Курс за обучение по Python Programming Основни знания, използвайки Google Colab

Това 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.

Това 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.

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.

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.

Colab Pro е облачно среда за масово разширяеми разработки на програмни приложения, предлагаща високоефективни GPUs, по-дълги периоди на изпълнение и повече памет за изискващи AI и данъчни задачи.

Това е онлайн или на място обучение, насочено към потребители с посреднично ниво на знания по Python, които желаят да използват Colab Pro за машинно обучение, обработка на данни и съвместни изследвания в мощен интерфейс на бележник.

По време на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Настрояват и управляват облачни Python бележници с Colab Pro.
• Access GPUs и TPUs за ускорено изчисление.
• Оптимизират процеси на машинно обучение с помощта на популярни библиотеки (например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Интегрират с Google Drive и външни източници на данни за съвместни проекти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практично приложение в живо лабораторно среда.

Опции за персонализация на курса

• За да поставите запрос за персонализиран курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Този 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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени по данни и софтуерни инженери, които желаят да използват Dask с Python екосистемата за изграждане, мащабиране и анализиране на големи набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте средата, за да започнете да изграждате обработка на големи данни с Dask и Python.
• Разгледайте функциите, библиотеките, инструментите и API, налични в Dask.
• Разберете как Dask ускорява паралелните изчисления в Python.
• Научете как да мащабирате екосистемата на Python (Numpy, SciPy и Pandas) с помощта на Dask.
• Оптимизирайте средата на Dask, за да поддържате висока производителност при работа с големи набори от данни.

Този курс с инструктор, воден в живо време (онлайн или на място), е предназначен за разработчици и аналитици на данни с среден ниво, които искат да подобрят уменията си в анализ и манипулация на данни, използвайки Pandas и NumPy.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Създават разработваща среда, включваща Python, Pandas и NumPy.
• Създават приложение за анализ на данни, използвайки Pandas и NumPy.
• Извършват напреднали операции за манипулиране, подреждане и филтриране на данни.
• Извършват агрегатни операции и анализират временни редове на данни.
• Визуализират данни, използвайки Matplotlib и други библиотеки за визуализация.
• Диагностицират и оптимизират кода си за анализ на данни.

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 обучителен курс с инструктор, провеждан онлайн или на място, е предназначен за разработчици, които искат да използват стека FARM (FastAPI, React и MongoDB), за да създават динамични, високо ефективни и масштабируеми уеб приложения.

До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:

• Настроят необходимата разработваща среда, която интегрира FastAPI, React и MongoDB.
• Разберат ключовите концепции, особености и предимства на стека FARM.
• Научат как да създават REST API-тата с FastAPI.
• Научат как да проектират интерактивни приложения с React.
• Разработват, тестват и пускат приложения (предна и задна част) използвайки стека FARM.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват FastAPI с Python за изграждане, тестване и внедряване на RESTful API по-лесно и по-бързо.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят необходимата развойна среда за разработка на API с Python и FastAPI.
• Да създават API по-бързо и по-лесно, използвайки библиотеката FastAPI.
• Да научат как да създават модели на данни и схеми, базирани на Pydantic и OpenAPI.
• Да свързват API към база данни, използвайки SQLAlchemy.
• Да внедряват сигурност и удостоверяване в API, използвайки инструментите на FastAPI.
• Да изграждат контейнерни образи и да внедряват уеб API към облачен сървър.

Това 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.

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.