Szkolenia Data Science w Polsce

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących naukowców zajmujących się danymi i specjalistów IT, którzy chcą nauczyć się podstaw nauki o danych przy użyciu Google Colab.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Konfigurować i nawigować Google Colab.
• Pisać i wykonywać podstawowy Python kod.
• Importować i obsługiwać zestawy danych.
• Tworzyć wizualizacje przy użyciu bibliotek Python.

Jupyter to oparte na otwartym kodzie źródłowym interaktywne IDE i środowisko obliczeniowe. To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo wprowadza ideę wspólnego rozwoju w nauce o danych i pokazuje, jak używać Jupyter do śledzenia i uczestniczenia jako zespół w "cyklu życia pomysłu obliczeniowego".  Prowadzi uczestników przez tworzenie przykładowego projektu nauki o danych opartego na ekosystemie Jupyter. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zainstalować i skonfigurować Jupyter, w tym utworzyć i zintegrować repozytorium zespołu w Git.
• Korzystanie z funkcji Jupyter, takich jak rozszerzenia, interaktywne widżety, tryb wielu użytkowników i inne, w celu umożliwienia współpracy nad projektem
• Tworzenie, udostępnianie i organizowanie notatników Jupyter z członkami zespołu
• Wybieraj spośród Scala, Python, R, aby pisać i wykonywać kod w systemach Big Data, takich jak Apache Spark, a wszystko to za pośrednictwem interfejsu Jupyter.

Publiczność

• Zespoły zajmujące się nauką o danych

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

  Uwaga

• Notatnik Jupypter obsługuje ponad 40 języków, w tym R, Python, Scala, Julia itp. Aby dostosować ten kurs do wybranego języka (języków), skontaktuj się z nami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą uczyć się i budować swoją karierę w Data Science przy użyciu Kaggle. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Dowiedz się więcej o nauce o danych i uczeniu maszynowym.
• Poznaj analitykę danych.
• Poznaj Kaggle i dowiedz się, jak to działa.

Szkolenie pomoże uczestnikom przygotować się do tworzenia aplikacji internetowych przy użyciu Python Programming with Data Analytics. Taka wizualizacja danych jest doskonałym narzędziem dla najwyższego kierownictwa w podejmowaniu decyzji.

Uczestnicy, którzy ukończą to szkolenie, zdobędą praktyczne, rzeczywiste zrozumienie Data Science i powiązanych z nim technologii, metodologii i narzędzi. Uczestnicy będą mieli okazję wykorzystać tę wiedzę w praktyce poprzez praktyczne ćwiczenia. Interakcja w grupie i informacje zwrotne od instruktora stanowią ważny element zajęć. Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia do podstawowych pojęć Data Science, a następnie przechodzi do narzędzi i metodologii stosowanych w Data Science. Publiczność

• Deweloperzy
• Analitycy techniczni
• Konsultanci IT

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Python to język programowania, który zyskał ogromną popularność w branży finansowej. Przyjęty przez największe banki inwestycyjne i fundusze hedgingowe, jest wykorzystywany do tworzenia szerokiej gamy aplikacji finansowych, od podstawowych programów handlowych po systemy zarządzania ryzykiem. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać Python do tworzenia praktycznych aplikacji do rozwiązywania szeregu konkretnych problemów związanych z finansami. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie podstaw języka programowania Python
• Pobieranie, instalowanie i utrzymywanie najlepszych narzędzi programistycznych do tworzenia aplikacji finansowych w Python.
• Wybierać i wykorzystywać najbardziej odpowiednie Python pakiety i techniki programowania do organizowania, wizualizacji i analizy danych finansowych z różnych źródeł (CSV, Excel, bazy danych, sieć, itp.).
• Tworzyć aplikacje rozwiązujące problemy związane z alokacją aktywów, analizą ryzyka, wynikami inwestycyjnymi i nie tylko
• Rozwiązywanie problemów, integracja, wdrażanie i optymalizacja aplikacji Python

