Szkolenia Data Science w Radom

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć koncepcję wstępnie wytrenowanych modeli i dowiedzieć się, jak zastosować je do rozwiązywania rzeczywistych problemów bez budowania modeli od zera.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć koncepcję i zalety wstępnie wytrenowanych modeli.
• Zapoznać się z różnymi architekturami wstępnie wytrenowanych modeli i ich przypadkami użycia.
• Dostroić wstępnie wytrenowany model do określonych zadań.
• Wdrożyć wstępnie wytrenowane modele w prostych projektach uczenia maszynowego.

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

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.

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.

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.

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

Kurs jest prowadzony z przykładami i ćwiczeniami przy użyciu Pythona.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów, którzy chcą zacząć karierę w dziedzinie nauki o danych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Pythona i MySql.
• Poznać, czym jest nauka o danych i jak może ona dodawać wartość praktycznie dla każdego biznesu.
• Nauczyć się podstaw programowania w języku Python
• Dowiedzieć się o nadzorowanych i nienadzorowanych technikach uczenia maszynowego, jak je zaimplementować i interpretować ich wyniki.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczna implementacja w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

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

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

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 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 prowadząca otwarta platforma do innowacji opartej na danych, która pomaga odkryć ukryty potencjał w Twoich danych, wydobywać świeże wglądania lub przewidywać nowe przyszłości. Dzięki ponad 1000 modułów, setkom gotowych do uruchomienia przykładów, szerokiemu zakresowi zintegrowanych narzędzi i największej ofercie zaawansowanych algorytmów, KNIME Analytics Platform jest idealnym zestawem narzędzi dla każdego data scientista i business analysta.

Ten kurs dotyczący KNIME Analytics Platform to idealna okazja dla początkujących, zaawansowanych użytkowników oraz ekspertów KNIME, aby zapoznać się z KNIME, nauczyć się korzystać z niego bardziej efektywnie i tworzyć jasne, kompleksowe raporty oparte na workflow KNIME.

Ta prowadzona przez instruktora, żywa trening (online lub stacjonarny) jest skierowana do profesjonalistów danych, którzy chcą korzystać z KNIME w celu rozwiązania złożonych potrzeb biznesowych.

Kurs jest przeznaczony dla publiczności, która nie zna programowania i zamierza korzystać z nowoczesnych narzędzi do implementacji scenariuszy analizy danych.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować KNIME.
• Budować scenariusze Data Science
• Trening, testowanie i walidacja modeli
• Implementacja end-to-end łańcucha wartości modeli Data Science

Format Kursu

• Interaktywna wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Przełożenie na rzeczywiste laboratorium.

Opcje Dostosowywania Kursu

• Aby poprosić o dostosowany trening dla tego kursu lub dowiedzieć się więcej na temat programu, prosimy skontaktować się z nami, aby zorganizować.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Radom, 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.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy kurs w Radom (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.

Po tym intensywnym szkoleniu będziesz gotowy rozpocząć pracę jako początkujący programista obliczeń kwantowych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Uruchamiać i testować swoje programy kwantowe za pomocą zintegrowanego systemu IBM Q
• Korzystać z Qiskit do tworzenia, kompilowania i wykonywania programów obliczeń kwantowych
• Pracować z praktycznymi i zaawansowanymi algorytmami kwantowymi, takimi jak QAOA
• Przekształcać rzeczywiste problemy w odpowiedni język obliczeń kwantowych

Format Kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wielostronne ćwiczenia i praktyka.
• Ręczna implementacja w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje Dostosowywania Kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie do tego kursu, prosimy o kontakt z nami, aby zaplanować.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (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 Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów, którzy chcą wykorzystać stos SMACK do budowy platform przetwarzania danych dla rozwiązań big data.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zaimplementować architekturę potoku danych do przetwarzania big data.
• Rozwinąć infrastrukturę klastrową z wykorzystaniem Apache Mesos i Dockera.
• Analizować dane za pomocą Spark i Scala.
• Zarządzać danymi niestrukturyzowanymi za pomocą Apache Cassandra.

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