Курс за обучение по AWS Cloud9 за наука за данни

Навлиза в практическите подходи към науката за данни и изкуствения интелект с помощта на Python — подготвя специалистите с умения за изследване на данни, изграждане на модели за машинно обучение и внедряване на задвижвани от ИИ приложения в бизнес контекст; Обхваща работни процеси по CRISP-DM, статистически анализ, обучение с и без учител, дълбоко обучение с Tensorflow, обработка на естествен език, големи данни със Spark и разказване на истории, основано на данни; Идеален за начинаещи, търсещи сертификация по наука за данни с Python и обучение по аналитика, ориентирано към кариерата.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към участници на средно ниво, които желаят да автоматизират и управляват работни потоци за машинно обучение, включително обучение на модели, валидиране и внедряване, използвайки Apache Airflow.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят Apache Airflow за оркестриране на работни потоци за машинно обучение.
• Да автоматизират задачи по предварителна обработка на данни, обучение на модели и валидиране.
• Да интегрират Airflow с frameworks и инструменти за машинно обучение.
• Да внедряват модели за машинно обучение, използвайки автоматизирани pipelines.
• Да наблюдават и оптимизират работни потоци за машинно обучение в продукционна среда.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи до средно напреднали системни администратори и ИТ специалисти, които желаят да придобият практически опит в управлението на AWS облачни услуги и да се подготвят за изпита AWS Certified SysOps Administrator - Associate.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настройват и конфигурират сигурно AWS услуги и ресурси.
• Да управляват потребителски идентичности, разрешения и достъп до AWS ресурси.
• Да проектират и внедряват мащабируеми, високодостъпни и устойчиви на откази системи в AWS.
• Да внедряват и управляват потоци от данни към и от AWS.
• Да оптимизират използването на AWS услуги, за да осигурят ефективна работа и управление на разходите.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за облачни инженери, които искат да разберат и приложат по-сложните аспекти на архитектурата в AWS. Курсът засяга много от темите, включени в програмите на ниво AWS Certified Solutions Architect (Professional), но НЕ цели подготовка за сертификационен изпит. Това е практическо обучение, което демонстрира в реална лабораторна среда много от конфигурациите, внедряванията и задачите, които един AWS Solution Architect би изпълнявал в практиката.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да проектират сложни облачни решения в AWS.
• Да внедряват софтуерни приложения в AWS, които са мащабируеми, с висока достъпност и устойчиви на грешки.
• Да интегрират най-подходящите AWS услуги с дадено приложение.
• Да мигрират сложно софтуерно приложение към AWS.
• Да прилагат най-добри практики при проектирането, внедряването, оптимизацията и пускането в експлоатация на инфраструктура и приложения в AWS.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към ИТ специалисти на средно ниво, които желаят да се научат как да използват инструментите и услугите на AWS за ефективно изграждане, обучение и внедряване на AI модели.

До края на обучението участниците ще могат:

• Да разбират услугите за AI/ML, предоставяни от AWS.
• Да настройват и управляват среди за AI/ML в AWS.
• Да придобият практически опит в изграждането, обучението и внедряването на AI модели с помощта на Amazon SageMaker.
• Да се научат да използват различни AI услуги на AWS за специфични сценарии.

Това обучение с инструктор на живо в България (на място или отдалечено) е насочено към инженери, които искат да внедряват и управляват IoT устройства в AWS.

След завършване на обучението участниците ще могат да изградят IoT платформа, включваща внедряване и управление на бекенд, шлюз и устройства върху AWS.

Това обучение с инструктор на живо в България (на място или дистанционно) е предназначено за разработчици, които желаят да използват AWS Lambda за изграждане и внедряване на услуги и приложения в облака, без да се налага да се тревожат за осигуряването на средата за изпълнение (сървъри, виртуални машини и контейнери, наличност, мащабируемост, съхранение и т.н.).

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Конфигурират AWS Lambda за изпълнение на функция.
• Разбират FaaS (Функциите като услуга) и предимствата на безсървърната разработка.
• Изграждат, качват и изпълняват AWS Lambda функции.
• Интегрират Lambda функции с различни източници на събития.
• Пакетират, внедряват, наблюдают и отстраняват проблеми в приложения, базирани на Lambda.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи учени в областта на данните и ИТ специалисти, които желаят да научат основите на науката за данни с помощта на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настройват и навигират в Google Colab.
• Да пишат и изпълняват основен код на Python.
• Да импортират и обработват набори от данни.
• Да създават визуализации с помощта на библиотеки на Python.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за DevOps практиките и да оптимизират процесите на разработка, използвайки AWS Cloud9.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят и конфигурират AWS Cloud9 за DevOps работни потоци.
• Да внедрят тръбопроводи за непрекъсната интеграция и непрекъсната доставка (CI/CD).
• Да автоматизират процесите на тестване, наблюдение и внедряване, използвайки AWS Cloud9.
• Да интегрират AWS услуги като Lambda, EC2 и S3 в DevOps работни потоци.
• Да използват системи за контрол на версиите като GitHub или GitLab в рамките на AWS Cloud9.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да научат как ефективно да изграждат, внедряват и поддържат безсървърни приложения в AWS Cloud9 и AWS Lambda.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират основите на безсървърната архитектура.
• Да настройват AWS Cloud9 за разработка на безсървърни приложения.
• Да разработват, тестват и внедряват безсървърни приложения, използвайки AWS Lambda.
• Да интегрират AWS Lambda с други AWS услуги, като API Gateway и S3.
• Да оптимизират безсървърни приложения за производителност и ценова ефективност.

