Bevezetés a Google Colab használatába adatelemzés szempontjából 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, élőképes kormányzat Magyarország (online vagy helyszíni) olyan középhaladó szintű adattudósok és egészségügyi szakemberekre vonatkozik, akik MI technikákat szeretnének alkalmazni haladó egészségügyi alkalmazásokhoz a Google Colab használatával.

Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egészségügyi alkalmazásokhoz MI modellt implementálni a Google Colab segítségével.
• Prediktív modellezést végezni egészségügyi adatokon MI technikák használatával.
• Orvosi képeket elemezni mesterséges intelligencia segítségével.
• Etikai megfontolásokat vizsgálni a MI alapú egészségügyi megoldásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik a Anaconda ökoszisztémát szeretnék használni csomagok és adatelemzési munkafolyamatok egyetlen platformon történő rögzítésére, kezelésére és üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Anaconda összetevőket és könyvtárakat.
• Ismerje meg a Anaconda alapfogalmait, szolgáltatásait és előnyeit.
• Csomagok, környezetek és csatornák kezelése a Anaconda Navigátor segítségével.
• Használja a Conda, R és Python csomagokat az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz.
• Ismerjen meg néhány gyakorlati felhasználási esetet és technikát több adatkörnyezet kezeléséhez.

Ez az oktatóvezetett, élő kiszolgált (online vagy helyszínen) képzés a közepes szintű adattudósok és mérnökök számára készült, akik nagy adatok feldolgozására és elemzésére szeretnék használni a Google Colab-ot és a Apache Spark-et.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Nagy adatkörnyezet beállítása Google Colab-mal és Spark-kal.
• Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése Apache Spark-vel.
• Nagy adatok vizualizálása együttműködő környezetben.
• Apache Spark integrálása felhőalapú eszközökkel.

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 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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnének tanulni és karrierjüket a Data Science-ban az Kaggle segítségével építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az adattudományt és a gépi tanulást.
• Fedezze fel az adatelemzést.
• További információ a Kaggle-ről és annak működéséről.

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 oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Modin segítségével párhuzamos számításokat kívánnak készíteni és megvalósítani a Pandas-vel a gyorsabb adatelemzés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet a Pandas munkafolyamatok nagyarányú fejlesztésének megkezdéséhez az Modin segítségével.
• Ismerje meg az Modin szolgáltatásait, felépítését és előnyeit.
• Ismerje meg a különbségeket Modin, Dask és Ray között.
• Hajtsa végre a Pandas műveletet gyorsabban az Modin segítségével.
• Valósítsa meg a teljes Pandas API-t és funkciókat.

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.

Ez az interaktív képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adataitudományosok és fejlesztők számára készült, akik GPU-gyorsított adatfolyamatokat, munkafolyamatozásokat és vizualizációkat szeretnének létrehozni a RAPIDS segítségével, alkalmazva gépi tanulási algoritmusokat, mint például az XGBoost-t és a cuML-ot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani az adatmodellek készítéséhez szükséges fejlesztői környezetet a NVIDIA RAPIDS-szel.
• Megérteni a RAPIDS jellemzőit, összetevőit és előnyeit.
• A GPU-kat felhasználni az adat- és elemzőfolyamatok teljes folyamatának gyorsítására.
• Implementálni a GPU-gyorsított adatelőkészítést és ETL-t a cuDF-vel és az Apache Arrow-val.
• Megtanulni, hogyan végezhetnek gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Készíteni adatvizualizációkat és gráf elemzést a cuXfilter-ral és a cuGraph-ral.

Ez a tanárvezetett, élő tréning Magyarország (online vagy helyszíni) fejlett szintű szakemberekre irányul, akik szeretnék mélyebben megérteni a reinforcement learning-et és annak praktikus alkalmazásait az AI fejlesztésben Google Colab segítségével.

A tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a reinforcement learning algoritmusok központi fogalmait.
• Implementálni reinforcement learning modellt a TensorFlow és az OpenAI Gym segítségével.
• Fejleszteni olyan intelligens ügynököket, amelyek kísérletekkel és hibákkal tanulnak.
• Optimalizálni az ügynökök teljesítményét a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQNs) ilyen fejlett technikáival.
• Képességeket tanítani az ügynököknek a szimulált környezetekben az OpenAI Gym segítségével.
• Alkalmazni a reinforcement learning modellt valós világi feladatokra.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattanulókra irányul, akik a Google Colab használatával szeretnének time series előrejelző technikákat alkalmazni valós adatokon.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értik a time series analysis alapjait.
• Használják a Google Colab-ot az idősorozatok elemzésére.
• Alkalmazzák az ARIMA modelleket az adattendencias előrejelzésére.
• Használják a Facebook Prophet könyvtárát rugalmas előrejelzéshez.
• Láthatóságossá tesszék az idősorozatok és az előrejelzési eredményeket.