Publiczność

• Deweloperzy
• Analitycy
• Kwanty

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Uwaga

• Szkolenie to ma na celu dostarczenie rozwiązań dla niektórych głównych problemów, z którymi borykają się specjaliści ds. finansów. Jeśli jednak masz konkretny temat, narzędzie lub technikę, którą chciałbyś uzupełnić lub rozwinąć, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Jest to 5-dniowe wprowadzenie do Data Science i sztucznej inteligencji (AI). Kurs obejmuje przykłady i ćwiczenia z wykorzystaniem Python 

Nauka o danych to zastosowanie analizy statystycznej, uczenia maszynowego, wizualizacji danych i programowania w celu zrozumienia i interpretacji danych ze świata rzeczywistego. F# jest dobrze dostosowanym językiem programowania do nauki o danych, ponieważ łączy w sobie wydajne wykonywanie, pisanie skryptów REPL, potężne biblioteki i skalowalną integrację danych. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać F# do rozwiązywania szeregu rzeczywistych problemów związanych z nauką o danych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zintegrowane pakiety nauki o danych w języku F#'
• Wykorzystanie języka F# do współpracy z innymi językami i platformami, w tym Excel, R, Matlab i Python.
• Wykorzystanie pakietu Deedle do rozwiązywania problemów związanych z szeregami czasowymi
• Przeprowadzanie zaawansowanych analiz przy minimalnej liczbie linii kodu o jakości produkcyjnej
• Zrozumienie, w jaki sposób programowanie funkcjonalne jest naturalnym rozwiązaniem dla obliczeń naukowych i dużych zbiorów danych
• Dostęp do danych i ich wizualizacja za pomocą F#
• Zastosuj F# do uczenia maszynowego

Poznaj rozwiązania problemów w dziedzinach takich jak analityka biznesowa i gry społecznościowe. Publiczność

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla profesjonalistów, którzy chcą rozpocząć karierę w Data Science. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalowanie i konfigurowanie Python i MySql.
• Zrozumienie, czym jest nauka o danych i jak może ona zwiększyć wartość praktycznie każdej firmy;
• Poznanie podstaw kodowania w Python.
• Poznanie nadzorowanych i nienadzorowanych technik uczenia maszynowego oraz sposobów ich wdrażania i interpretowania wyników;

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Przegląd Communication Dostawcy usług (CSP) stoją w obliczu presji na redukcję kosztów i maksymalizację średniego przychodu na użytkownika (ARPU), przy jednoczesnym zapewnieniu doskonałego doświadczenia klienta, ale ilość danych wciąż rośnie. Globalny ruch danych w sieciach komórkowych będzie rósł w tempie 78% rocznie (CAGR) do 2016 roku, osiągając 10,8 eksabajtów miesięcznie. W międzyczasie CSP generują duże ilości danych, w tym rejestry szczegółów połączeń (CDR), dane sieciowe i dane klientów. Firmy, które w pełni wykorzystują te dane, zyskują przewagę konkurencyjną. Według niedawnego badania przeprowadzonego przez The Economist Intelligence Unit, firmy, które wykorzystują podejmowanie decyzji w oparciu o dane, cieszą się 5-6% wzrostem produktywności. Jednak 53% firm wykorzystuje tylko połowę swoich cennych danych, a jedna czwarta respondentów zauważyła, że ogromne ilości przydatnych danych pozostają niewykorzystane. Ilość danych jest tak duża, że ich ręczna analiza jest niemożliwa, a większość starszych systemów oprogramowania nie nadąża, przez co cenne dane są odrzucane lub ignorowane. Dzięki szybkiemu, skalowalnemu oprogramowaniu Big Data & Analytics&rsquo, dostawcy usług CSP mogą wydobywać wszystkie swoje dane w celu podejmowania lepszych decyzji w krótszym czasie. Różne produkty i techniki Big Data zapewniają kompleksową platformę oprogramowania do gromadzenia, przygotowywania, analizowania i prezentowania wniosków z dużych zbiorów danych. Obszary zastosowań obejmują monitorowanie wydajności sieci, wykrywanie oszustw, wykrywanie rezygnacji klientów i analizę ryzyka kredytowego. Produkty Big Data & Analytics skalują się do obsługi terabajtów danych, ale wdrożenie takich narzędzi wymaga nowego rodzaju systemu baz danych opartego na chmurze, takiego jak Hadoop lub masowego procesora obliczeń równoległych (KPU itp.). Ten kurs na temat Big Data BI dla Telco obejmuje wszystkie pojawiające się nowe obszary, w które CSP inwestują w celu zwiększenia produktywności i otwarcia nowego strumienia przychodów biznesowych. Kurs zapewni pełny 360-stopniowy przegląd Big Data BI w Telco, dzięki czemu decydenci i menedżerowie będą mieli bardzo szeroki i kompleksowy przegląd możliwości Big Data BI w Telco w celu zwiększenia produktywności i przychodów. Cele kursu Głównym celem kursu jest wprowadzenie nowych technik analityki biznesowej Big Data w 4 sektorach Telecom biznesu (marketing / sprzedaż, operacje sieciowe, operacje finansowe i zarządzanie relacjami z klientami). Studenci zostaną zapoznani z następującymi zagadnieniami:

