Proces Analizy Danych, Rozwiązania Chmurowe i Rozwiązania Power BI - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat modeli uczenia maszynowego, poprawić umiejętności dostrajania hiperparametrów oraz nauczyć się skutecznie wdrażać modele za pomocą Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować zaawansowane modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych frameworków, takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizować wydajność modeli poprzez dostrajanie hiperparametrów.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach za pomocą Google Colab.
• Współpracować i zarządzać dużymi projektami uczenia maszynowego w Google Colab.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów na poziomie średniozaawansowanym oraz profesjonalistów z dziedziny ochrony zdrowia, którzy chcą wykorzystać SI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej z użyciem Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować modele SI w opiece zdrowotnej z wykorzystaniem Google Colab.
• Stosować SI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik opartych na SI.
• Badać kwestie etyczne związane z rozwiązaniami SI w opiece zdrowotnej.

Szkolenie "Tworzenie rozwiązań IoT z wykorzystaniem Amazon Web Services" skupia się na prezentacji usług AWS w kontekście tworzenia rozwiązań IoT. Uczestnicy zdobędą umiejętności korzystania z konsoli zarządzania, narzędzia AWS CLI, oraz poznają architekturę AWS. Kurs obejmuje omówienie usługi AWS IoT Core, definiowanie urządzeń, generowanie certyfikatów, i nawiązywanie bezpiecznej komunikacji. Dodatkowo uczestnicy dowiedzą się, jak zintegrować IoT Core z różnymi usługami AWS, w tym SNS, SQS, DynamoDB, S3, API Gateway, AWS Lambda, a także jak integrować IoT z usługami sztucznej inteligencji, takimi jak Rekognition i Textract.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) skierowane jest do inżynierów, którzy chcą wdrażać i zarządzać urządzeniami IoT na platformie AWS.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie zbudować platformę IoT, która obejmuje wdrożenie i zarządzanie backendem, bramą oraz urządzeniami na platformie AWS.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i zarządzać możliwościami AWS IoT Greengrass w celu tworzenia aplikacji na różne urządzenia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli korzystać z AWS IoT Greengrass do budowania, wdrażania, zarządzania, zabezpieczania i monitorowania aplikacji na inteligentnych urządzeniach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do programistów, którzy chcą używać AWS Lambda do budowania i wdrażania usług oraz aplikacji w chmurze, bez konieczności martwienia się o zapewnienie środowiska wykonawczego (serwery, maszyny wirtualne i kontenery, dostępność, skalowalność, przechowywanie itp.).

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować AWS Lambda do wykonywania funkcji.
• Zrozumieć FaaS (Functions as a Service) i zalety rozwoju serverless.
• Tworzyć, przesyłać i uruchamiać funkcje AWS Lambda.
• Integrować funkcje Lambda z różnymi źródłami zdarzeń.
• Pakować, wdrażać, monitorować i rozwiązywać problemy z aplikacjami opartymi na Lambda.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów, którzy chcą wykorzystać Google Colab i Apache Spark do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko do pracy z dużymi danymi przy użyciu Google Colab i Spark.
• Efektywnie przetwarzać i analizować duże zbiory danych za pomocą Apache Spark.
• Wizualizować duże zbiory danych w środowisku współpracy.
• Integrować Apache Spark z narzędziami chmurowymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących data scientistów i profesjonalistów IT, którzy chcą poznać podstawy data science przy użyciu Google Colab.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab.
• Pisać i wykonywać podstawowy kod Python.
• Importować i zarządzać zbiorami danych.
• Tworzyć wizualizacje przy użyciu bibliotek Python.

