Курс за обучение по Jupyter за отбори по данни науки

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 жив инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти, които искат да започнат карьера в Data Science.

Край това обучение участниците ще могат:

• Инсталиране и настройка на Python и MySql.
• Разбиране какво е Data Science и как може да добави стойност към почти всеки бизнес. 
• Учи основите на кодирането с Python
• Учи надзорени и недогледани техники за машинно обучение, как да ги имплементирате и как да интерпретирате резултатите.  

Формат на курса

• Интерактивен урок и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Работа с изпълнение в реално среда-лаборатория.

Опции за персонализация на курса

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

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.