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The event you are looking at is a past event. Check out this upcoming event Advanced Machine Learning Practices (Supervised) happening on Wed Aug 01 2018 at 09:00 am at Neos Value Creators, 3 Place Ville Marie, Montréal, Canada

Advanced Machine Learning Practices (Supervised)

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Advanced Machine Learning Practices (Supervised)


(EN + FR)**
Wednesday : 9 AM - 4 PM  (1 hour lunch break* )Thurday : 9 AM - 4 PM  (1 hour lunch break* )Friday : 9 AM - 4 PM  (1 hour lunch break* )
 - COURSE OUTLINE - 
SUMMARY












Are you a developer, analyst, statistician, marketing specialist or IT professional? Do you have data and you want to transform it into value-added for your business? Do you need a better understanding of Machine Learning practice? Do you want to master the use of regression and classification models?
This training is for you!
Designed by Data Science and Artificial Intelligence professionals, this 3-day training is an intensive and immersive course that addresses the application of supervised learning approaches, using the most advanced tools and programming languages used in the field including R and Python.
Through a series of practical case studies, you will acquire applied experience in the main concepts of machine learning, including prediction, classification, regression and its variants.
You will be guided, step by step, into the world of machine learning. Each module of the course is practice- oriented, with labs where participants will have the chance to develop new skills: Ask the right questions, manipulate data, apply predictive models and create visualizations to communicate the results.
















LEARNING OBJECTIVE
With this course, the participants will be able to:

Identify the key elements for the implementation of a supervised approach
Describe and execute supervised machine learning algorithms
Use libraries (R/Python) for Machine Learning
Reuse code snippets in their real-world projects




PREREQUISITIES
The participant must have:

Basic knowledge of programming
Basic knowledge of mathematics/statistics
Basic knowledge of R/Python programming would be a plus

PRIOR TO STARTING THE COURSE
A participant must have:

A laptop with a decent configuration: 8Go of RAM, 500Go of disk space, Intel I3 or higher is a minimum requirement
Installed software required for training (an installation manual will be provided prior to training)


Mercredi : 9h00-16h00 (1h pour dîner*)Jeudi : 9h00-16h00 (1h pour dîner*)Vendredi : 9h00-16h00 (1h pour dîner*)
 - DESCRIPTIF DU COURS - 
RÉSUMÉ








Vous êtes développeurs, analystes, statisticiens, spécialistes en marketing ou professionnels TI ? Vous avez des données et vous voulez les transformer en valeur ajoutée pour votre entreprise ? Vous avez besoin d’une meilleure compréhension de la pratique du Machine Learning ? Vous voulez maîtriser l’utilisation des modèles de régression et de classification ? Alors cette formation est pour vous !
Conçue par des professionnels en science de données et en Intelligence Artificielle, cette formation de 3 jours est un cours intensif et immersif qui aborde l’application des approches d’apprentissage dites supervisées, à l’aide d’outils et langages de programmation les plus utilisés dans le domaine, notamment R et Python.
Grâce à une série d’études de cas pratiques, vous allez acquérir une expérience appliquée dans les principaux concepts de l’apprentissage automatique, y compris la prédiction, la classification, la régression et ses variantes.
Nous vous guiderons étape par étape dans le monde de l’apprentissage automatique. Chaque module du cours est orienté sur la pratique, avec des laboratoires où les participants auront la chance de développer de nouvelles compétences : poser les bonnes questions, manipuler les données, appliquer des modèles prédictifs et créer des visualisations pour communiquer les résultats.








OBJECTIFS D’APPRENTISSAGE
Avec cette formation, les participants seront capables : 



D’identifier les éléments clés pour la mise en place d’une approche supervisée
De décrire et d’exécuter des algorithmes de Machine Learning supervisé
D’utiliser les librairies (R/Python) pour le Machine Learning
De réutiliser des extraits de code dans leurs projets réels











PRÉREQUIS
Les participants doivent avoir :

Des connaissances de base en programmation
Des connaissances de base en mathématique/statistique
Des connaissances de base en langage R/Python seraient un plus

PRÉALABLE

Un ordinateur portable avec une configuration décente : 8 Go de RAM, 250 Go d’espace disque, Intel I3 ou supérieur est un minimum requis
Logiciels installés requis pour la formation (un manuel d’installation vous sera fourni avant la formation)

____________
* Lunch is not included / Le dîner n'est pas inclus.** This training can be given in English and French / Cette formation peut être donnée en anglais et français



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