Google Colab Pro to środowisko oparte na chmurze do skalowalnego programowania w Pythonie, oferujące wydajne procesory graficzne (GPU), dłuższe czasy działania i więcej pamięci dla wymagających zadań związanych z AI i nauką o danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do użytkowników Pythona na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Google Colab Pro do uczenia maszynowego, przetwarzania danych i współpracy badawczej w potężnym interfejsie notatnika.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i zarządzać notatnikami Python w chmurze za pomocą Colab Pro.
• Korzystać z GPU i TPU do przyspieszenia obliczeń.
• Optymalizować przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym za pomocą popularnych bibliotek (np. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrować się z Google Drive i zewnętrznymi źródłami danych w projektach współpracy.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat computer vision i poznać możliwości TensorFlow w zakresie tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować konwolucyjne sieci neuronowe (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Wykorzystywać Google Colab do skalowalnego i efektywnego rozwoju modeli w chmurze.
• Stosować techniki wstępnego przetwarzania obrazów do zadań computer vision.
• Wdrażać modele computer vision do rzeczywistych zastosowań.
• Wykorzystywać transfer learning, aby poprawić wydajność modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą zrozumieć i stosować techniki głębokiego uczenia w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z głębokim uczeniem.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Implementować modele głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele głębokiego uczenia.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do głębokiego uczenia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoje zrozumienie praktyk DevOps i usprawnić procesy rozwoju przy użyciu AWS Cloud9.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i dostosowywać AWS Cloud9 do przepływów pracy DevOps.
• Wdrażać potoki ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD).
• Automatyzować procesy testowania, monitorowania i wdrażania przy użyciu AWS Cloud9.
• Integrować usługi AWS, takie jak Lambda, EC2 i S3, w przepływach pracy DevOps.
• Wykorzystywać systemy kontroli źródła, takie jak GitHub lub GitLab, w ramach AWS Cloud9.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą nauczyć się skutecznie budować, wdrażać i utrzymywać aplikacje bezserwerowe na AWS Cloud9 i AWS Lambda.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy architektury bezserwerowej.
• Skonfigurować AWS Cloud9 do tworzenia aplikacji bezserwerowych.
• Tworzyć, testować i wdrażać aplikacje bezserwerowe przy użyciu AWS Lambda.
• Integrować AWS Lambda z innymi usługami AWS, takimi jak API Gateway i S3.
• Optymalizować aplikacje bezserwerowe pod kątem wydajności i efektywności kosztowej.

Podsumowanie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• “Rzeczy”, “Czujniki”, Internet oraz mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Podstawowe komponenty oprogramowania IoT - sprzęt, firmware, middleware, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT - menedżer floty, wizualizacja danych, SaaSowy menedżer floty i wizualizacja, alerty/alarmy, onboardowanie czujników, onboardowanie “rzeczy”, geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Łączenie urządzeń IoT z AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie AWS IoT Core z funkcją AWS Lambda do przetwarzania i przechowywania danych.
• Łączenie Raspberry PI z AWS IoT Core i prosta komunikacja danych.
• Alerty i zdarzenia
• Kalibracja czujników

Podsumowanie:

• Podstawy architektury i funkcji IoT
• “Rzeczy”, “Czujniki”, Internet oraz mapowanie między funkcjami biznesowymi IoT
• Podstawowe komponenty oprogramowania IoT – sprzęt, firmware, middleware, chmura i aplikacja mobilna
• Funkcje IoT – zarządzanie flotą, wizualizacja danych, SaaS oparte na FM i DV, alerty/alarmy, onboardowanie czujników, onboardowanie “rzeczy”, geofencing
• Podstawy komunikacji urządzeń IoT z chmurą za pomocą MQTT.
• Łączenie urządzeń IoT z AWS za pomocą MQTT (AWS IoT Core).
• Łączenie AWS IoT Core z funkcją AWS Lambda do przetwarzania i przechowywania danych przy użyciu DynamoDB.
• Łączenie Raspberry PI z AWS IoT Core i prosta komunikacja danych.
• Praktyczne ćwiczenia z Raspberry PI i AWS IoT Core w celu zbudowania inteligentnego urządzenia.
• Wizualizacja danych z czujników i komunikacja z interfejsem internetowym.