Adatelemzési folyamat, felhőmegoldások és Power BI megoldások Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a fejlőtt szintű szakemberekre vonatkozik, akik szeretnék továbbfejleszteni a gépi tanulási modellek kapcsolatos ismereteit, javítani az hiperparaméter-illesztés készségén és megtanulni, hogyan helyezhetnek üzembe modelleket hatékonyan a Google Colab segítségével.

A képzés végére az érdeklődők képesek lesznek:

• Fejlett gépi tanulási modelleket implementálni népszerű keretrendszerek, mint a Scikit-learn és TensorFlow használatával.
• A modell teljesítményének optimalizálása hiperparaméter-illesztés segítségével.
• Gépi tanulási modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokban a Google Colab segítségével.
• Együttműködés és nagy méretű gépi tanulási projektek kezelése a Google Colabban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a mérnököknek szól, akik IoT-eszközöket szeretnének telepíteni és kezelni az AWS-en.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek egy IoT-platformot felépíteni, amely magában foglalja a háttérrendszer, az átjáró és az eszközök telepítését és kezelését az AWS-n felül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és kezelni AWS IoT Greengrass képességeket, hogy alkalmazásokat hozzanak létre különféle eszközökhöz.

A képzés végére a résztvevők a AWS IoT Greengrass segítségével intelligens eszközökön alkalmazásokat építhetnek, telepíthetnek, kezelhetnek, biztosíthatnak és figyelhetnek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a AWS Lambda segítségével szeretnének szolgáltatásokat és alkalmazásokat felépíteni és telepíteni a felhőbe anélkül, hogy aggódniuk kellene a végrehajtási környezet (szerverek, Virtuális gépek és tárolók, elérhetőség, méretezhetőség, tárolás stb.).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Konfigurálja a AWS Lambda-t egy függvény végrehajtásához.
• Ismerje meg a FaaS-t (Functions as a Service) és a szerver nélküli fejlesztés előnyeit.
• Építs fel, tölts fel és hajts végre AWS Lambda függvényeket.
• Integrálja a lambda-funkciókat különböző eseményforrásokkal.
• Lambda alapú alkalmazások becsomagolása, üzembe helyezése, figyelése és hibaelhárítása.

Ez az interaktív képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a kezdő szintű adatelemzőknek és IT szakembereknek irányul, akik megtanulják a Google Colab alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-on belül.
• Alapvető Python kódokat írni és futtatni.
• Adatszámadalmakat importálni és kezelni.
• Vizuálistikus megjelenéseket készíteni Python könyvtárakkal.

Ez az interaktív, tanárvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) előrehaladott szintű szakemberekre vonatkozik, akik további ismereteket szeretnének szerezni a computer vision területen és kifejteni TensorFlow képesséit a bonyolult látási modellök fejlesztéséhez Google Colab segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) építésére és betanítására TensorFlow segítségével.
• Google Colab felhőalapú modellfejlesztés hatékony és skálázható szolgáltatásainak kihasználására.
• Képfeldolgozási előkészítési technikák implementálására a látási feladatokhoz.
• Látás modellök üzembe helyezésére valós életben.
• Átvitel tanulással a CNN modellök teljesítményének javítása érdekében.
• Kép osztályozási modellök eredményeinek vizualizálására és értelmezésére.

Ez az oktatóvezetéses, élőképes képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósokra és fejlesztőkre vonatkozik, akik szeretnének megérteni és alkalmazni a mély tanulási technikákat a Google Colab környezetben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colabot mély tanulási projektekhez.
• Megérteni az idegsejteknővények alapjait.
• Alkalmazni mély tanulási modelleket a TensorFlow használatával.
• Képzíteni és értékelnia a mély tanulási modelleket.
• Használni a TensorFlow speciális funkcióit a mély tanuláshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a DevOps gyakorlatok megértését és az AWS Cloud9 segítségével egyszerűsíteni a fejlesztési folyamatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az AWS Cloud9 beállítása és konfigurálása DevOps munkafolyamatokhoz.
• Folyamatos integráció és folyamatos szállítás (CI/CD) csővezetékek megvalósítása.
• Automatizálja a tesztelési, megfigyelési és telepítési folyamatokat az AWS Cloud9 segítségével.
• Integrálja az AWS-szolgáltatásokat, mint például a Lambda, EC2 és S3 DevOps munkafolyamatokba.
• Használjon forrásvezérlő rendszereket, például GitHub vagy GitLab az AWS Cloud9-en belül.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan lehet hatékonyan építeni, telepíteni és karbantartani szerver nélküli alkalmazásokat az AWS Cloud9 és AWS Lambda rendszeren.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a szerver nélküli architektúra alapjait.
• Állítsa be az AWS Cloud9-et a szerver nélküli alkalmazásfejlesztéshez.
• Szerver nélküli alkalmazások fejlesztése, tesztelése és üzembe helyezése a AWS Lambda használatával.
• Integrálja a AWS Lambda-t más AWS-szolgáltatásokkal, mint például az API Gateway és az S3.
• A kiszolgáló nélküli alkalmazások optimalizálása a teljesítmény és a költséghatékonyság érdekében.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadóteremben) azoknak a kezdő szintű adattudósoknak szól, akik tanulni szeretnének, hogyan hozzanak létre jelentősséggel bíró és látványosan kellemes adattáblázatokat.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni Google Colab adattáblázatokat.
• Többféle típusú ábrákat készíteni Matplotlib segítségével.
• Seaborn használatát előrehaladott vizualizációs technikákhoz.
• Ábrákat testreszabni a jobb prezentáció és áttekinthetőség érdekében.
• Adatok hatékony értelmezése és bemutatása vizuális eszközökkel.