• Wprowadzenie do Big Data - czym są 4V (objętość, szybkość, różnorodność i prawdziwość) w Big Data - generowanie, ekstrakcja i zarządzanie z perspektywy Telco
• Czym różni się analityka Big Data od dotychczasowej analityki danych
• Wewnętrzne uzasadnienie Big Data - perspektywa Telco
• Wprowadzenie do ekosystemu Hadoop - znajomość wszystkich narzędzi Hadoop, takich jak Hive, Pig, SPARC – kiedy i jak są one wykorzystywane do rozwiązywania problemów Big Data
• W jaki sposób Big Data są pozyskiwane do analizy w narzędziach analitycznych - w jaki sposób analiza biznesowa może zmniejszyć ból związany z gromadzeniem i analizą danych dzięki zintegrowanemu podejściu do pulpitu nawigacyjnego Hadoop
• Podstawowe wprowadzenie do analityki Insight, analityki wizualizacyjnej i analityki predykcyjnej dla Telco
• Analityka rezygnacji klientów i Big Data - jak analityka Big Data może zmniejszyć rezygnację klientów i niezadowolenie klientów w Telco - studia przypadków
• Analiza awarii sieci i usług na podstawie metadanych sieciowych i IPDR
• Analiza finansowa - oszustwa, marnotrawstwo i szacowanie ROI na podstawie danych sprzedażowych i operacyjnych
• Problem pozyskiwania klientów - marketing docelowy, segmentacja klientów i sprzedaż krzyżowa na podstawie danych sprzedażowych
• Wprowadzenie i podsumowanie wszystkich produktów analitycznych Big Data i ich miejsca w przestrzeni analitycznej Telco
• Podsumowanie - jak krok po kroku wprowadzić Big Data Business Intelligence w swojej organizacji

Docelowi odbiorcy

• Operacje sieciowe, menedżerowie finansowi, menedżerowie CRM i najlepsi menedżerowie IT w biurze Telco CIO.
• Business Analitycy w Telco
• Menedżerowie/analitycy biura CFO
• Menedżerowie operacyjni
• Menedżerowie QA

Big data to zbiory danych, które są tak obszerne i złożone, że tradycyjne aplikacje do przetwarzania danych nie są w stanie sobie z nimi poradzić. Wyzwania związane z dużymi zbiorami danych obejmują przechwytywanie danych, przechowywanie danych, analizę danych, wyszukiwanie, udostępnianie, przesyłanie, wizualizację, zapytania, aktualizację i prywatność informacji.

