Introduction to Google Colab for Data Science Training Course

• Реализиране на напреднали модели за машинно обучение с използването на популярни платформи като Scikit-learn и TensorFlow.
• Оптимизиране на производителността на моделите чрез настройка на хиперпараметри.
• Разгръщане на модели за машинно обучение в реални приложения с използването на Google Colab.
• Сътрудничество и управление на големи проекти за машинно обучение в Google Colab.

This instructor-led, live training in България (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

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.

Към края на този курс участниците ще бъдат способни да:

Този курс с инструктор, в който участват (онлайн или на място), е предназначен за данни с умения на средно ниво и инженери, които искат да използват Google Colab и Apache Spark за обработка и анализ на големи данни.

• Настройка на среда за големи данни с използване на Google Colab и Spark.
• Ефективна обработка и анализ на големи набори данни с Apache Spark.
• Визуализация на големи данни в съвместна среда.
• Интегриране на Apache Spark с инструменти в облака.

Към края на това обучение участващите ще могат да:

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднал ниво, които искат да углубят знанията си за компютърно зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за създаване на сложни модели за зрение, използвайки Google Colab.

• Сграждане и обучение на конволюционни нейронни мрежи (CNNs) с TensorFlow.
• Използване на Google Colab за масово и ефективно разработване на модели в облака.
• Имплементация на техники за предварителна обработка на изображения за задачи на компютърно зрение.
• Разработване на компютърни модели за зрение за приложения в реалния свят.
• Използване на трансферно обучение за подобряване на изпълнението на CNN модели.
• Визуализация и интерпретация на резултатите от модели за класификация на изображения.

До края на този курс, участниците ще могат да:

Този курс с инструктор на живо (онлайн или на място) е направен за данни специалисти и разработчици на средно ниво, които искат да разберат и приложат техники за дълбочинно обучение, използвайки средата Google Colab.

• Настройте и навигация в Google Colab за проекти на дълбочинно обучение.
• Разбирането на основните принципи на невромрежите.
• Въвеждане на модели на дълбочинно обучение, използвайки TensorFlow.
• Обучение и оценка на модели на дълбочинно обучение.
• Използване на напреднали характеристики на TensorFlow за дълбочинно обучение.

Към края на това обучение, участниците ще могат да:

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи данни научници, които искат да научат как да създават смислени и визуално привлекателни данни визуализации.

• Настрояване и навигация в Google Colab за визуализация на данни.
• Създаване на различни видове графики с Matplotlib.
• Използване на Seaborn за напреднали техники за визуализация.
• Персонализация на графиките за по-добро представяне и яснота.
• Интерпретиране и представяне на данни ефективно с 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.

След края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е направено за данни учени и разработчици на среден ниво, които искат да приложат алгоритми за машинно обучение ефективно, използвайки Google Colab средата.

• Настройте и навигирайте Google Colab за проекти за машинно обучение.
• Разберете и приложете различни алгоритми за машинно обучение.
• Използвайте библиотеки като Scikit-learn за анализ и предвиждане на данни.
• Реализирайте модели за контролирано и неконтролирано обучение.
• Оптимизирайте и оценивайте 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.

До края на това обучение участниците ще могат да:

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за данни науки с средно ниво и разработчици, които желаят да приложат техники на обработка на естествен език с помощта на Python в Google Colab.

• Разберете основните концепции на обработка на естествен език.
• Предварително обработвате и почиствате текстови данни за задачи на обработка на естествен език.
• Извършвате анализ на настроението с библиотеките NLTK и SpaCy.
• Работите с текстови данни с помощта на Google Colab за мащабируемо и съвместно разработване.

До края на това обучение, участниците ще могат да:

Това инструкторско обучение на живо (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи разработчици и аналитици на данни, които искат да научат Python програмиране от нула, използвайки Google Colab.

• Разберете основните концепции на езика за програмиране Python.
• Въведете Python код в средата на Google Colab.
• Използвайте контролни структури за управление на потока на програмата на Python.
• Създавайте функции за организиране и повторно използване на кода ефективно.
• Разглеждайте и използвате основни библиотеки за Python програмиране.

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.

След завършването на този курс участниците ще могат да:

Този курс с инструктор на живо (онлайн или на място) е направен за професионалисти с напреднали знания, които искат да дълбоко разберат усилването на обучението и неговите практични приложения в разработката на изкуствен интелигент с използване на Google Colab.

• Разберете основните концепции на алгоритмите за усилване на обучението.
• Имплементирайте модели за усилване на обучението с използване на TensorFlow и OpenAI Gym.
• Разработете интелигентни агенти, които се учат чрез опит и грешка.
• Оптимизирайте изпълнението на агентите с използване на напреднали техники като Q-обучение и дълбоки Q-мрежи (DQNs).
• Обучение на агенти в симулирани среди с използване на OpenAI Gym.
• Разпространете модели за усилване на обучението за практическо приложение.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

Това обучение, водено от инструктор, в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на данни на среден ниво, които желаят да прилагат техники за прогнозиране на временни редици върху реални данни, използвайки Google Colab.

• Разберете основните принципи на анализа на временни редици.
• Използвайте Google Colab за работа с данни на временни редици.
• Прилагайте модели ARIMA за прогнозиране на тенденции в данните.
• Използвайте библиотеката Prophet на Facebook за гъвкаво прогнозиране.
• Визуализирайте данни на временни редици и резултати от прогнозирането.