Szkolenia Data Science w Białystok

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Białystok (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, na żywo w Białystok (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 Białystok (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 Białystok (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Białystok (online lub na miejscu) wprowadza ideę współpracy w dziedzinie nauki o danych i pokazuje, jak używać Jupytera do śledzenia i uczestniczenia jako zespół w „cyklu życia obliczeniowego pomysłu”. Uczestnicy przechodzą przez proces tworzenia przykładowego projektu z zakresu nauki o danych opartego na ekosystemie Jupytera.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Jupytera, w tym utworzyć i zintegrować repozytorium zespołowe na Git.
• Korzystać z funkcji Jupytera, takich jak rozszerzenia, interaktywne widżety, tryb wieloużytkownikowy i inne, aby umożliwić współpracę przy projekcie.
• Tworzyć, udostępniać i organizować Notebooki Jupytera z członkami zespołu.
• Wybrać spośród języków takich jak Scala, Python, R, aby pisać i wykonywać kod na systemach big data, takich jak Apache Spark, wszystko za pośrednictwem interfejsu Jupytera.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Białystok (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.

Python to język programowania, który zdobył ogromną popularność w branży finansowej. Wykorzystywany przez największe banki inwestycyjne i fundusze hedgingowe, służy do budowania szerokiego zakresu aplikacji finansowych, od podstawowych programów handlowych po systemy zarządzania ryzykiem.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żywo uczestnicy nauczą się, jak wykorzystywać Pythona do tworzenia praktycznych aplikacji rozwiązujących szereg konkretnych problemów związanych z finansami.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python
• Pobrać, zainstalować i utrzymywać najlepsze narzędzia do tworzenia aplikacji finansowych w Pythonie
• Wybierać i wykorzystywać najbardziej odpowiednie pakiety Pythona oraz techniki programowania do organizowania, wizualizacji i analizowania danych finansowych z różnych źródeł (CSV, Excel, bazy danych, internet itp.)
• Tworzyć aplikacje rozwiązujące problemy związane z alokacją aktywów, analizą ryzyka, efektywnością inwestycji i nie tylko
• Diagnozować, integrować, wdrażać i optymalizować aplikację w Pythonie

Grupa docelowa

• Programiści
• Analitycy
• Quantowie

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Uwaga

• Niniejsze szkolenie ma na celu dostarczenie rozwiązań dla niektórych głównych problemów, z jakimi borykają się profesjonaliści w dziedzinie finansów. Jeśli jednak masz konkretny temat, narzędzie lub technikę, które chciałbyś dodać lub rozwinąć, skontaktuj się z nami, aby to uzgodnić.

Kurs wprowadza w praktyczne podejścia do Data Science i AI z wykorzystaniem Pythona — wyposaża profesjonalistów w umiejętności eksploracji danych, budowania modeli uczenia maszynowego oraz wdrażania aplikacji napędzanych AI w kontekstach biznesowych; Obejmuje przepływy pracy CRISP-DM, analizę statystyczną, uczenie nadzorowane i nienadzorowane, głębokie uczenie z Tensorflow, przetwarzanie języka naturalnego, Big Data z Spark oraz opowiadanie historii opartych na danych; Idealny dla początkujących poszukujących certyfikacji z Data Science w Pythonie i szkolenia gotowego na karierę w analityce.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Białystok (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.

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.

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 Białystok (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 w Białystok (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych i programistów internetowych, którzy chcą rozwijać modele asocjacyjne w Qlik Sense.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać Qlik Sense w data science.
• Korzystać z interfejsu Qlik Sense i poruszać się po nim.
• Budować zespoły świadome danych dzięki interakcji z AI.
• Tworzyć przedsiębiorstwa oparte na danych z wykorzystaniem Qlik Sense.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Białystok (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Białystok (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.