Introduction to Google Colab for Data Science Képzés

A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktató vezette, élő képzés (online vagy helyszíni) az olyan előrehaladott szintű szakembereknek szól, akik javítani szeretnék a gépelméleti modellrendszerek ismeretét, a hiperparaméter optimalizálásban szerzett képességeiket és meg akarják tanulni, hogyan lehet a modelleket hatékonyan telepíteni Google Colab használatával.

• Előrehaladott gépelméleti modelleket valósítsanak meg népszerű keretrendszerek segítségével, mint a Scikit-learn és TensorFlow.
• Optimálják a modell teljesítményét hiperparaméter optimalizálás segítségével.
• Telepítsék a gépelméleti modelleket valós világbeli alkalmazásokba Google Colab használatával.
• Együttműködjenek és irányítsanak nagy méretű gépelméleti projekteket Google Colab használatával.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

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.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) a középszakaszú adat tudósok és mérnökök számára van szánva, akik Google Colab-ot és Apache Spark-et szeretnének nagy adathalmazok feldolgozására és elemzésére használni.

• Nagy adatok környezetének beállítását végzik el Google Colab-mal és Sparkkal.
• Hatékonyan dolgoznak fel és elemzik a nagy adathalmazokat Apache Spark-el.
• Egy összefogó környezetben vizualizálják a nagy adatokat.
• Integrálják a Apache Spark-et a felhőalapú eszközökkel.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszíni) az olyan haladó szintű szakembereknek szánva, akik mélyebb ismeretekre kíváncsiak a számítógépes látás terén és ki akarják bontakoztatni TensorFlow képességeit a Google Colab-t használva széles körű látásmodellek fejlesztésére.

• Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) építése és kiképzése TensorFlow-vel.
• Google Colab használata skalázható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
• Kép előfeldolgozási technikák bevezetése számítógépes látási feladatokhoz.
• Számítógépes látásmodellek telepítése valós világbeli alkalmazásokhoz.
• Átviaszolás (transfer learning) használata CNN-modellek teljesítményének javítására.
• Kép osztályozási modell eredmények vizualizálása és értelmezése.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy előadási) középhosszú szintű adat tudósok és fejlesztőknek szól, akik mély tanulási technikákat szeretnének megérteni és alkalmazni a Google Colab környezetben.

• Google Colab beállítása és navigálása mély tanulási projektekhez.
• Hálózati alapelvek megértése.
• Mély tanulási modellek implementálása TensorFlow-val.
• Mély tanulási modellek kikezdése és értékelése.
• TensorFlow előrehaladott funkcióinak használata mély tanulási feladatokhoz.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

Ezt az oktató által vezetett, élő tanfolyamat Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű adattudósoknak szánják, akik megtanulni szeretnének, hogyan készítsenek értelmes és vizuálisan vonzó adatvizualizációkat.

• Google Colab beállítása és navigálása az adatvizualizációhoz.
• Matplotlib segítségével különböző típusú diagramok készítése.
• Seaborn használata előrehaladott vizualizációs technikákhoz.
• Diagramok testreszabása a jobb megjelenítés és tisztaság érdekében.
• Vizuális eszközök segítségével hatékonyan értelmezik és mutatják be az adatokat.

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.

Ebben a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az intermédiaireszintű adattudósok és fejlesztők számára szolgál, akik hatékonyan alkalmazni szeretnék a Google Colab környezetben a gépi tanulási algoritmusokat.

• Google Colab beállítása és navigálása gépi tanulási projektekhez.
• Többféle gépi tanulási algoritmus megértése és alkalmazása.
• Scikit-learn könyvtárak használata adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
• Felügyelt és felügyeltség nélküli tanulási modellek megvalósítása.
• Gépi tanulási modellek hatékony optimalizálása és értékelése.

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.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az intermediális szintű adat tudósokkal és fejlesztőkkel szolgál, akik NLP technikákat szeretnének alkalmazni Python segítségével Google Colab-ban.

• Megértik az NLP alapfogalmakat.
• Felkészítik és tisztítják a szöveges adatot NLP feladatokhoz.
• Érzéstani elemzést végeznek NLTK és SpaCy könyvtárak használatával.
• Munkálkodnak szöveges adatokkal Google Colab segítségével skalálható és együttműködő fejlesztés érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű fejlesztők és adattalálóknak szánt, akik szeretnének tanítani Python programozást Google Colab használatával.

• A Python programozási nyelv alapjait megismerni.
• Python kódot implementálni Google Colab környezetben.
• Ellenőrző szerkezeteket használni a Python programfolyam irányításához.
• Funkciókat létrehozni a kód szervezéséhez és újrahasználhatóságához.
• Alapvető könyvtárakat felfedezni és használni Python programozáshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik a RAPIDS segítségével GPU gyorsított adatfolyamokat, munkafolyamatokat és vizualizációkat kívánnak készíteni, gépi tanulási algoritmusokat alkalmazva, mint például az XGBoost, a cuML stb.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az adatmodellek NVIDIA-val való felépítéséhez RAPIDS.
• Ismerje meg a RAPIDS szolgáltatásait, összetevőit és előnyeit.
• Használja ki az GPU-eket a végpontok közötti adat- és elemzési folyamatok felgyorsításához.
• Valósítson meg GPU-gyorsított adat-előkészítést és ETL-t cuDF-el és Apache Arrow-val.
• Ismerje meg, hogyan hajthat végre gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Készítsen adatvizualizációkat és hajtson végre grafikonelemzést a cuXfilter és cuGraph segítségével.

Ez a tréning végére a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő tréning Magyarország (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szakemberekre céloz, akik mélyebben szeretnék megismerni a megerősítő tanulás alapelveit és gyakorlati alkalmazásait az AI-fejlesztésben Google Colab használatával.

• Megértik a megerősítő tanulási algoritmusok alapvető fogalmait.
• Megerősítő tanulási modelleket valósítanak meg TensorFlow és OpenAI Gym használatával.
• Intelligens ügynököket fejlesztnek ki, amelyek próbálkozás-hiba módon tanulnak.
• A Q-learning és mély Q-hálózatok (DQNs) technikái segítségével optimalizálják az ügynökök teljesítményét.
• Ügynököket edznek szimulált környezetekben OpenAI Gym segítségével.
• Megerősítő tanulási modelleket telepítenek valós világbeli alkalmazásokra.

Ezen a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a középszintű adatprofesszionálisok számára készült, akik idősorozat-előrejelzési technikákat szeretnének alkalmazni valós világbeli adatokra Google Colab használatával.

• Megértik az idősorozat-elemzés alapjait.
• Google Colab használatával dolgoznak idősorozat-adatokkal.
• ARIMA-modelleket alkalmaznak az adattrendek előrejelzésére.
• Facebook Prophet könyvtárát használják rugalmas előrejelzéshez.
• Vizualizálják az idősorozat-adatokat és az előrejelzési eredményeket.