Data Science обучение в България

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи учени по данни и ИТ специалисти, които желаят да научат основите на науката за данни с помощта на Google Colab. До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и навигирайте Google Colab.
• Напишете и изпълнете основен Python код.
• Импортирайте и обработвайте набори от данни.
• Създавайте визуализации с помощта на Python библиотеки.

Jupyter е уеб-базирана интерактивна IDE и компютърна среда с отворен код. Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) въвежда идеята за съвместно развитие в науката за данни и демонстрира как да използвате Jupyter за проследяване и участие като екип в „жизнения цикъл на изчислителна идея“. Той превежда участниците през създаването на примерен проект за наука за данни, базиран на върха на екосистемата на Юпитер. До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Jupyter, включително създаването и интегрирането на екипно хранилище в Git.
• Използвайте функциите на Jupyter като разширения, интерактивни уиджети, многопотребителски режим и други, за да активирате сътрудничеството по проекти.
• Създавайте, споделяйте и организирайте Jupyter Notebooks с членовете на екипа.
• Изберете от Scala, Python, R, за да пишете и изпълнявате код срещу системи с големи данни като Apache Spark, всичко това чрез интерфейса на Jupyter.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

• Jupyter Notebook поддържа над 40 езика, включително R, Python, Scala, Julia и т.н. За да персонализирате този курс според избрания от вас език(ци), моля свържете се с нас, за да уговорим.

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.

Курсът ще помогне на участниците да се подготвят за разработване на уеб приложения, като използват Python Programming с Data Analytics. Такова визуализиране на данни е чудесен инструмент за Топ Management в вземането на решения.

Участниците, които завършат това обучение, ще придобият практическо, реално разбиране за Data Science и свързаните с него технологии, методологии и инструменти.Участниците ще имат възможност да приложат тези знания на практика чрез практически упражнения. Груповото взаимодействие и обратната връзка с инструктора са важен компонент на класа.Курсът започва с въведение в елементарните концепции на Data Science, след което преминава към инструментите и методологиите, използвани в Data Science.Публика

Разработчици Технически анализатори ИТ консултанти

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Python е език за програмиране, който придоби огромна популярност във финансовата индустрия. Приет от най-големите инвестиционни банки и хедж фондове, той се използва за изграждане на широка гама от финансови приложения, вариращи от основни програми за търговия до системи за управление на риска.В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да използват Python за разработване на практически приложения за решаване на редица специфични проблеми, свързани с финансите.До края на това обучение участниците ще могат:

Разберете основите на Python езика за програмиране Изтеглете, инсталирайте и поддържайте най-добрите инструменти за разработка за създаване на финансови приложения в Python Изберете и използвайте най-подходящите Python пакети и техники за програмиране, за да организирате, визуализирате и анализирате финансови данни от различни източници (CSV, Excel, бази данни, уеб и т.н.) Създаване на приложения, които решават проблеми, свързани с разпределение на активи, анализ на риска, инвестиционна ефективност и други Отстраняване на неизправности, интегриране, внедряване и оптимизиране на Python приложение

Публика

Разработчици Анализатори Quants

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

Това обучение има за цел да предостави решения за някои от основните проблеми, пред които са изправени финансовите специалисти. Въпреки това, ако имате конкретна тема, инструмент или техника, която искате да добавите или доразработите допълнително, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

Това е 5-дневно въведение в Data Science и изкуствения интелект (AI).Курсът се предоставя с примери и упражнения с помощта на Python

Науката за данни е приложение на статистически анализ, машинно обучение, визуализация на данни и програмиране с цел разбиране и интерпретиране на данни от реалния свят. F# е много подходящ език за програмиране за наука за данни, тъй като съчетава ефективно изпълнение, REPL-скриптове, мощни библиотеки и мащабируема интеграция на данни.В това водено от инструктор обучение на живо участниците ще се научат как да използват F# за решаване на поредица от реални проблеми с науката за данни.До края на това обучение участниците ще могат:

