Курс за обучение по Въведение в Google Colab за Data Science

Този обучение, проведено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал ниво, които искат да подобрят знанията си за модели на машинно обучение, да увършат уменията си за настройка на хиперпараметри и да научат как да разгръщат модели ефективно, използвайки Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Реализират напреднали модели на машинно обучение, използвайки популярни рамки като Scikit-learn и TensorFlow.
• Оптимизират производителността на моделите чрез настройка на хиперпараметри.
• Разгръщат модели на машинно обучение в реални приложения, използвайки Google Colab.
• Сътрудничат и управляват големи проекти на машинно обучение в Google Colab.

Товата обучение, проведено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за средно-равни данни науки и здравни професионалисти, които искат да използват Искусствен Интелигент (ИИ) за напреднали приложения в здравеопазването с използване на Google Colab.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Реализират ИИ модели за здравеопазването с използване на Google Colab.
• Използват ИИ за предвиждащи модели в данните за здравеопазване.
• Анализират медицински изображения с ИИ-движени техники.
• Разглеждат етични разсъждения за решения за здравеопазване, базирани на ИИ.

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.

Този 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.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), е предназначен за професионалисти на напреднал ниво, които искат да углубят знанията си за компютърно зрение и да разгледат възможностите на TensorFlow за разработване на сложни модели за зрение с Google Colab.

Към края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Създават и обучават конволюционни нейронни мрежи (CNNs) с TensorFlow.
• Използват Google Colab за масово и ефективно разработване на модели в облака.
• Въвеждат техники за предварителна обработка на изображения за задачи на компютърно зрение.
• Разработват модели за компютърно зрение за практическо приложение.
• Използват трансфер обучение за подобряване на производителността на CNN модели.
• Визуализират и интерпретират резултатите от модели за класификация на изображения.

Това 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.

Това 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.

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 обучение с инструктор, което се провежда на живо (онлайн или на място), е предназначено за данъчни научни работници и разработчици на средно ниво, които искат да приложат алгоритми за машинно обучение ефективно, използвайки средата на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и навигират Google Colab за проекти за машинно обучение.
• Разбират и приложат различни алгоритми за машинно обучение.
• Използват библиотеки като Scikit-learn за анализ и предсказване на данни.
• Имплементират модели за надзорвано и ненадзорвано обучение.
• Оптимизират и оценяват модели за машинно обучение ефективно.

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.

Това 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.

Този 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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да използват RAPIDS за изграждане на GPU-ускорени канали за данни, работни потоци и визуализации, прилагайки алгоритми за машинно обучение, като XGBoost, cuML и др.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка за изграждане на модели на данни с NVIDIA RAPIDS.
• Разберете характеристиките, компонентите и предимствата на RAPIDS.
• Използвайте GPU за ускоряване на тръбопроводите за данни и анализи от край до край.
• Внедрете GPU-ускорена подготовка на данни и ETL с cuDF и Apache Arrow.
• Научете как да изпълнявате задачи за машинно обучение с алгоритми XGBoost и cuML.
• Изградете визуализации на данни и изпълнете анализ на графики с cuXfilter и cuGraph.

Това 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.

Този 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.