Python Programming Podstawy z użyciem Google Colab - 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.

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.

To jest szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu), skierowane do początkujących naukowców danych i specjalistów IT, którzy chcą poznać podstawy nauki o danych za pomocą Google Colab.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i poruszać się po Google Colab.
• Pisać i wykonywać podstawowy kod Python.
• Importować i obsługiwać zbiory danych.
• Tworzyć wizualizacje za pomocą bibliotek Python.

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.

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 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.

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.

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.

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.

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 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.