Jupyter dla zespołów nauki o danych - Plan Szkolenia

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

Kurs jest prowadzony z przykładami i ćwiczeniami używając języka Python.

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.

Uczestnicy, którzy ukończą to szkolenie, uzyskają praktyczną, zorientowaną na rzeczywistość wiedzę o Nauce o Danych oraz jej powiązanych technologiach, metodologii i narzędziach.

Uczestnicy będą mieli okazję praktycznie zastosować zdobyte wiedzę poprzez ćwiczenia praktyczne. Współpraca grupowa oraz opinie instruktora stanowią ważny element szkolenia.

Szkolenie rozpoczyna się od wprowadzenia do podstawowych pojęć Nauki o Danych, a następnie postępuje w kierunku narzędzi i metodologii wykorzystywanych w tej dziedzinie.

Odbiorcy szkolenia

• Programiści
• Analitycy techniczni
• Konsultanci IT

Format szkolenia

• Część prezentacji, część dyskusji, ćwiczenia i intensywne praktyki praktyczne

Uwaga

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

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.

Ten kurs jest przeznaczony dla profesjonalistów z dziedziny marketingu i sprzedaży, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat zastosowań nauki o danych w marketingu/sprzedaży. Kurs dostarcza szczegółowych informacji o różnych technikach nauki o danych stosowanych do „upsale”, „cross-sale”, segmentacji rynku, budowania marki oraz CLV.

Różnice między marketingiem a sprzedażą - w jaki sposób sprzedaż i marketing różnią się między sobą?

W bardzo prostych słowach sprzedaż można określić jako proces skupiony na indywidualnych klientach lub małych grupach. Marketing natomiast kierowany jest do większych grup lub do ogółu społeczeństwa. Marketing obejmuje badania (identyfikacja potrzeb klienta), rozwój produktów (tworzenie innowacyjnych produktów) oraz promocję produktu (przez reklamy) i tworzenie świadomości produktu wśród konsumentów. Dlatego marketing oznacza generowanie potencjalnych klientów. Gdy produkt pojawia się na rynku, zadanie sprzedawcy polega na przekonaniu klienta do zakupu. Sprzedaż oznacza przekształcenie potencjalnych klientów w zakupy i zamówienia, podczas gdy marketing ma na celu dłuższy okres, sprzedaż dotyczy krótkoterminowych celów.

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

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Python i MySql.
• Zrozumieć, czym jest Data Science i jak może ono dodawać wartość prawie w każdym biznesie.
• Nauczyć się podstaw kodowania w Python.
• Nauczyć się technik Machine Learning nadzorowanego i nienadzorowanego oraz jak je wdrożyć i interpretować wyniki.

Format szkolenia

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania szkolenia

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, proszę skontaktować się z nami w celu uzgodnienia.

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.

KNIME Analytics Platform jest jednym z czołowych rozwiązań open source dla innowacji opartych na danych, pomagając odkrywać ukryty potencjał w danych, wydobywać świeże wnioski lub przewidywać przyszłość. Z ponad 1000 modułami, setkami gotowych do uruchomienia przykładów, szerokim zestawem zintegrowanych narzędzi i największym wyborem zaawansowanych algorytmów dostępnych, KNIME Analytics Platform jest idealnym zestawem narzędzi dla każdego analityka danych i biznesowego analityka.

Ten kurs z KNIME Analytics Platform jest doskonałą okazją dla początkujących, zaawansowanych użytkowników i ekspertów KNIME do zapoznania się z KNIME, nauki skutecznego jego używania oraz tworzenia jasnych, kompleksowych raportów opartech na przepływach KNIME.

Ten szkoleniowy kurs prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla profesjonalistów zajmujących się danymi, którzy chcą wykorzystać KNIME do rozwiązywania złożonych potrzeb biznesowych.

