SMACK Stack dla Data Science - 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.

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.

Szkolenie to zapewnia praktyczne wprowadzenie do budowania skalowalnych procesów przetwarzania danych i przepływów pracy w zakresie uczenia maszynowego przy użyciu PySpark. Uczestnicy dowiedzą się, jak Apache Spark działa w ramach nowoczesnych ekosystemów Big Data oraz jak efektywnie przetwarzać duże zbiory danych, korzystając z zasad obliczeń rozproszonych.

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.

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora na żywo w Polsce, uczestnicy nauczą się, jak używać Pythona i Sparka razem do analizy dużych zbiorów danych, pracując nad praktycznymi ćwiczeniami.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Nauczyć się, jak używać Sparka z Pythonem do analizy dużych zbiorów danych.
• Pracować nad ćwiczeniami, które odzwierciedlają rzeczywiste przypadki.
• Stosować różne narzędzia i techniki do analizy dużych zbiorów danych za pomocą PySpark.

Stratio to platforma zorientowana na dane, która integruje big data, sztuczną inteligencję i zarządzanie w jednym rozwiązaniu. Jej moduły Rocket i Intelligence umożliwiają szybkie eksplorowanie, przekształcanie i zaawansowaną analizę danych w środowiskach przedsiębiorstw.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów od danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą efektywnie korzystać z modułów Rocket i Intelligence w Stratio z wykorzystaniem PySpark, koncentrując się na strukturach pętlowych, funkcjach zdefiniowanych przez użytkownika oraz zaawansowanej logice danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poruszać się i pracować w platformie Stratio, korzystając z modułów Rocket i Intelligence.
• Stosować PySpark w kontekście pozyskiwania, przekształcania i analizy danych.
• Używać pętli i logiki warunkowej do kontrolowania przepływów danych i zadań inżynierii cech.
• Tworzyć i zarządzać funkcjami zdefiniowanymi przez użytkownika (UDF) do wielokrotnego wykorzystania operacji na danych w PySpark.

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.