Introduction to Google Colab for Data Science - Plan Szkolenia

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

• Wdrażanie zaawansowanych modeli uczenia maszynowego za pomocą popularnych ram frameworks takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizowanie wydajności modeli poprzez optymalizację hiperparametrów.
• Wdrażanie modeli uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach za pomocą Google Colab.
• Współpraca i zarządzanie dużymi projektami uczenia maszynowego w Google Colab.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

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.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

• Zainstalować środowisko big data za pomocą Google Colab i Spark.
• Przetwarzać i analizować duże zbiory danych efektywnie z Apache Spark.
• Wizualizować big data w środowisku współpracy.
• Integrować Apache Spark z narzędziami opartymi na chmurze.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do zaawansowanych zawodowców, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat wizji komputerowej i eksplorować możliwości TensorFlow do tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

• Budowanie i trenowanie sieci neuronowych konwolucyjnych (CNNs) za pomocą TensorFlow.
• Wykorzystanie Google Colab do skalowalnego i efektywnego rozwoju modeli w chmurze.
• Implementacja technik przetwarzania obrazów dla zadań wizji komputerowej.
• Wdrażanie modeli wizji komputerowej do zastosowań rzeczywistych.
• Używanie transfer learningu do poprawy wydajności modeli CNN.
• Wizualizowanie i interpretowanie wyników modeli klasyfikacji obrazów.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować i nawigować w 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.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowane jest do początkujących data scientistów, którzy chcą nauczyć się tworzenia znaczący i estetycznie przyjemny wizualizacji danych.

• Skonfigurować i nawigować w Google Colab do wizualizacji danych.
• Tworzyć różne rodzaje wykresów za pomocą Matplotlib.
• Wykorzystywać Seaborn do zaawansowanych technik wizualizacji.
• Dostosowywać wykresy w celu poprawienia prezentacji i przejrzystości.
• Interpretować i prezentować 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.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarne) jest skierowane do data scientistów i programistów na poziomie średnim, którzy chcą skutecznie stosować algorytmy uczenia maszynowego w środowisku Google Colab.

• Konfiguracja i nawigacja w Google Colab dla projektów uczenia maszynowego.
• Zrozumienie i stosowanie różnych algorytmów uczenia maszynowego.
• Wykorzystanie bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i przewidywania danych.
• Wdrożenie modeli uczenia nadzorowanego i niedozorowanego.
• Skuteczne optymalizowanie i ocena modeli 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.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do data scientistów i programistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą stosować techniki NLP za pomocą Python w Google Colab.

• Zrozumieć podstawowe pojęcia przetwarzania języka naturalnego.
• Przetwarzać i czyścić dane tekstowe dla zadań NLP.
• Wykonuj analizę sentymentu z wykorzystaniem bibliotek NLTK i SpaCy.
• Pracować z danymi tekstowymi w Google Colab w celu skalowalnego i wspólnego rozwoju.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących developerów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się programowania w Python od podstaw za pomocą Google Colab.

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python.
• Wdrożyć kod Python w środowisku Google Colab.
• Wykorzystać struktury sterujące do zarządzania przepływem programu Python.
• Tworzyć funkcje w celu organizowania i efektywnego ponownego wykorzystania kodu.
• Zbadac i wykorzystać podstawowe biblioteki 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.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat uczenia z wzmocnieniem i jego praktycznych zastosowaniach w rozwoju AI przy użyciu Google Colab.

• Zrozumieć podstawowe koncepcje algorytmów uczenia z wzmocnieniem.
• Wdrożyć modele uczenia z wzmocnieniem przy użyciu TensorFlow i OpenAI Gym.
• Tworzyć inteligentnych agentów, którzy uczą się przez próbę i błąd.
• Optymalizować wydajność agentów przy użyciu zaawansowanych technik, takich jak Q-learning i głębokie sieci Q (DQNs).
• Trenować agentów w symulowanych środowiskach przy użyciu OpenAI Gym.
• Wdrażać modele uczenia z wzmocnieniem do realnych zastosowań.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie online lub stacjonarnej jest skierowane do profesjonalistów ds. danych o poziomie średnim, którzy chcą stosować techniki prognozowania szeregów czasowych do rzeczywistych danych przy użyciu Google Colab.

• Zrozumienie podstaw analizy szeregów czasowych.
• Używanie Google Colab do pracy z danymi szeregów czasowych.
• Stosowanie modeli ARIMA do prognozowania trendów danych.
• Wykorzystywanie biblioteki Prophet z Facebook dla elastycznego prognozowania.
• Wizualizowanie danych szeregów czasowych i wyników prognozowania.