Използвайте интегрираните пакети за наука за данни на F# Използвайте F# за взаимодействие с други езици и платформи, включително Excel, R, Matlab и Python Използвайте пакета Deedle за решаване на проблеми с времеви серии Извършвайте усъвършенстван анализ с минимални редове код за производствено качество Разберете как функционалното програмиране е естествено подходящо за научни изчисления и изчисления с големи данни Достъп и визуализиране на данни с F# Прилагане на F# за машинно обучение

Разгледайте решения за проблеми в области като бизнес разузнаване и социални игриПублика

Разработчици Учени по данни

Формат на курса

Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към професионалисти, които желаят да започнат кариера в Data Science.До края на това обучение участниците ще могат:

Инсталирайте и конфигурирайте Python и MySql. Разберете какво е Data Science и как може да добави стойност към практически всеки бизнес. Научете основите на кодирането в Python Научете контролирани и неконтролирани техники за машинно обучение и как да ги прилагате и интерпретирате резултатите.

Формат на курса

Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.

Преглед Communication доставчиците на услуги (CSP) се сблъскват с натиск, за да намалят разходите и да максимизират средния доход на потребител (ARPU), като същевременно осигуряват отличен клиентски опит, но обемите на данните продължават да растат. Глобален мобилен трафик на данни ще расте с комбиниран годишен темп на растеж (CAGR) от 78% до 2016 г., достигайки 10,8 екзабит на месец. Междувременно CSPs генерират големи обеми данни, включително записи за подробности за обаждания (CDR), данни за мрежата и данни за клиентите. Компаниите, които напълно експлоатират тези данни, получават конкурентен ръб. Според неотдавнашно проучване на The Economist Intelligence Unit, компаниите, които използват вземане на решения, насочени към данни, получават 5-6% увеличение на производителността. Въпреки това 53% от компаниите използват само половината от ценните си данни, а една четвърт от анкетираните отбелязват, че огромни количества полезни данни са пропуснати. Обемът на данните е толкова висок, че ръчното анализиране е невъзможно и повечето софтуерни системи могат да се запазят, което води до пренебрегване или пренебрегване на ценни данни. С Big Data & Analytics’ високоскоростен, скалиращ софтуер за големи данни, CSPs могат да минат всичките си данни за по-добро вземане на решения в по-малко време. Различни Big Data продукти и техники осигуряват крайно-на-крайната софтуерна платформа за събиране, подготовка, анализ и представяне на увид от големите данни. Областите на приложенията включват мониторинг на мрежовата ефективност, откриване на измами, откриване на клиентите и анализ на кредитния риск. Big Data & Продукти за анализ мащаб за обработка на терабити от данни, но изпълнението на такива инструменти изисква нов вид на база данни на облака система като Hadoop или масивен мащаб паралелен компютър процесор ( KPU и т.н.) Този курс работи върху Big Data BI за Telco обхваща всички възникващи нови области, в които CSP инвестират за увеличаване на производителността и отваряне на нов бизнес поток на приходи. Курсът ще осигури пълен 360 градуса поглед върху Big Data BI в Telco, така че вземащите решения и мениджърите могат да имат много широк и цялостен преглед на възможностите на Big Data BI в Telco за производителност и печалби. Цели на курса Основната цел на курса е да се въведат нови Big Data бизнес интелигентни техники в 4 сектори на Telecom Business (Marketing / продажби, мрежови операции, финансови операции и взаимоотношения с клиентите Management). Студентите ще бъдат поканени да следват:

