Data Science обучение в София

Това водено от инструктор обучение на живо в София (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на ниво начинаещи, които искат да разберат концепцията за предварително обучени модели и да се научат как да ги прилагат за решаване на проблеми от реалния свят, без да изграждат модели от драскотина.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете концепцията и предимствата на предварително обучените модели.
• Разгледайте различни предварително обучени архитектури на модели и техните случаи на използване.
• Фина настройка на предварително обучен модел за конкретни задачи.
• Внедряване на предварително обучени модели в прости проекти за машинно обучение.

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 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 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.

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 София (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.

Тренингът ще помогне на участниците да се подготведат за разработването на уеб приложения, използвайки Python за визуализация на податки. Таката визуализация е отличен инструмент за Топ Управлението при взимането на решения.

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.

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.

Тое е 5-дневно введение в науката за данни и изкуствен интелигент (AI).

Курсът се провежда с пример и упражнения с използване на Python.

Това обучение с инструктор, провеждано в живо (онлайн или на място), е направено за професионалисти, които искат да започнат кариера в сферата на Data Science.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Python и MySql.
• Разберат какво е Data Science и как може да добави стойност на почти всеки бизнес.
• Научат основните принципи на програмиране в Python.
• Научат техники на машинно обучение - със или без надзор, и как да ги имплементират и интерпретират резултатите.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практики.
• Ръчно изпълнение в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

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

Това водено от инструктор обучение на живо в София (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.

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.

KNIME Analytics Platform е един от водещите отворени платформи за иновации, базирани на данни, които ви помагат да откриете скрити възможности в вашите данни, да извлечете нови знания или да предвиждате бъдещи сценарии. С повече от 1000 модула, стотици готови за изпълнение примерци, обширен набор от интегрирани инструменти и най-широкия избор от напреднали алгоритми, KNIME Analytics Platform е идеалният инструмент за всеки данъчен учен и бизнес аналитик.

Този курс за KNIME Analytics Platform е идеална възможност за начинаещи, напреднали потребители и експерти по KNIME да се запознаят с KNIME, да научат как да го използват по-ефективно, и да създават ясни и обширни отчети, базирани на KNIME работни процеси.

Това ръководено от инструктор обучение (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на данните, които искат да използват KNIME за решение на сложни бизнес нужди.

Ориентирано е към публика, която не знае програмиране и иска да използва авангардни инструменти за имплементация на аналитични сценарии.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и настройват KNIME.
• Създават сценарии за данъчна наука.
• Обучават, тестват и валидират модели.
• Имплементират пълен верижен процес от данъчни модели.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Ръчен подход в реално лабораторно обкръжение.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс или да се информирате повече за програмата, моля свържете се с нас за уреждане.

Това обучение, водено от инструктор, проведено в София (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.

Товато е обучение с инструктор (онлайн или на място), предназначено за аналитици на данни и уеб разработчици, които искат да създават асоциативни модели в Qlik Sense.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат Qlik Sense в науката за данни.
• Използват и навигират интерфейса на Qlik Sense.
• Създават работна сила с високи компетенции в областта на данните чрез взаимодействие с ИИ.
• Създават предприятие, базирано на данни с Qlik Sense.

След това имерсивно обучение, ще бъдете готови да започнете работа като начален разработчик на квантови компютри.

По завършване на обучението, участниците ще могат да:

• Пускат и тестират квантови програми с интегрирания IBM Q
• Използват Qiskit за създаване, компилиране и изпълнение на квантови изчислителни програми
• Работят с практически и напреднали квантови алгоритми като QAOA
• Преформулират реални проблеми в подходящ квантов изчислителен език

Формат на курса

• Интерактивно обучение и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо прилагане в реална лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

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

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.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за специалисти по данни, които искат да използват стека SMACK за създаване на платформи за обработка на данни за решения за големи данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Реализират архитектура на данни за обработка на големи данни.
• Развиват кластерна инфраструктура с Apache Mesos и Docker.
• Анализират данни с Spark и Scala.
• Управляват неуредени данни с Apache Cassandra.

Това водено от инструктор обучение на живо в София (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.