Ten kurs jest przeznaczony dla Marketing specjalistów ds. sprzedaży, którzy zamierzają zagłębić się w zastosowanie nauki o danych w Marketing / sprzedaży. Kurs zapewnia szczegółowe omówienie różnych technik data science stosowanych w “upsale”, “cross-sale”, segmentacji rynku, brandingu i CLV. Różnica między Marketing a sprzedażą - Czym różni się sprzedaż od marketingu? W bardzo prostych słowach sprzedaż można określić jako proces, który koncentruje się lub jest skierowany do osób lub małych grup. [Z drugiej strony, sprzedaż skierowana jest do większej grupy lub ogółu społeczeństwa. [Marketing obejmuje badania (identyfikacja potrzeb klienta), rozwój produktów (wytwarzanie innowacyjnych produktów) i promowanie produktu (poprzez reklamy) oraz tworzenie świadomości na temat produktu wśród konsumentów. Jako taki marketing oznacza generowanie potencjalnych klientów. Gdy produkt jest już dostępny na rynku, zadaniem sprzedawcy jest przekonanie klienta do zakupu produktu. Sprzedaż oznacza przekształcanie potencjalnych klientów w zakupy i zamówienia, podczas gdy marketing jest ukierunkowany na dłuższe okresy, sprzedaż dotyczy krótszych celów.

Ta sesja szkoleniowa oparta na klasie zbada narzędzia uczenia maszynowego z (sugerowane) Python. Delegaci będą mieli do wykonania przykłady komputerowe i ćwiczenia studium przypadku.

Ta sesja szkoleniowa będzie obejmować prezentacje i sesje pytań i odpowiedzi

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla analityków danych i programistów internetowych, którzy chcą tworzyć modele asocjacyjne w Qlik Sense. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zastosowanie Qlik Sense w nauce o danych.
• Używaj interfejsu Qlik Sense i poruszaj się po nim.
• Zbuduj siłę roboczą znającą się na danych dzięki interakcji ze sztuczną inteligencją.
• Twórz przedsiębiorstwo oparte na danych za pomocą Qlik Sense.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą wyszukiwać duże źródła danych za pomocą Presto. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wykorzystaj kluczowe koncepcje Presto do optymalizacji nowoczesnych systemów Big Data.
• Używaj Presto do uruchamiania eksabajtowych magazynów.
• Klonowanie danych do zastrzeżonego systemu przechowywania danych.
• Praca z istniejącymi narzędziami BI, takimi jak R i Tableau.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać stosu SMACK do tworzenia platform przetwarzania danych dla rozwiązań Big Data. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wdrożenie architektury potoku danych do przetwarzania dużych zbiorów danych.
• Rozwój infrastruktury klastrowej przy użyciu Apache Mesos i Docker.
• Analiza danych za pomocą Spark i Scala.
• Zarządzanie nieustrukturyzowanymi danymi za pomocą Apache Cassandra.

KNIME Analytics Platform to wiodąca opcja open source dla innowacji opartych na danych, pomagająca odkrywać potencjał ukryty w danych, wydobywać nowe spostrzeżenia lub przewidywać nowe przyszłości. Dzięki ponad 1000 modułom, setkom gotowych do uruchomienia przykładów, szerokiej gamie zintegrowanych narzędzi i najszerszemu dostępnemu wyborowi zaawansowanych algorytmów, KNIME Analytics Platform jest idealnym zestawem narzędzi dla każdego analityka danych i analityka biznesowego. Ten kurs dla KNIME Analytics Platform jest idealną okazją dla początkujących, zaawansowanych użytkowników i KNIME ekspertów, aby zapoznać się z KNIME, dowiedzieć się, jak korzystać z niego bardziej efektywnie i jak tworzyć przejrzyste, kompleksowe raporty oparte na KNIME przepływy pracy Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla specjalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać KNIME do rozwiązywania złożonych potrzeb biznesowych. Jest skierowany do odbiorców, którzy nie znają programowania i zamierzają korzystać z najnowocześniejszych narzędzi do wdrażania scenariuszy analitycznych Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja KNIME.
• Tworzenie scenariuszy Data Science
• Trenuj, testuj i waliduj modele
• Wdrażanie kompleksowego łańcucha wartości modeli Data Science

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu lub dowiedzieć się więcej na temat tego programu, skontaktuj się z nami.