• Въведение в Big Data-което е 4Vs (обем, скорост, разнообразие и вертикалност) в Big Data- Генерация, екстракция и управление от перспектива на Telco
• Как Big Data анализът се различава от наследствения анализ на данните
• Вътрешно оправдание на Big Data -Telco перспектива
• Въведение в Hadoop Екосистема- запознаване с всички Hadoop инструменти като Hive, Pig, SPARC –кога и как те се използват за решаване на проблема Big Data
• Как Big Data е извлечен за анализ за аналитичен инструмент-как Business Analysis’s могат да намалят техните точки на болка на събиране и анализ на данни чрез интегриран Hadoop подход на таблата
• Основно въведение в анализа на Insight, анализа на визуализацията и прогнозната анализа за Telco
• Анализът на клиента и Big Data-как Big Data анализът могат да намалят недоволството на клиента и недоволството на клиента в изследванията на Telco-каса
• Анализ на мрежови неуспехи и сервизни неуспехи от мрежови метаданни и IPDR
• Финансов анализ - измама, измама и оценка на ROI от продажбите и оперативните данни
• Проблеми с закупуването на клиенти-Целена маркетинг, сегментация на клиентите и кръстопродажба от данни за продажбите
• Въведение и обобщение на всички Big Data аналитични продукти и къде се вписват в аналитичното пространство на Telco
• Заключение-как да се вземе стъпка по стъпка подход за въвеждане Big Data Business Intelligence в организацията си

Целенасочена аудитория

• Операция на мрежата, финансови мениджъри, CRM мениджъри и топ ИТ мениджъри в офиса на Telco CIO.
• Business Аналитикуващи в Telco
• Мениджъри / Аналитици на CFO
• Оперативни мениджъри
• КА мениджъри

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.

Wolfram Интегрираната среда на системата я прави ефективен инструмент както за анализиране, така и за представяне на данни. Този курс обхваща аспекти на Wolfram езика, свързани с анализа, включително статистически изчисления, визуализация, импортиране и експортиране на данни и автоматично генериране на отчети.

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 InstituteПублика: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“.  

Този курс е предназначен за Marketing специалисти по продажбите, които възнамеряват да навлязат по-дълбоко в приложението на науката за данни в Marketing/продажби. Курсът предоставя подробно покритие на различни техники за наука за данни, използвани за „допълнителна продажба“, „кръстосана продажба“, сегментиране на пазара, брандиране и CLV.Разлика между Marketing и продажбите - Как се различават продажбите и маркетингът?С много прости думи продажбите могат да бъдат определени като процес, който се фокусира или е насочен към индивиди или малки групи. Marketing от друга страна е насочен към по-голяма група или широката публика. Marketing включва проучване (идентифициране на нуждите на клиента), разработване на продукти (производство на иновативни продукти) и популяризиране на продукта (чрез реклами) и създаване на информираност за продукта сред потребителите. Като такъв маркетинг означава генериране на потенциални клиенти или перспективи. След като продуктът е на пазара, задачата на продавача е да убеди клиента да купи продукта. Продажбите означават превръщане на потенциални клиенти или перспективи в покупки и поръчки, докато маркетингът е насочен към по-дълги срокове, продажбите се отнасят към по-кратки цели.

Тази обучителна сесия, базирана в класната стая, ще изследва инструментите за машинно обучение с (предложено) Python. Делегатите ще разполагат с компютърно базирани примери и казуси, които да изпълняват.

Тази тренировъчна сесия в класната стая ще съдържа презентации и сесии с въпроси и отговори

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни и уеб разработчици, които желаят да разработят асоциативни модели в Qlik Sense.До края на това обучение участниците ще могат:

• Приложете Qlik Sense в науката за данни.
• Използвайте и навигирайте в интерфейса на Qlik Sense.
• Изградете работна сила, грамотна за данни, с взаимодействие с AI.
• Създайте управлявано от данни предприятие с Qlik Sense.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да правят запитвания към големи източници на данни с Presto.До края на това обучение участниците ще могат:

• Използвайте ключови концепции на Presto, за да оптимизирате съвременните системи за големи данни.
• Използвайте Presto, за да управлявате складове с екзабайтов мащаб.
• Клониране на данни в собствена система за съхранение на данни.
• Работете със съществуващи BI инструменти като R и Tableau.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват стека SMACK за изграждане на платформи за обработка на данни за решения за големи данни.До края на това обучение участниците ще могат:

• Внедрете архитектура на тръбопровод за данни за обработка на големи данни.
• Разработете клъстерна инфраструктура с Apache Mesos и Docker.
• Анализирайте данните с Spark и Scala.
• Управлявайте неструктурирани данни с Apache Cassandra.

