Курс за обучение по AWS Cloud9 за Data Science

Този курс е петдневно въведение в науката за данните и изкуствената интелигенция (AI).

Курсът се провежда с примери и упражнения, използвайки Python.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за участници с среден ниво, които искат да автоматизират и управляват работни процеси на машинен обучение, включително обучение, валидиране и развертяване на модели с използване на Apache Airflow.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте Apache Airflow за оркестрация на работни процеси на машинен обучение.
• Автоматизирайте задачи за предобработка на данни, обучение на модели и валидация.
• Интегрирайте Airflow с рамки и инструменти за машинен обучение.
• Развертете модели на машинен обучение с използване на автоматизирани пиплайни.
• Мониторирайте и оптимизирайте работни процеси на машинен обучение в продукция.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват екосистемата Anaconda за улавяне, управление и внедряване на пакети и работни процеси за анализ на данни в една платформа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Anaconda компоненти и библиотеки.
• Разберете основните концепции, функции и предимства на Anaconda.
• Управлявайте пакети, среди и канали с помощта на Anaconda Навигатор.
• Използвайте пакети Conda, R и Python за наука за данни и машинно обучение.
• Запознайте се с някои практически случаи и техники за управление на множество среди с данни.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или дистанционно) е насочено към инженери, които желаят да разположат и управляват IoT устройства на AWS.

До края на това обучение участниците ще могат да изградят IoT платформа, която включва внедряване и управление на бекенд, шлюз и устройства върху AWS.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да инсталират, конфигурират и управляват AWS IoT възможностите на Greengrass за създаване на приложения за различни устройства.

До края на това обучение участниците ще могат да използват AWS IoT Greengrass за изграждане, внедряване, управление, защита и наблюдение на приложения на интелигентни устройства.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (на място или отдалечено) е насочено към разработчици, които желаят да използват AWS Lambda за изграждане и внедряване на услуги и приложения в облака, без да е необходимо да се притеснявате за осигуряване на средата за изпълнение (сървъри, VM и контейнери, наличност, мащабируемост, съхранение и т.н.).

До края на това обучение участниците ще могат:

• Конфигурирайте AWS Lambda за изпълнение на функция.
• Разберете FaaS (функции като услуга) и предимствата на разработката без сървър.
• Създаване, качване и изпълнение на AWS Lambda функции.
• Интегрирайте Lambda функции с различни източници на събития.
• Пакетирайте, внедрявайте, наблюдавайте и отстранявайте неизправности в приложения, базирани на Lambda.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи данни учени и IT професионалисти, които желаят да изучат основите на данните наука с помощта на Google Colab.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Настоят и навигирам Google Colab.
• Пишат и изпълняват основен Python код.
• Внасят и управят набори от данни.
• Създават визуализации с помощта на библиотеките на Python.

Участниците, които завършат това обучение, ще придобият практическо, реално разбиране на науката за данните и нейните свързани технологии, методологии и инструменти.

Участниците ще имат възможност да приложат тази знания през praktični упражнения. Груповата интеракция и обратната връзка от инструктора са важна част от курса.

Курсът започва с въведение в основните концепции на науката за данните, а после продължава с инструментите и методологии, използвани в науката за данните.

Целева група

• Разработчици
• Технически анализатори
• IT консултанти

Формат на курса

• Част лекции, част дискусии, упражнения и много практика

Бележка

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас за уредяване.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и конфигурирайте AWS Cloud9 за DevOps работни потоци.
• Внедрете непрекъсната интеграция и тръбопроводи за непрекъсната доставка (CI/CD).
• Автоматизирайте процесите на тестване, наблюдение и внедряване с помощта на AWS Cloud9.
• Интегрирайте AWS услуги като Lambda, EC2 и S3 в DevOps работни потоци.
• Използвайте системи за контрол на източника като GitHub или GitLab в AWS Cloud9.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които искат да се научат как ефективно да изграждат, внедряват и поддържат приложения без сървър на AWS Cloud9 и AWS Lambda.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на безсървърната архитектура.
• Настройте AWS Cloud9 за разработка на приложения без сървър.
• Разработвайте, тествайте и внедрявайте безсървърни приложения с помощта на AWS Lambda.
• Интегрирайте AWS Lambda с други AWS услуги като API Gateway и S3.
• Оптимизирайте приложения без сървър за производителност и ефективност на разходите.

Summery:

• Основи на IoT архитектурата и функциите
• „Неща“, „Сензори“, Интернет и картографирането между бизнес функциите на IoT
• Основен за всички IoT софтуерни компоненти - хардуер, фърмуер, междинен софтуер, облак и мобилно приложение
• IoT функции - Fleet manager, визуализация на данни, SaaS базирани FM и DV, предупреждение/аларма, включване на сензор, включване на „нещо“, гео-ограда
• Основи на комуникацията на IoT устройство с облак с MQTT.
• Свързване на IoT устройства към AWS с MQTT (AWS IoT Core).
• Свързване на AWS IoT ядро с AWS Lambda функция за изчисление и съхранение на данни.
• Свързване на Raspberry PI с AWS IoT ядро и проста комуникация на данни.
• Сигнали и събития
• Калибриране на сензора

Резюме:

• Основи на IoT архитектурата и функциите
• „Неща“, „Сензори“, Интернет и картографирането между бизнес функциите на IoT
• Основен за всички IoT софтуерни компоненти - хардуер, фърмуер, междинен софтуер, облак и мобилно приложение
• IoT функции - Fleet manager, визуализация на данни, SaaS базирани FM и DV, предупреждение/аларма, включване на сензор, включване на „нещо“, гео-ограда
• Основи на комуникацията на IoT устройство с облак с MQTT.
• Свързване на IoT устройства към AWS с MQTT (AWS IoT Core).
• Свързване на AWS IoT ядро с AWS Lambda функция за изчисление и съхранение на данни с помощта на DynamoDB.
• Свързване на Raspberry PI с AWS IoT ядро и проста комуникация на данни.
• Практически с Raspberry PI и AWS IoT Core за изграждане на смарт устройство.
• Визуализация на сензорни данни и комуникация с уеб интерфейс.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да учат и изградят кариерата си в Data Science с помощта на Kaggle.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете за науката за данните и машинното обучение.
• Разгледайте анализа на данни.
• Научете за Kaggle и как работи.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и разработчици, които желаят да използват Modin за изграждане и прилагане на паралелни изчисления с Pandas за по-бърз анализ на данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда, за да започнете да разработвате Pandas работни потоци в мащаб с Modin.
• Разберете характеристиките, архитектурата и предимствата на Modin.
• Познайте разликите между Modin, Dask и Ray.
• Изпълнете Pandas операции по-бързо с Modin.
• Внедрете целия Pandas API и функции.

Товато обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за специалисти по данни и разработчици, които искат да използват RAPIDS за изграждане на ускорени с GPU потоци за данни, работи и визуализации, приложени алгоритми за машинно обучение, като XGBoost, cuML и др.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят нужната среда за разработка за изграждане на модели за данни с NVIDIA RAPIDS.
• Разберат характеристиките, компонентите и предимствата на RAPIDS.
• Използват GPU за ускоряване на потоци за данни и анализ.
• Въвеждат ускорени с GPU подготовка на данни и ETL с cuDF и Apache Arrow.
• Научат как да изпълняват задачи за машинно обучение с алгоритмите XGBoost и cuML.
• Създават визуализации на данни и изпълняват графичен анализ с cuXfilter и cuGraph.