Курс за обучение по Python във Визуализацията на Податки

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.

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.

Експлозията от информация и данни в днешния свят е несравнима, способността ни да правим иновации и да прекрачваме границите на възможното нараства по-бързо от всякога. Ролята на Data Scientist е едно от най-търсените умения в индустрията днес.

Ние предлагаме много повече от обучение чрез теория; ние предоставяме практически, продаваеми умения, които преодоляват пропастта между света на академичните среди и изискванията на индустрията.

Тази 7-седмична учебна програма може да бъде съобразена с вашите специфични изисквания на индустрията, моля свържете се с нас за допълнителна информация или посетете уебсайта на Nobleprog Institute

Публика:

Тази програма е насочена към висшисти, както и към всеки с необходимите предварителни умения, които ще бъдат определени чрез оценка и интервю.

Доставка:

Предоставянето на курса ще бъде комбинация от класна стая, водена от инструктор, и онлайн водена от инструктор; обикновено първата седмица ще бъде „водена от класна стая“, седмици 2 – 6 „виртуална класна стая“ и седмица 7 обратно към „водена от класна стая“.

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 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 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.

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 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.

Python език за програмиране, който е спечелил огромна популярност в финансовия сектор. Приет от най-големите инвестиционни банки и хеджфондове, той се използва за създаването на широко разнообразие от финансови приложения, от основни търговски програми до системи за управление на риск.

В този курс, воден от инструктор, участниците ще научат как да използват Python за разработка на практични приложения за решаване на различни специфични проблеми, свързани с финанси.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на езика за програмиране Python
• Изтеглят, инсталират и поддържат най-добрите инструменти за разработка на финансови приложения в Python
• Избират и използват най-подходящите пакети и техники за програмиране на Python за организиране, визуализация и анализ на финансови данни от различни източници (CSV, Excel, бази данни, уеб и др.)
• Създават приложения, които решават проблеми, свързани с разпределение на активи, анализ на риск, оценка на инвестиционна дейност и други
• Диагностицират, интегрират, развойват и оптимизират приложение на Python

Целева аудитория

• Разработчици
• Аналитици
• Квантови аналитици

Формат на курса

• Част лекции, част обсъждане, упражнения и много практики

Забележка

• Този курс има за цел да предостави решения на някои от основните проблеми, с които се сблъскват финансовите професионалисти. Ако имате специфична тема, инструмент или техника, която искате да добавите или разгледате по-подробно, моля свържете се с нас, за да уредим.

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.