KNIME Аналитичната платформа е водеща опция с отворен код за иновации, базирани на данни, която ви помага да откриете потенциала, скрит в данните си, да минете за нови знания или да предсказвате нови бъдещи събития. С повече от 1000 модула, стотици готови за работа примери, цялостна гама от интегрирани инструменти и най-широк избор на напреднали алгоритми на разположение, KNIME Аналитичната платформа е идеалният инструмент за всеки ученик на данни и бизнес анализатор. Този курс за KNIME Аналитична платформа е идеална възможност за начинаещи, напреднали потребители и KNIME експерти да бъдат въведени в KNIME, да научат как да го използват по-ефективно и как да се създадат ясни, цялостни отчети въз основа на KNIME работни потоци Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към специалисти в областта на данните, които искат да използват KNIME за решаване на сложни бизнес нужди. Тя е насочена към аудиторията, която не знае програмиране и възнамерява да използва най-новите инструменти за прилагане на аналитични сценарии. В края на обучението участниците ще могат да:

• Настройка и настройка KNIME.
• Създаване на сценарии Data Science
• Тренировка, тестване и валидиране на модели
• Реализация на крайната верига на стойност на моделите на науката за данните

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и упражнения.
• Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс или да научите повече за тази програма, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Серверът е корпоративен софтуер за екипно сътрудничество, автоматизация, управление и внедряване на работните потоци в областта на науката на данните като аналитични приложения и услуги. В края на обучението участниците ще могат да:

• Програмата аналитични работни потоци да се изпълнява автоматично и да се даде повече време, за да се съсредоточи върху науката за данните.
• Контрол на работните потоци за автоматизирано управление на модела
• Изпълнение на работния поток на скала и пина с добре осигурена, високопроизводителна сървърна архитектура, която е конфигурирана според вашите спецификации.
• Дизайн, редактиране и изпълнение на работните потоци на KNIME сървър с помощта на редактора на отдалечения работен поток и се възползват от добре оборудван хардуер в безопасна среда.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и упражнения.
• Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс или да научите повече за тази програма, моля, свържете се с нас, за да организирате.

Практически Quantum Computing: Онлайн на живо Стартирайте своята високотехнологична кариера Това е 10-часов онлайн курс за обучение на живо, воден от инструктор. След вашето потапящо обучение ще бъдете готови да започнете работа като начален разработчик на квантови изчисления. До края на това обучение участниците ще могат:

• Стартирайте и тествайте своите квантови програми с интегрирания IBM Q
• Използвайте Qiskit за създаване, компилиране и изпълнение на програми за квантово изчисление
• Работа с практични и усъвършенствани квантови алгоритми като QAOA
• Преработете проблемите от реалния свят в подходящ език за квантови изчисления

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

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

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да използват RAPIDS за изграждане на GPU-ускорени конвейери за данни, работни потоци и визуализации, като прилагат алгоритми за машинно обучение, като напр. XGBoost, cuML и др.До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте необходимата среда за разработка за изграждане на модели на данни с NVIDIA RAPIDS.
• Разберете характеристиките, компонентите и предимствата на RAPIDS.
• Използвайте GPU за ускоряване на тръбопроводите за данни и анализи от край до край.
• Внедрете GPU-ускорена подготовка на данни и ETL с cuDF и Apache Arrow.
• Научете как да изпълнявате задачи за машинно обучение с XGBoost и cuML алгоритми.
• Изградете визуализации на данни и изпълнете анализ на графики с cuXfilter и cuGraph.

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 компоненти и библиотеки на Anaconda.
• Разберете основните концепции, функции и предимства на Anaconda.
• Управлявайте пакети, среди и канали с помощта на Anaconda Navigator.
• 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 и разработчици на данни, 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.
• Извършвайте Pandas операции по-бързо с Modin.
• Внедрете целия Pandas API и функции.