Jupyter dla zespołów zajmujących się nauką o danych - Plan Szkolenia

To 5-dniowe wprowadzenie do Data Science i Sztucznej Inteligencji (AI).

Kurs jest prowadzony z przykładami i ćwiczeniami przy użyciu Pythona.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą automatyzować i zarządzać przepływami pracy w uczeniu maszynowym, w tym trenowaniem, walidacją i wdrażaniem modeli przy użyciu Apache Airflow.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować Apache Airflow do orkiestracji przepływów pracy w uczeniu maszynowym.
• Automatyzować zadania przetwarzania danych, trenowania i walidacji modeli.
• Integrować Airflow z frameworkami i narzędziami do uczenia maszynowego.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego przy użyciu zautomatyzowanych potoków.
• Monitorować i optymalizować przepływy pracy w produkcji.

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 data scientistów i analityków, którzy chcą korzystać z AWS Cloud9 w celu usprawnienia przepływów pracy związanych z data science.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować środowisko data science w AWS Cloud9.
• Przeprowadzać analizę danych przy użyciu Python, R i Jupyter Notebook w Cloud9.
• Zintegrować AWS Cloud9 z usługami danych AWS, takimi jak S3, RDS i Redshift.
• Wykorzystać AWS Cloud9 do tworzenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
• Optymalizować przepływy pracy oparte na chmurze do analizy i przetwarzania danych.

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.

Uczestnicy, którzy ukończą to szkolenie, zdobędą praktyczną, rzeczywistą wiedzę na temat Data Science oraz związanych z nią technologii, metodologii i narzędzi.

Uczestnicy będą mieli okazję zastosować tę wiedzę w praktyce poprzez ćwiczenia praktyczne. Interakcja w grupie i feedback od instruktora stanowią ważny element zajęć.

Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia do podstawowych pojęć Data Science, a następnie przechodzi do narzędzi i metodologii stosowanych w Data Science.

Grupa docelowa

• Programiści
• Analitycy techniczni
• Konsultanci IT

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Uwaga

• Aby zamówić szkolenie dostosowane do potrzeb, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Duże zbiory danych to zestawy danych tak obszerne i złożone, że tradycyjne oprogramowanie do przetwarzania danych jest niewystarczające, aby sobie z nimi poradzić. Wyzwania związane z dużymi zbiorami danych obejmują pozyskiwanie danych, przechowywanie, analizę, wyszukiwanie, udostępnianie, transfer, wizualizację, zapytania, aktualizację oraz prywatność informacji.

Ten kurs jest przeznaczony dla profesjonalistów z marketingu i sprzedaży, którzy chcą zgłębić zastosowanie data science w marketingu i sprzedaży. Kurs zapewnia
szczegółowe omówienie różnych technik data science stosowanych w „upsell”, „cross-sell”, segmentacji rynku, budowaniu marki i CLV.

Różnica między marketingiem a sprzedażą - Czym różni się sprzedaż od marketingu?

W bardzo prostych słowach, sprzedaż można określić jako proces, który koncentruje się na jednostkach lub małych grupach. Marketing natomiast jest skierowany do większej grupy lub ogółu społeczeństwa. Marketing obejmuje badania (identyfikację potrzeb klienta), rozwój produktów (tworzenie innowacyjnych produktów) i promocję produktu (poprzez reklamy) oraz budowanie świadomości produktu wśród konsumentów. W ten sposób marketing oznacza generowanie potencjalnych klientów. Gdy produkt jest już na rynku, zadaniem sprzedawcy jest przekonanie klienta do zakupu. Sprzedaż oznacza przekształcanie potencjalnych klientów w zakupy i zamówienia, podczas gdy marketing ma na celu długoterminowe cele, a sprzedaż dotyczy celów krótkoterminowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów, którzy chcą rozpocząć karierę w Data Science.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Python oraz MySql.
• Zrozumieć, czym jest Data Science i jak może dodać wartość do praktycznie każdego biznesu. 
• Poznać podstawy programowania w Pythonie
• Nauczyć się technik uczenia maszynowego nadzorowanego i nienadzorowanego oraz ich implementacji i interpretacji wyników.  

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

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.

KNIME Analytics Platform to wiodąca opcja open source w dziedzinie innowacji opartych na danych, pomagająca odkryć potencjał ukryty w Twoich danych, wydobyć nowe spostrzeżenia lub przewidzieć przyszłe trendy. Dzięki ponad 1000 modułom, setkom gotowych do uruchomienia przykładów, kompleksowemu zestawowi zintegrowanych narzędzi oraz najszerszemu wyborowi zaawansowanych algorytmów, KNIME Analytics Platform to idealne narzędzie dla każdego analityka danych i specjalisty biznesowego.

Ten kurs dotyczący platformy KNIME Analytics to idealna okazja dla początkujących, zaawansowanych użytkowników i ekspertów KNIME, aby zapoznać się z KNIME, nauczyć się korzystać z niego bardziej efektywnie oraz tworzyć przejrzyste i kompleksowe raporty oparte na przepływach pracy w KNIME.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać KNIME do rozwiązywania złożonych potrzeb biznesowych.

Jest ono skierowane do odbiorców, którzy nie znają programowania i zamierzają wykorzystywać najnowocześniejsze narzędzia do wdrażania scenariuszy analitycznych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zainstalować i skonfigurować KNIME.
• Tworzyć scenariusze Data Science.
• Trenować, testować i walidować modele.
• Implementować kompleksowy łańcuch wartości modeli data science.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie na ten kurs lub uzyskać więcej informacji na temat tego programu, skontaktuj się z nami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych, programistów lub aspirujących naukowców danych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego w Pythonie, aby wyciągać wnioski, dokonywać prognoz i automatyzować decyzje oparte na danych.

Po zakończeniu kursu uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć i rozróżnić kluczowe paradygmaty uczenia maszynowego.
• Poznać techniki przetwarzania danych i metryki oceny modeli.
• Stosować algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów z danymi.
• Korzystać z bibliotek Pythona i notatników Jupyter do praktycznego rozwoju.
• Tworzyć modele do prognozowania, klasyfikacji, rekomendacji i grupowania.

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 profesjonalistów na poziomie podstawowym, którzy chcą zrozumieć koncepcję modeli wstępnie wytrenowanych i nauczyć się, jak je stosować do rozwiązywania rzeczywistych problemów bez konieczności budowania modeli od podstaw.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć koncepcję i korzyści płynące z modeli wstępnie wytrenowanych.
• Poznać różne architektury modeli wstępnie wytrenowanych i ich zastosowania.
• Dostosować wstępnie wytrenowany model do konkretnych zadań.
• Wdrożyć modele wstępnie wytrenowane w prostych projektach uczenia maszynowego.

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.