Обобщение:

• Разбиране на IoT архитектурата и основните функции.
• Изследване на концепцията за „Неща“ и „Сензори“, Интернет на нещата и картографиране на бизнес функции към IoT решения.
• Цялостен преглед на софтуерните компоненти на IoT: хардуер, фърмуер, междинен софтуер, облачна инфраструктура и мобилни приложения.
• Ключови IoT функции: управление на флота, визуализация на данни, SaaS-базирани FM и DV, системи за известяване/аларми, онбординг на сензори и „неща“ и гео-ограждане.
• Основи на комуникацията между устройство и облак в IoT чрез MQTT.
• Свързване на IoT устройства към AWS чрез MQTT с помощта на AWS IoT Core.
• Интегриране на AWS IoT Core с AWS Lambda за изчисления и Amazon DynamoDB за съхранение на данни.
• Свързване на Raspberry Pi към AWS IoT Core за безпроблемна комуникация на данни.
• Практическа лабораторна работа: Изграждане на интелигентно устройство с Raspberry Pi и AWS IoT Core.
• Визуализация на сензорни данни и комуникация с уеб интерфейс.

KNIME Analytics Platform е водеща опция с отворен код за иновации, базирани на данни, която ви помага да откриете скрития потенциал в данните си, да извлечете нови прозрения или да прогнозирате бъдещи тенденции. С над 1000 модула, стотици готови за изпълнение примери, богат набор от интегрирани инструменти и най-широкия избор от усъвършенствани алгоритми, KNIME Analytics Platform е перфектният набор от инструменти за всеки специалист по данни и бизнес анализатор.

Този курс за KNIME Analytics Platform е идеална възможност за начинаещи, напреднали потребители и експерти по KNIME да се запознаят с платформата, да се научат как да я използват по-ефективно и как да създават ясни и изчерпателни отчети на базата на KNIME работни потоци.

Това обучение с инструктор, на живо (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни, които искат да използват KNIME за решаване на сложни бизнес нужди.

То е предназначено за аудитория, която не познава програмирането и иска да използва авангардни инструменти за реализиране на аналитични сценарии.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират KNIME.
• Изграждат сценарии за Data Science.
• Обучават, тестват и валидират модели.
• Реализират цялостната верига на стойността на моделите за Data Science.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа реализация в среда на живо (live-lab).

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение по този курс или да научите повече за програмата, моля, свържете се с нас.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за анализатори на данни, разработчици или начинаещи специалисти по данни от средно ниво, които желаят да прилагат техники за машинно обучение в Python, за да извличат прозрения, да правят прогнози и да автоматизират решения, базирани на данни.

До края на този курс участниците ще могат:

• Да разбират и разграничават ключови парадигми в машинното обучение.
• Да изследват техники за предварителна обработка на данни и показатели за оценка на модели.
• Да прилагат алгоритми за машинно обучение за решаване на реални проблеми с данни.
• Да използват библиотеки на Python и Jupyter бележници за практическа разработка.
• Да изграждат модели за прогнозиране, класификация, препоръки и клъстериране.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на начално ниво, които искат да разберат концепцията за предварително обучени модели и да се научат как да ги прилагат за решаване на реални проблеми, без да създават модели от нулата.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират концепцията и ползите от предварително обучените модели.
• Изследват различни архитектури на предварително обучени модели и техните приложения.
• Настройват фино предварително обучен модел за конкретни задачи.
• Внедряват предварително обучени модели в прости проекти за машинно обучение.

Python е програмен език, който придоби огромна популярност във финансовата индустрия. Възприет от най-големите инвестиционни банки и хедж фондове, той се използва за изграждане на широк спектър от финансови приложения – от основни търговски програми до системи за управление на риска.

В това обучение с инструктор на живо участниците ще научат как да използват Python за разработване на практически приложения за решаване на редица специфични проблеми, свързани с финансите.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират основите на програмния език Python
• Изтеглят, инсталират и поддържат най-добрите инструменти за разработка за създаване на финансови приложения в Python
• Избират и използват най-подходящите Python пакети и програмни техники за организиране, визуализиране и анализиране на финансови данни от различни източници (CSV, Excel, бази данни, уеб и др.)
• Изграждат приложения, които решават проблеми, свързани с разпределение на активи, анализ на риска, инвестиционна ефективност и други
• Отстраняват проблеми, интегрират, внедряват и оптимизират Python приложение

Аудитория

• Разработчици
• Анализатори
• Куанти

Формат на курса

• Частично лекция, частично дискусия, упражнения и интензивна практическа работа

Бележка

• Това обучение има за цел да предостави решения за някои от основните проблеми, с които се сблъскват финансовите специалисти. Въпреки това, ако имате конкретна тема, инструмент или техника, която желаете да добавите или доразвиете, моля, свържете се с нас за уточняване.