Data Mining with Python - Plan Szkolenia

Goal:

Nauka pracy z SPSS na poziomie samodzielności

Adresaci:

Analitycy, badacze, naukowcy, studenci i wszyscy, którzy chcą nabyć umiejętność posługiwania się pakietem SPSS i poznać popularne techniki eksploracji danych.

Kurs może być prowadzony przy użyciu dowolnych narzędzi, w tym bezpłatnego oprogramowania i aplikacji do eksploracji danych typu open source.

Uczestnicy

Jeśli próbujesz nadać sens danym, do których masz dostęp lub chcesz analizować nieustrukturyzowane dane dostępne w sieci (takie jak Twitter, LinkedIn itp.), ten kurs jest dla Ciebie.

Jest on skierowany głównie do decydentów i osób, które muszą wybrać, jakie dane warto gromadzić i co warto analizować.

Nie jest on skierowany do osób konfigurujących rozwiązanie, jednak osoby te skorzystają z szerszej perspektywy.

Tryb dostawy

Podczas kursu delegaci zostaną zapoznani z działającymi przykładami głównie technologii open source.

Po krótkich wykładach odbędzie się prezentacja i proste ćwiczenia dla uczestników.

Używana zawartość i oprogramowanie

Całe używane oprogramowanie jest aktualizowane za każdym razem, gdy kurs jest uruchamiany, więc sprawdzamy najnowsze możliwe wersje.

Obejmuje proces pozyskiwania, formatowania, przetwarzania i analizowania danych, aby wyjaśnić, jak zautomatyzować proces podejmowania decyzji za pomocą uczenia maszynowego.

R to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.

Celem kursu jest umożliwienie uczestnikom opanowania pracy z językiem SQL w bazie danych Oracle w celu ekstrakcji danych na poziomie średniozaawansowanym.

Cel:

Uczestnicy będą w stanie analizować duże zbiory danych, wyodrębniać wzorce, wybierać odpowiednią zmienną wpływającą na wyniki, tak aby nowy model był prognozowany z wynikami predykcyjnymi.

R to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R znalazł również zwolenników wśród statystyków, inżynierów i naukowców bez umiejętności programowania komputerowego, którzy uważają go za łatwy w użyciu. Jego popularność wynika z rosnącego wykorzystania eksploracji danych do różnych celów, takich jak ustalanie cen reklam, szybsze znajdowanie nowych leków lub dostrajanie modeli finansowych. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.

R to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.

Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów i decydentów pracujących w eksploracji danych i odkrywaniu wiedzy.

Dowiesz się, jak tworzyć efektywne wykresy oraz sposoby prezentowania i przedstawiania danych w sposób, który spodoba się decydentom i pomoże im zrozumieć ukryte informacje.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do developerów i analityków danych na poziomie średnim, którzy chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie analizy i manipulacji danych za pomocą Pandas i NumPy.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Uruchomić środowisko rozwojowe, które obejmuje Python, Pandas i NumPy.
• Stworzyć aplikację do analizy danych za pomocą Pandas i NumPy.
• Wykonawać zaawansowane operacje przygotowania danych, sortowania i filtrowania.
• Przeprowadzać operacje agregacji i analizować dane czasowe.
• Wizualizować dane za pomocą Matplotlib i innych bibliotek wizualizacyjnych.
• Debugować i optymalizować swój kod analizy danych.

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.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać FastAPI z Python do łatwiejszego i szybszego tworzenia, testowania i wdrażania interfejsów API RESTful.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia API z wykorzystaniem Python i FastAPI.
• Tworzyć API szybciej i łatwiej, korzystając z biblioteki FastAPI.
• Nauczyć się tworzyć modele danych i schematy oparte na Pydantic i OpenAPI.
• Połączyć API z bazą danych za pomocą SQLAlchemy.
• Zaimplementować zabezpieczenia i uwierzytelnianie w API, korzystając z narzędzi FastAPI.
• Budować obrazy kontenerów i wdrażać API internetowe na serwerze chmurowym.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą używać Dask z ekosystemem Python do tworzenia, skalowania i analizowania dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Skonfiguruj środowisko, aby rozpocząć przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą Dask i Pythona.
• Zapoznanie się z funkcjami, bibliotekami, narzędziami i interfejsami API dostępnymi w Dask.
• Zrozumienie, w jaki sposób Dask przyspiesza obliczenia równoległe w Pythonie.
• Dowiedz się, jak skalować ekosystem Pythona (Numpy, SciPy i Pandas) przy użyciu Dask.
• Optymalizacja środowiska Dask w celu utrzymania wysokiej wydajności w obsłudze dużych zbiorów danych.

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 na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą korzystać ze stosu FARM (FastAPI, React i MongoDB) do tworzenia dynamicznych, wydajnych i skalowalnych aplikacji internetowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

Skonfigurowanie niezbędnego środowiska programistycznego, które integruje FastAPI, React i MongoDB. Zrozumienie kluczowych pojęć, funkcji i zalet stosu FARM. Dowiedz się, jak tworzyć interfejsy API REST za pomocą FastAPI. Dowiedz się, jak projektować interaktywne aplikacje za pomocą React. Rozwijaj, testuj i wdrażaj aplikacje (front-end i back-end) przy użyciu stosu FARM.