Python Programming Основни знания, използвайки Google Colab Training Course

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.

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 с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е направено за начални данни на ученi и IT професионалисти, които искат да научат основата на данни на учене с помощта на Google Colab.

До края на това обучение, участниците ще могат да:

• Настройване и навигация в Google Colab.
• Пишете и изпълнявайте базов Python код.
• Импортиране и обработка на данни.
• Създаване на визуализации с помощта на библиотеки на Python.

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 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 водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват стека FARM (FastAPI, React и MongoDB) за изграждане на динамични, високопроизводителни и мащабируеми уеб приложения.

До края на това обучение участниците ще могат:

Настройте необходимата среда за разработка, която интегрира FastAPI, React и MongoDB. Разберете ключовите концепции, функции и предимства на стека FARM. Научете как да създавате REST API с FastAPI. Научете как да проектирате интерактивни приложения с React. Разработвайте, тествайте и внедрявайте приложения (преден и заден край) с помощта на FARM стека.

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 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.

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.