KNIME Server to oprogramowanie korporacyjne do współpracy zespołowej, automatyzacji, zarządzania i wdrażania przepływów pracy w nauce o danych jako aplikacji i usług analitycznych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zaplanuj przepływy pracy analitycznej, aby działały automatycznie i daj sobie więcej czasu na skupienie się na nauce o danych.
• Kontroluj przepływy pracy, aby zautomatyzować zarządzanie modelami.
• Skaluj i przypinaj wykonywanie przepływów pracydzięki dobrze udostępnionej, wysokowydajnej architekturze serwerowej, która jest skonfigurowana zgodnie z Twoimi specyfikacjami.
• Projektuj, edytuj i wykonuj przepływy pracy na serwerze KNIME Serverza pomocą zdalnego edytora przepływów pracyi korzystaj z dobrze wyposażonego sprzętu w bezpiecznym środowisku.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu lub dowiedzieć się więcej na temat tego programu, skontaktuj się z nami.

Praktyczne Quantum Computing: Live OnlineRozpocznij karierę w branży zaawansowanych technologiiJest to 10-godzinne szkolenie online na żywo prowadzone przez instruktora. Po tym wciągającym szkoleniu będziesz gotowy do rozpoczęcia pracy jako podstawowy programista obliczeń kwantowych.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Uruchamiać i testować swoje programy kwantowe za pomocą zintegrowanego IBM Q
• Używać Qiskit do tworzenia, kompilowania i wykonywania kwantowych programów obliczeniowych.
• Pracować z praktycznymi i zaawansowanymi algorytmami kwantowymi, takimi jak QAOA
• Przekształcanie rzeczywistych problemów w odpowiedni język obliczeń kwantowych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Ten prowadzony przez instruktora trening na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do analityków danych i programistów, którzy chcą używać RAPIDS do tworzenia potoków danych, przepływów pracy i wizualizacji akcelerowanych przez GPU, stosując algorytmy uczenia maszynowego, takie jak XGBoost, cuML itp. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Ustawienie niezbędnego środowiska programistycznego do tworzenia modeli danych za pomocą NVIDIA RAPIDS.
• Zrozumienie funkcji, komponentów i zalet RAPIDS.
• Wykorzystanie układów GPU do akceleracji kompleksowych potoków danych i analiz.
• Wdrożenie akcelerowanego przez GPU przygotowywania danych i ETL za pomocą cuDF i Apache Arrow.
• Dowiedz się, jak wykonywać zadania uczenia maszynowego za pomocą algorytmów XGBoost i cuML.
• Buduj wizualizacje danych i wykonuj analizę wykresów za pomocą cuXfilter i cuGraph.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą korzystać z ekosystemu Anaconda do przechwytywania, zarządzania i wdrażania pakietów i przepływów pracy analizy danych na jednej platformie. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja komponentów i bibliotek Anaconda.
• Zrozumienie podstawowych pojęć, funkcji i zalet Anacondy.
• Zarządzanie pakietami, środowiskami i kanałami przy użyciu Anaconda Navigator.
• Używaj pakietów Conda, R i Python do nauki o danych i uczenia maszynowego.
• Poznanie praktycznych przypadków użycia i technik zarządzania wieloma środowiskami danych.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i programistów, którzy chcą używać Modin do tworzenia i wdrażania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Ustalenie środowiska niezbędnego do rozpoczęcia opracowywania Pandas przepływów pracy na dużą skalę za pomocą Modin.
• Zrozumienie funkcji, architektury i zalet Modin.
• Znać różnice między Modin, Dask i Ray.
• Wykonaj Pandas operacje szybciej dzięki Modin.
• Wdrożenie całego Pandas API i funkcji.