Курс за обучение по Въведение в Google Colab за данни наука
Google Colab е безплатна, облачно базирана платформа, която позволява на потребителите да пишат и изпълняват Python код в уеб-базирано, интерактивно окружение.
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.
Формат на курса
- Интерактивно обучение и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Работа в реално време в лабораторна среда.
Опции за персонализация на курса
- За да изискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да го организираме.
План на курса
Въведение в Google Colab
- Общ преглед на Google Colab
- Настраяне на Google Colab
- Навигация в интерфейса на Google Colab
Започване с Google Colab
- Създаване и управление на тетрадки
- Основни операции
- Използване на Markdown за документация
Въведение в програмирането с Python
- Основи на Python
- Условни конструкции
- Функции и модули
Работа с библиотеки в Google Colab
- Въведение в популярни библиотеки
- Инсталиране и внасяне на библиотеки
Внасяне и управление на набори от данни
- Зареждане на данни в Google Colab
- Основно управление на данни
Визуализация на данни
- Въведение в визуализацията на данни
- Създаване на графики с Matplotlib
Колаборативни функции
- Колаборация в Google Colab
- Колаборация в реално време
Съвети и най-добра практика
- Ефективно използване на Google Colab
- Най-добра практика в проектите по данните наука
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Не е необходимо предварително програмистско опит
Публика
- Датови учени
- IT професионалисти
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Въведение в Google Colab за данни наука - Резервация
Курс за обучение по Въведение в Google Colab за данни наука - Запитване
Въведение в Google Colab за данни наука - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Разширените модели на машинното обучение с Google Colab
21 часовеТова обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с висок ниво, които искат да подобрят своите знания за модели на машинно обучение, уменията си в оптимизиране на хиперпараметрите и да научат как да внедряват моделите ефективно, използвайки Google Colab.
По завършването на това обучение участниците ще могат:
- Да имплементират разширените модели на машинно обучение, използвайки популярни фреймворкове като Scikit-learn и TensorFlow.
- Да оптимизират производителността на моделите чрез оптимизация на хиперпараметрите.
- Да внедряват модели на машинно обучение в реални приложения, използвайки Google Colab.
- Да сътрудничат и управляват масштабни проекти за машинно обучение в Google Colab.
Изкуствен интелект за здравеопазването с Google Colab
14 часовеТова обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към средните ниву дейности по данни и професионалисти в областта на здравеопазването, които желаят да използват ИИ за напредък в приложенията на здравеопазването с Google Colab.
По края на това обучение участниците ще могат да:
- Приложават модели на ИИ за здравеопазването с Google Colab.
- Използват ИИ за предиктивно моделиране в данни от здравеопазването.
- Анализират медицински снимки с техники, държащи на ИИ.
- Разглеждат етичните аспекти в решенията за здравеопазването базирани на ИИ.
Екосистема за Data Scientists
14 часовеТова 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.
Анализ на големи данни с Google Colab и Apache Spark
14 часовеТози курс с инструкторско ръководство, провеждан в онлайн или на място, е предназначен за данни научни специалисти и инженери на средно ниво, които искат да използват Google Colab и Apache Spark за обработка и анализ на големи данни.
До края на този курс участниците ще бъдат способни да:
- Настроят среда за големи данни с Google Colab и Spark.
- Обработват и анализират големи набори данни ефективно с Apache Spark.
- Визуализират големи данни в съвместна среда.
- Интегрират Apache Spark с инструменти базирани на облак.
Компютърно зрение с Google Colab и TensorFlow
21 часовеТози обучаван от инструктор, жив тренинг в България (онлайн или на място), е насочен към продвинатите професионалисти, които желаят да усъвършенстват разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за създаване на сложни модели за зрение, използвайки Google Colab.
По края на този тренинг, участниците ще могат да:
- Създават и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с TensorFlow.
- Използват Google Colab за масштабируемо и ефективно развитие на модели в облака.
- Прилагат техники за предварителна обработка на снимки за задачи на компютърното зрение.
- Разпространяват модели за компютърно зрение за реални приложения.
- Използват преносимо обучение, за да подобрят ефективността на моделите CNN.
- Визуализират и тълкуват резултатите от модели за класификация на снимки.