Jest skierowany do grupy, która nie zna programowania i zamierza używać nowoczesnych narzędzi do wdrażania scenariuszy analitycznych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować KNIME.
• Budować scenariusze Data Science
• Trenować, testować i walidować modele
• Wdrożyć cały proces wartościowy modeli nauki o danych

Format Kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowany kurs dla tego programu lub dowiedzieć się więcej, skontaktuj się z nami, aby umówić się.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do analityków danych, programistów na poziomie średnim lub przyszłych naukowców danych, którzy chcą zastosować techniki uczenia maszynowego w Python do wyciągania wniosków, robienia prognoz i automatyzacji decyzji opartego na danych.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą w stanie:

• Rozumieć i rozróżniać kluczowe paradygmaty uczenia maszynowego.
• Badać techniki przygotowania danych i metryki oceny modeli.
• Zastosować algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów danych.
• Używać bibliotek Python oraz notatników Jupyter do praktycznego rozwoju.
• Budować modele do prognozowania, klasyfikacji, rekomendacji i klasyfikacji grupowej.

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.

Python jest językiem programowania, który zdobył ogromną popularność w sektorze finansowym. Został przyjęty przez największe banki inwestycyjne i fundusze hedgingowe i jest wykorzystywany do budowy szerokiej gamy aplikacji finansowych, od programów handlowych podstawowych po systemy zarządzania ryzykiem.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu online uczestnicy nauczą się, jak używać Pythona do tworzenia praktycznych aplikacji rozwiązujących różne problemy związane z finansami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python
• Pobrać, zainstalować i utrzymywać najlepsze narzędzia programistyczne do tworzenia aplikacji finansowych w Python
• Wybierać i wykorzystywać najodpowiedniejsze pakiety Python i techniki programowania do organizowania, wizualizacji i analizy danych finansowych z różnych źródeł (CSV, Excel, bazy danych, internet, itp.)
• Budować aplikacje rozwiązujące problemy związane z alokacją aktywów, analizą ryzyka, wydajnością inwestycji i innymi kwestiami
• Diagnozować, integrować, wdrażać i optymalizować aplikację Python

Grupa docelowa

• Developers
• Analysts
• Quants

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywne praktyczne ćwiczenia

Uwaga

• To szkolenie ma na celu dostarczenie rozwiązań dla niektórych z głównych problemów, z którymi borykają się specjaliści ds. finansowych. Jeśli jednak masz konkretny temat, narzędzie lub technikę, o której chciałbyś wiedzieć więcej, skontaktuj się z nami, aby to zaryzować.

Kurs szkoleniowy pomoże uczestnikom przygotować się do tworzenia aplikacji internetowych z użyciem programowania Python z analizą danych. Wizualizacja takich danych jest świetnym narzędziem dla zarządu w podejmowaniu decyzji.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy kurs w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do analityków danych i web developerów, którzy chcą tworzyć modele asocjacyjne w Qlik Sense.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą mogli:

• Zastosować Qlik Sense w nauce o danych.
• Używać i nawigować po interfejsie Qlik Sense.
• Budować zasób ludzki, który potrafi korzystać z danych wraz z AI.
• Tworzyć przedsiębiorstwo oparte na danych za pomocą Qlik Sense.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie online lub stacjonarnej jest skierowane do naukowców danych i deweloperów, którzy chcą wykorzystać RAPIDS do budowy GPU-przyspieszanych przepływów danych, procesów pracy oraz wizualizacji, stosując algorytmy uczenia maszynowego, takie jak XGBoost, cuML, itd.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Ustawić niezbędne środowisko deweloperskie do budowy modeli danych z NVIDIA RAPIDS.
• Zrozumieć funkcje, składniki i zalety RAPIDS.
• Wykorzystywać GPU do przyspieszania przepływów danych i analiz od początku do końca.
• Wdrażać GPU-przyspieszane przygotowanie danych i ETL z użyciem cuDF i Apache Arrow.
• Nauczyć się wykonywania zadań uczenia maszynowego z użyciem algorytmów XGBoost i cuML.
• Tworzyć wizualizacje danych i wykonywać analizę grafu z użyciem cuXfilter i cuGraph.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarne) jest skierowane do naukowców o danych, którzy chcą korzystać ze stosu SMACK do budowania platform przetwarzania danych dla rozwiązań Big Data.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zaimplementować architekturę potoku danych do przetwarzania Big Data.
• Opracować infrastrukturę klastra przy użyciu Apache Mesos i Docker.
• Analizować dane za pomocą Spark i Scala.
• Zarządzać niestrukturalnymi danymi za pomocą Apache Cassandra.