Wprowadzenie do Google Colab dla Data Science - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat modeli uczenia maszynowego, poprawić umiejętności w dziedzinie regulacji hiperparametrów oraz nauczyć się skutecznego wdrażania modeli za pomocą Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

Trening prowadzony przez instruktora, dostępny online lub na miejscu, skierowany jest do data scientistów i profesjonalistów z branży opieki zdrowotnej na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać AI do zaawansowanych aplikacji w opiece zdrowotnej za pomocą Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrożywać modele AI dla opieki zdrowotnej za pomocą Google Colab.
• Wykorzystywać AI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik napędzanych przez AI.
• Eksplorować aspekty etyczne rozwiązań w opiece zdrowotnej opartych na AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) 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.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować komponenty i biblioteki Anaconda.
• Zrozumieć podstawowe pojęcia, funkcje i zalety Anaconda.
• Zarządzać pakietami, środowiskami i kanałami za pomocą Anaconda Navigator.
• Używanie pakietów Conda, R i Python do nauki o danych i uczenia maszynowego.
• Poznanie praktycznych przypadków użycia i technik zarządzania wieloma środowiskami danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców danych i inżynierów danych, którzy chcą używać Google Colab i Apache Spark do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować środowisko big data z użyciem Google Colab i Spark.
• Efektywnie przetwarzać i analizować duże zbiory danych za pomocą Apache Spark.
• Wizualizować big data w środowisku współpracy.
• Integrować Apache Spark z narzędziami chmurowymi.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat wizji komputerowej i eksplorować możliwości TensorFlow do tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować sieci neuronowe konwolucyjne (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Korzystać z Google Colab do skalowalnego i wydajnego rozwoju modeli w chmurze.
• Wdrażać techniki przetwarzania obrazów do zadań związanych z wizją komputerową.
• Wdrażać modele wizji komputerowej do rzeczywistych zastosowań.
• Używać transfer learningu do poprawy wydajności modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do pośrednio zaawansowanych naukowców danych i programistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować techniki uczenia głębokiego za pomocą środowiska Google Colab.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab dla projektów uczenia głębokiego.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Wdrażać modele uczenia głębokiego za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele uczenia głębokiego.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do uczenia głębokiego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących naukowców danych, którzy chcą nauczyć się tworzenia sensownych i wizualnie przyjemnych wizualizacji danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować i nawigować w Google Colab do wizualizacji danych.
• Tworzyć różne rodzaje wykresów za pomocą Matplotlib.
• Używać Seaborn do zaawansowanych technik wizualizacji.
• Dostosowywać wykresy dla lepszej prezentacji i jasności.
• Interpretować i przedstawiać dane skutecznie za pomocą narzędzi wizualnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą uczyć się i budować swoją karierę w Data Science za pomocą Kaggle.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Dowiedzieć się o nauce o danych i uczeniu maszynowym.
• Poznaj analitykę danych.
• Dowiedzieć się o Kaggle i jak to działa.

Trening prowadzony przez instruktora, dostępny online lub stacjonarnie, skierowany jest do data scientistów i deweloperów o poziomie średnim, którzy chcą efektywnie stosować algorytmy uczenia maszynowego w środowisku Google Colab.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i nawigować Google Colab dla projektów uczenia maszynowego.
• Rozumieć i stosować różne algorytmy uczenia maszynowego.
• Korzystać z bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i prognozowania danych.
• Wdrażać modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
• Optymalizować i oceniać modele uczenia maszynowego.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać Modin do tworzenia i wdrażania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować niezbędne środowisko, aby rozpocząć opracowywanie Pandas przepływów pracy na dużą skalę z Modin.
• Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
• Znać różnice między Modin, Dask i Ray.
• Szybsze wykonywanie operacji Pandas za pomocą Modin.
• Wdrożenie całego interfejsu API i funkcji Pandas.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie online lub stacjonarnym jest przeznaczone dla data scientistów i programistów na poziomie średnim, którzy chcą stosować techniki NLP za pomocą Python w Google Colab.Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:- Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania języka naturalnego.- Przetwarzać i czyścić dane tekstowe do zadań NLP.- Wykonuje analizę sentymentu za pomocą bibliotek NLTK i SpaCy.- Pracować z danymi tekstowymi za pomocą Google Colab do skalowalnego i współpraczyjnego rozwoju.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do początkujących programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się programowania w Python od podstaw za pomocą Google Colab.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python.
• Implementować kod Python w środowisku Google Colab.
• Wykorzystywać struktury kontrolne do zarządzania przepływem programu Python.
• Tworzyć funkcje, aby organizować i ponownie używać kodu w efektywny sposób.
• Odkrywać i używać podstawowych bibliotek do programowania w Python.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać RAPIDS do tworzenia GPU przyspieszonych potoków danych, przepływów pracy i wizualizacji, stosując algorytmy uczenia maszynowego, takie jak XGBoost, cuML itp.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia modeli danych za pomocą NVIDIA RAPIDS.
• Zrozumieć funkcje, komponenty i zalety RAPIDS.
• Wykorzystać GPU do przyspieszenia 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.
• Twórz wizualizacje danych i wykonuj analizę wykresów za pomocą cuXfilter i cuGraph.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów zaawansowanego poziomu, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia z wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowań w rozwoju sztucznej inteligencji za pomocą Google Colab.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia z wzmocnieniem.
• Implementować modele uczenia z wzmocnieniem za pomocą TensorFlow i OpenAI Gym.
• Tworzyć inteligentnych agentów, którzy uczą się przez próbę i błąd.
• Optymalizować wydajność agentów za pomocą zaawansowanych technik, takich jak Q-learning i głębokie sieci Q (DQNs).
• Trenować agentów w symulowanych środowiskach za pomocą OpenAI Gym.
• Wdrażać modele uczenia z wzmocnieniem w zastosowaniach rzeczywistych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do data professionals na poziomie średnim, którzy chcą zastosować techniki prognozowania szeregów czasowych do rzeczywistych danych za pomocą Google Colab.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy analizy szeregów czasowych.
• Używać Google Colab do pracy z danymi szeregów czasowych.
• Zastosować modele ARIMA do prognozowania trendów danych.
• Wykorzystywać bibliotekę Prophet z Facebook do elastycznego prognozowania.
• Wizualizować dane szeregów czasowych i wyniki prognozowania.