Задълбочено обучение с TensorFlow в Google Colab
14 часовеТова инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е направено за данни научници и разработчици на средно ниво, които искат да разберат и приложат техники за дълбоко учене, използвайки средата Google Colab.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Настройте и навигайте Google Colab за проекти за дълбоко учене.
- Разберете основните принципи на невромрежите.
- Реализирайте модели за дълбоко учене с TensorFlow.
- Обучавайте и оценявайте модели за дълбоко учене.
- Използвайте напреднали функции на TensorFlow за дълбоко учене.
Визуализация на данни с Google Colab
14 часовеТова обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи данни-учени, които искат да научат как да създават значими и визуално привлекателни данни-визуализации.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Настройте и навигация на Google Colab за визуализация на данни.
- Създайте различни видове графики, използвайки Matplotlib.
- Използвайте Seaborn за напреднали техники за визуализация.
- Персонализирайте графиките за по-добро представяне и яснота.
- Интерпретирайте и представяйте данните ефективно, използвайки визуални инструменти.
Kaggle
14 часовеТова 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.
Машинно учене с Google Colab
14 часовеТова обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към по-напреднали данни учени и програмисти, които желаят да прилагат алгоритми за машинно учение ефективно в средата Google Colab.
По завършване на това обучение участниците ще могат да:
- Настройват и навигирам Google Colab за проекти по машинно учение.
- Разбиращ и прилагат различни алгоритми за машинно учение.
- Използват библиотеки като Scikit-learn за анализ и прогноза на данни.
- Реализират надзорувани и безнадзорувани модели за машинно учение.
- Оптимизират и оценяват моделите за машинно учение ефективно.
Ускоряване на Python Pandas Workflows с Modin
14 часовеТова 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.
Обработка на естествен език (NLP) с Google Colab
14 часовеТова обучение с инструктор, провеждано в режиме на живо (онлайн или на място), е предназначено за данни специалисти и разработчици с интермедиен уровень, които искат да приложат техники за обработка на естествен език (NLP) с използването на Python в Google Colab.
След завършване на това обучение участниците ще бъдат способни да:
- Разберат основните концепции на обработка на естествен език.
- Подготовят и почистят текстови данни за задачи на NLP.
- Извършват анализ на настроения с използването на библиотеките NLTK и SpaCy.
- Работят с текстови данни с Google Colab за масштабируемо и съвместно разработване.
Python Programming Основни знания, използвайки Google Colab
14 часовеТози курс с инструктор, провеждан на живо (онлайн или на място), е предназначен за начинаещи разработчици и анализи на данни, които искат да научат Python програмиране от нулата, използвайки Google Colab.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Разберат основите на езика за програмиране Python.
- Имплементират код на Python в средата на Google Colab.
- Използват контролни структури за управление на потока на програмата на Python.
- Създават функции за организиране и ефективно използване на кода.
- Разглеждат и използват базови библиотеки за програмиране с Python.
GPU Data Science с NVIDIA RAPIDS
14 часовеТовато 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.
Обучение за укрепване с Google Colab
28 часовеТова обучение с инструктор, вживе (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал нива, които искат да угълбят разбирането си на подкрепящото обучение и неговите практически приложения в разработката на изкуствен интелект с использоването на Google Colab.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разберат основните концепции на алгоритмите за подкрепящо обучение.
- Имплементират модели за подкрепящо обучение с използване на TensorFlow и OpenAI Gym.
- Развият интелигентни агенти, които учат чрез опит и грешка.
- Оптимизират производителността на агентите с използване на напреднали техники, като Q-обучение и дълбоки Q-мрежи (DQNs).
- Обучават агенти в симулирани среди с използване на OpenAI Gym.
- Разпълзват модели за подкрепящо обучение за реални приложения.
Анализ на времеви редове с Google Colab
21 часовеТози инструкторски воден, жив обучение на място (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти в областта на данните на средно ниво, които желаят да прилагат техники за прогнозиране на временни редове към реални данни, използвайки Google Colab.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Разбират основните принципи на анализ на временни редове.
- Използват Google Colab за работа с временни редове данни.
- Прилагат модели ARIMA за прогнозиране на тенденции на данни.
- Използват библиотеката Prophet на Facebook за гибко прогнозиране.
- Визуализират временни редове данни и резултати от прогнозиране.