Nyárias:

• Az IoT architektúra és funkcióinak alapjai
• „Dolgok”, „Szenzorok”, Internet és az IoT üzleti funkciói közötti leképezés
• Alapvető fontosságú az összes IoT szoftverkomponenshez – hardver, firmware, köztes szoftver, felhő és mobilalkalmazás
• IoT-funkciók – Flottakezelő, adatvizualizáció, SaaS alapú FM és DV, riasztás/riasztás, érzékelők beépítése, „dolog” beépítés, geo-kerítés
• Az IoT-eszközök felhővel történő kommunikációjának alapjai az MQTT-vel.
• IoT-eszközök csatlakoztatása az AWS-hez MQTT-vel (AWS IoT Core).
• A AWS IoT mag összekapcsolása AWS Lambda funkcióval a számításhoz és az adattároláshoz.
• A Raspberry PI összekapcsolása AWS IoT maggal és egyszerű adatkommunikációval.
• Figyelmeztetések és események
• Érzékelő kalibrálása

Összegzés:

• Az IoT architektúra és funkcióinak alapjai
• „Dolgok”, „Szenzorok”, Internet és az IoT üzleti funkciói közötti leképezés
• Alapvető fontosságú az összes IoT szoftverkomponenshez – hardver, firmware, köztes szoftver, felhő és mobilalkalmazás
• IoT funkciók – Flottakezelő, adatvizualizáció, SaaS alapú FM és DV, riasztás/riasztás, szenzorok beépítése, „dolgok” beépítése, geo-kerítés
• Az IoT-eszközök felhővel történő kommunikációjának alapjai az MQTT-vel.
• IoT-eszközök csatlakoztatása az AWS-hez MQTT-vel (AWS IoT Core).
• A AWS IoT mag összekapcsolása AWS Lambda funkcióval a számításhoz és az adattároláshoz a DynamoDB használatával.
• A Raspberry PI összekapcsolása AWS IoT maggal és egyszerű adatkommunikációval.
• Használja a Raspberry PI-t és a AWS IoT Core-t az okoseszköz elkészítéséhez.
• Szenzoradatok megjelenítése és kommunikáció webes felülettel.

Ez a tanárvezető, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középfokú adattudósok és fejlesztők számára készült, akik szeretnének hatékonyan alkalmazni gépi tanulási algoritmusokat a Google Colab környezetben.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-ot gépi tanulási projektekhez.
• Egyértelműen megérteni és alkalmazni különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Használni könyvtárakat, mint a Scikit-learn, az adatok elemzésére és előrejeleztetésére.
• Alkalmazni felügyelt és nem felügyelt tanulási modelleket.
• Hatékonyan optimalizálni és értékelni a gépi tanulási modelleket.

Ez az oktatói vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszakasz szintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik NLP technikákat szeretnének alkalmazni Python-vel Google Colab-ban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik az NLP alapvető fogalmait.
• Előkészítenek és tisztítsanak szöveges adatokat NLP feladatokhoz.
• Érzékelési elemzést végeznek NLTK és SpaCy könyvtárakkal.
• Dolgoznak szöveges adatokkal Google Colab-ban skalázható és együttműködő fejlesztéshez.

Ez oktatói vezette, élő (online vagy helyszíni) képzés arról szól, hogy kezdő szintű fejlesztők és adattisztítók tanuljanak Python programozást alapoktól kezdve Google Colab segítségével.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait.
• Python kódot valósítanak meg a Google Colab környezetben.
• Ellenőrző struktúrákat használnak egy Python program folyamatának kezeléséhez.
• Függvények létrehozására és hatékony kód-újrafelhasználásra.
• Alapkönyvtárak használatához és felfedezéséhez Python programozásban.