Wprowadzenie do Google Colab dla Data Science - 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów, którzy chcą wykorzystać ekosystem Anaconda do przechwytywania, zarządzania i wdrażania pakietów oraz przepływów pracy analizy danych na jednej platformie.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować komponenty i biblioteki Anaconda.
• Zrozumieć podstawowe koncepcje, funkcje i korzyści Anaconda.
• Zarządzać pakietami, środowiskami i kanałami za pomocą Anaconda Navigator.
• Korzystać z pakietów Conda, R i Python do nauki danych i uczenia maszynowego.
• Poznać praktyczne przypadki użycia i techniki zarządzania wieloma środowiskami danych.

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.

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.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do początkujących naukowców danych, którzy chcą nauczyć się tworzyć znaczące i atrakcyjne wizualnie wizualizacje danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w celu wizualizacji danych.
• Tworzyć różne typy wykresów przy użyciu Matplotlib.
• Wykorzystywać Seaborn do zaawansowanych technik wizualizacji.
• Dostosowywać wykresy dla lepszej prezentacji i klarowności.
• Interpretować i prezentować dane skutecznie przy użyciu narzędzi wizualnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą się uczyć i rozwijać swoje kariery w dziedzinie Data Science przy użyciu Kaggle.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poznać zagadnienia związane z nauką o danych i uczeniem maszynowym.
• Eksplorować analizy danych.
• Poznać Kaggle i sposób jego działania.

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

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z uczeniem maszynowym.
• Zrozumieć i stosować różne algorytmy uczenia maszynowego.
• Korzystać z bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i przewidywania danych.
• Implementować modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
• Optymalizować i oceniać modele uczenia maszynowego w sposób efektywny.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą wykorzystać Modin do budowania i implementowania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko do rozpoczęcia tworzenia przepływów pracy w Pandas na dużą skalę z wykorzystaniem Modin.
• Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
• Poznać różnice między Modin, Dask i Ray.
• Wykonywać operacje w Pandas szybciej z wykorzystaniem Modin.
• Implementować całe API i funkcje Pandas.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą zastosować techniki NLP przy użyciu Pythona w Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania języka naturalnego.
• Przetwarzać i oczyszczać dane tekstowe do zadań NLP.
• Wykonywać analizę sentymentu przy użyciu bibliotek NLTK i SpaCy.
• Pracować z danymi tekstowymi w Google Colab w celu skalowalnego i współpracującego rozwoju.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się programowania w Pythonie od podstaw, korzystając z Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python.
• Wdrażać kod Python w środowisku Google Colab.
• Wykorzystywać struktury sterujące do zarządzania przepływem programu w Pythonie.
• Tworzyć funkcje w celu organizacji i efektywnego ponownego wykorzystania kodu.
• Poznawać i używać podstawowych bibliotek do programowania w Pythonie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą wykorzystać RAPIDS do budowania zoptymalizowanych pod kątem GPU potoków danych, przepływów pracy i wizualizacji, stosując algorytmy uczenia maszynowego, takie jak XGBoost, cuML itp.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do budowania modeli danych z wykorzystaniem NVIDIA RAPIDS.
• Zrozumieć funkcje, komponenty i zalety RAPIDS.
• Wykorzystać GPU do przyspieszenia kompleksowych potoków danych i analizy.
• Wdrożyć przygotowanie danych i ETL zoptymalizowane pod kątem GPU z wykorzystaniem cuDF i Apache Arrow.
• Nauczyć się wykonywać zadania uczenia maszynowego z algorytmami XGBoost i cuML.
• Tworzyć wizualizacje danych i przeprowadzać analizę grafów z wykorzystaniem cuXfilter i cuGraph.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia przez wzmacnianie i jego praktycznych zastosowań w rozwoju sztucznej inteligencji przy użyciu Google Colab.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia przez wzmacnianie.
• Implementować modele uczenia przez wzmacnianie przy użyciu TensorFlow i OpenAI Gym.
• Tworzyć inteligentnych agentów uczących się metodą prób i błędów.
• Optymalizować wydajność agentów za pomocą zaawansowanych technik, takich jak Q-learning i głębokie sieci Q (DQNs).
• Trenować agentów w symulowanych środowiskach przy użyciu OpenAI Gym.
• Wdrażać modele uczenia przez wzmacnianie w rzeczywistych zastosowaniach.