Data scientist - techniques d-optimisation

Introduction aux Techniques d'Optimisation :
Définition et Importance de l'Optimisation.
Types d'Optimisation : Optimisation Continu, Discrete, Stochastique, Deterministe.
Optimisation Linéaire et Non-linéaire :
Comprendre les principes de l'optimisation linéaire et non-linéaire.
Application de l'optimisation linéaire et non-linéaire dans les modèles de données.
Optimisation Convexe et Optimisation Non-convexe :
Comprendre les principes de l'optimisation convexe et non-convexe.
Application de l'optimisation convexe et non-convexe dans les modèles de données.
Optimisation Multi-objectif :
Comprendre l'optimisation multi-objectif et son importance dans la prise de décisions basées sur les données.
Techniques Avancées d'Optimisation :
Introduction aux techniques d'optimisation avancées telles que l'optimisation stochastique, l'optimisation de portefeuille, l'optimisation des réseaux de neurones, etc.
Application des Techniques d'Optimisation dans les Cas Réels :
Utilisation de différentes techniques d'optimisation pour résoudre des problèmes réels.
Études de cas et exercices pratiques.
Obtenez le pack “Développez vos compétences” avec ces 5 étapes :
-Bilan de compétences optimisé pour déterminer vos acquis maintenant vers vos prochains objectifs.
-Formation personnalisée.
-Cas pratiques avec une communauté d'entraides.
-Certification reconnue par l'Etat.
-Continuez à évoluer après la formation avec un suivi grâce à l'Intelligence Artificielle.