Курс за обучение по Въведение в 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.

Товата обучение с инструктор, което се провежда онлайн или на място, е предназначено за данни специалисти и аналитици на среден ниво, които желаят да използват AWS Cloud9 за оптимизирани процесове в областта на данните.

След завършване на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Настроят среда за данни в AWS Cloud9.
• Извършват анализ на данни с Python, R и Jupyter Notebook в Cloud9.
• Интегрират AWS Cloud9 с AWS услуги за данни като S3, RDS и Redshift.
• Използват AWS Cloud9 за разработка и развертване на модели за машинно обучение.
• Оптимизират облачни процеси за анализ и обработка на данни.

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.

Големите данни са набори от данни, които са толкова обемни и сложни, че традиционният приложен софтуер за обработка на данни е неадекватен да се справи с тях. Предизвикателствата с големи данни включват улавяне на данни, съхранение на данни, анализ на данни, търсене, споделяне, трансфер, визуализация, заявки, актуализиране и поверителност на информацията.

Този курс е предназначен за професионалисти в маркетинга и продажби, които искат да се погълбят в приложението на данните за наука в маркетинга/продажби. Курсът предлага детайлно покритие на различни техники за данни за наука, използвани за „увеличаване на продажбите“, „кросоуел продажби“, сегментиране на пазара, брандиране и CLV.

Разликата между маркетинг и продажби - Как са различните продажбите и маркетингът?

В най-простите думи, продажбите могат да бъдат определени като процес, който се фокусира или цели по отделни лица или малки групи. Маркетингът, от своя страна, цели по-голяма група или общата публика. Маркетингът включва изследване (откриване на нуждите на клиента), разработка на продукти (производство на иновативни продукти) и промоция на продукта (през реклами) и създаване на осведоменост за продукта сред потребителите. Така маркетингът означава генериране на лиди или потенциални клиенти. Веднъж, когато продукта е излязъл на пазара, задачата на продавачът е да убеди клиента да купи продукта. Продажбите означават превръщане на лидите или потенциалните клиенти в покупки и поръчки, докато маркетингът се стреми към по-дългосрочни цели, продажбите са ориентирани към по-краткосрочни цели.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), представя идеята за съвместно разработване в науката за данни и демонстрира как да използвате Jupyter за следене и участие като отбор в "живота на компютърна идея". То води участниците през създаването на примерен проект за наука за данни, базиран върху екосистемата на Jupyter.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Инсталират и конфигурират Jupyter, включително създаването и интеграцията на отборен репозиторий на Git.
• Използват функции на Jupyter, като разширения, интерактивни виджета, режим за многопотребители и други, за да осигурят съвместна работа по проекта.
• Създават, споделят и организират Jupyter Notebooks с членове на отбора.
• Избират между Scala, Python, R, за да пишат и изпълняват код към големи системи за данни, като Apache Spark, всичко през интерфейса на Jupyter.

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.

Платформата KNIME Analytics е ведуща отворена опция за иновации, основаните на данни, която помага да откритете потенциала, скрит в данните си, да търсите свежи разпознавания или да прогнозирате нови перспективи. С повече от 1000 модули, сотни готови примери за изпълнение, всестранен набор от интегрирани инструменти и най-големият асортимент на напредъчни алгоритми, платформата KNIME Analytics е идеална кутия с инструменти за всеки данно ученик и бизнес аналитик.

Този курс по платформа KNIME Analytics е идеална възможност за новачета, напреднали потребители и експерти по KNIME да бъдат запознати с KNIME, да научат как да я използват по-ефективно и как да създават ясни и всестранни доклади, базирани на рабости KNIME.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към данни професионалисти, които искат да използват KNIME за решаване на сложни бизнес нужди.

Целта е аудиторията, която не знае програмиране и намерява начин да използва най-новите инструменти за реализация на сценарии с анализа.

По края на това обучение, участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират KNIME.
• Да създават сценарии за данни.
• Да обучават, тестват и валидират модели.
• Да имплементират цялостна стойност на данни учения моделите от начало до край.

Формат на курса

• Интерактивен лекции и обсъждания.
• Много упражнения и практика.
• Работа в реална лаборатория под ръководството на инструктор.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс или за повече информация за програмата, моля се свържете с нас за организиране.

В първата част на това обучение разглеждаме основите на MATLAB и функцията му като език и платформа. В тази дискусия е включено въведение в MATLAB синтаксиса, масивите и матриците, визуализацията на данни, разработването на скриптове и обектно-ориентираните принципи.

Във втората част ние демонстрираме как да използваме MATLAB за извличане на данни, машинно обучение и прогнозен анализ. За да предоставим на участниците ясна и практична перспектива за подхода и силата на MATLAB, ние правим сравнения между използването на MATLAB и използването на други инструменти като електронни таблици, C, C++ и Visual Basic.

В третата част на обучението участниците се научават как да рационализират работата си чрез автоматизиране на обработката на данните и генерирането на отчети.

По време на курса участниците ще приложат на практика идеите, научени чрез практически упражнения в лабораторна среда. До края на обучението участниците ще имат задълбочена представа за възможностите на MATLAB и ще могат да го използват за решаване на реални проблеми с науката за данни, както и за рационализиране на работата си чрез автоматизация.

По време на курса ще се извършват оценки, за да се оцени напредъкът.

Формат на курса

• Курсът включва теоретични и практически упражнения, включително дискусии по казуси, проверка на примерен код и практическо внедряване.

Забележка

• Практическите сесии ще се основават на предварително подготвени примерни шаблони за отчет с данни. Ако имате специфични изисквания, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Това обучение, водено от инструктор, проведено в България (онлайн или на място), е насочено към професионалисти с промежуточна квалификация – анализатори на данни, програмисти или аспиранти-аналитици на данни, които искат да прилагат техники на машинното обучение в Python, за да извличат полезни заключения, правят прогнози и автоматизират решенията базирани на данни.

Към края на курса участниците ще могат да:

• Разберат и разграничават основните парадигми на машинното обучение.
• Изследват техники за препроцеждане на данни и метрики за оценка на моделите.
• Прилагат алгоритми на машинното обучение за решаване на реални проблеми с данни.
• Използват библиотеките на Python и Jupyter тетрадки за практически разработки.
• Създават модели за прогноза, класификация, препоръка и кластериране.

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.