Python Programming Fundamentals using Google Colab - Plan Szkolenia

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.

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.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

• Konfiguracja i nawigacja w Google Colab.
• Pisanie i wykonywanie podstawowego kodu Python.
• Importowanie i obsługa zbiorów danych.
• Tworzenie wizualizacji za pomocą bibliotek Python.

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.

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.

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 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 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.

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.

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.

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.