Data Mining with Python Képzés
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek és adattudósoknak szól, akik fejlettebb adatelemzési technikákat kívánnak megvalósítani az adatbányászatban a Python használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az adatbányászat fontos területeit, beleértve az asszociációs szabálybányászatot, a szöveges véleményelemzést, az automatikus szövegszintézist és az adatok rendellenességeinek felismerését.
- Összehasonlítani és megvalósítani a különböző stratégiákat a valós adatbányászati problémák megoldásához.
- Megérteni és értelmezni az eredményeket.
A tanfolyam formátuma
- Interaktív előadás és vitafórum.
- Rengeteg gyakorlat és feladat.
- Gyakorlati implementáció egy élő labor környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne igényelni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a megbeszéléshez.
Kurzusleírás
Bevezetés
A Data Mining fogalmak áttekintése
Data Mining Technikák
Társulási szabályzat megkeresése
Egyező entitások
Hálózatok elemzése
A szöveg hangulatának elemzése
A megnevezett entitások felismerése
Szövegösszegzés megvalósítása
Témamodellek generálása
Adatrendellenességek észlelése
Legjobb gyakorlatok
Összefoglalás, és következtetés
Követelmények
- A Python programozási nyelv ismerete.
- A könyvtárak általános ismerete.
Közönség
- AdatElemzők
- Adattudósok
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Data Mining with Python Képzés - Booking
Data Mining with Python Képzés - Enquiry
Data Mining with Python - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Vélemények (5)
Az a tény, hogy több gyakorlati gyakorlatunk van, több hasonló adat felhasználásával, mint amit projekteinkben használunk (műholdképek raszteres formátumban)
Matthieu - CS Group
Kurzus - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Gépi fordítás
Jó előkészület és szakértelem a tréner részéről, tökéletes angol kommunikáció. A kurzus gyakorlati volt (gyakorlatok + használati példák megosztása).
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Kurzus - Developing APIs with Python and FastAPI
Gépi fordítás
Trainer a saját tempójához igazítva fejleszti ki a képzéseket.
Farris Chua
Kurzus - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Gépi fordítás
Richard's training style kept it interesting, the real world examples used helped to drive the concepts home.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Kurzus - From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
Gépi fordítás
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing.
Teboho Makenete
Kurzus - Data Science for Big Data Analytics
Gépi fordítás
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
From Data to Decision with Big Data and Predictive Analytics
21 ÓrákKözönség
Ha megpróbálja megérteni az adatokból, amelyekhez hozzáférhet, vagy elemezni kívánja a net strukturált adatokat (például Twitter, Linked in, stb.), Ez a kurzus az Ön számára.
Leginkább a döntéshozóknak és azoknak az embereknek szól, akiknek ki kell választaniuk, hogy milyen adatokat érdemes gyűjteni és mit érdemes elemezni.
Nem a megoldást konfiguráló emberekre irányul.
Szállítási mód
A tanfolyam során a küldöttek többnyire nyílt forráskódú technológiákkal foglalkozó példákat mutatnak be.
A rövid előadásokat előadások és egyszerű gyakorlatok követik a résztvevők
Tartalom és szoftver
Minden használt szoftver frissül minden alkalommal, amikor a kurzust futtatják, így ellenőrizzük a legújabb verziókat.
Ez az adatgyűjtés, -formázás, -feldolgozás és -elemzés folyamatát foglalja magában, hogy elmagyarázza, hogyan automatizálható a döntéshozatali folyamat a gépi tanulással.
Scaling Data Analysis with Python and Dask
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és szoftvermérnököknek szól, akik a Dask-ot a Python ökoszisztémával kívánják használni nagy adatkészletek létrehozására, méretezésére és elemzésére.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Állítsa be a környezetet a nagy adatfeldolgozás felépítéséhez a Dask és Python segítségével.
- Fedezze fel a Dask szolgáltatásban elérhető szolgáltatásokat, könyvtárakat, eszközöket és API-kat.
- Ismerje meg, hogyan gyorsítja fel a Dask a párhuzamos számítást Pythonban.
- Ismerje meg, hogyan méretezheti a Python ökoszisztémát (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
- Optimalizálja a Dask környezetet, hogy megőrizze a nagy teljesítményt a nagy adatkészletek kezelésében.
Data Mining and Analysis
28 ÓrákCélkitűzés:
A küldöttek képesek nagy adathalmazokat elemezni, mintákat kivonni, kiválasztani az eredményeket befolyásoló megfelelő változót, így egy új modell előrejelzése prediktív eredményekkel történik.
Data Mining
21 ÓrákA kurzus bármely eszközzel, beleértve az ingyenes nyílt forrású adatbányászati szoftvereket és alkalmazásokat is biztosítja
Data Mining with R
14 ÓrákR egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.
Data Analysis with Python, Pandas and Numpy
14 ÓrákAzon oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) célközönsége az a középhőmérsékű Python fejlesztők és adattudósok, akik kíváncsiak arra, hogy javítsák adatelemzési és adatmanipulációs képességeiket Pandas-vel és NumPy-val.
E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- Python-t, Pandas-t és NumPy-t tartalmazó fejlesztői környezetet állítanak be.
- Pandas-vel és NumPy-val adatelemző alkalmazást hozzanak létre.
- Elvégezzenek előrehaladott adatszabályozási, rendezési és szűrési műveleteket.
- Végrehajtanak összegzési műveleteket és elemznek idősorozat-adatokat.
- Matplotlib és más vizualizációs könyvtárak segítségével adatok megjelenítését végrehajtanak.
- Hibák keresését és optimalizálják adatelemző kódjukat.
Data Visualization
28 ÓrákEz a kurzus mérnökök és döntéshozók számára készült, akik az adatbányászatban és a tudásmegismerésben dolgoznak.
Megtanulhatja, hogyan hozhat létre hatékony telkeket, és hogyan jelenítheti meg és jelenítheti meg adatait oly módon, hogy a döntéshozókhoz forduljon, és segítsen nekik megérteni a rejtett információkat.
Data Mining & Machine Learning with R
14 ÓrákAz R egy nyílt forráskódú ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokhoz, adatelemzésekhez és grafikákhoz. Az R-t egyre több menedzser és adatelemző használja a vállalatokon és a tudományos életen belül. Az R-nek sokféle csomagja van az adatbányászathoz.
Data Science for Big Data Analytics
35 ÓrákA nagy adat olyan adatkészletek, amelyek annyira terjedelmesek és összetettek, hogy a hagyományos adatfeldolgozó alkalmazásszoftverek nem megfelelőek ezek kezelésére. A nagy adat kihívások között szerepel az adatok rögzítése, az adatok tárolása, az adatok elemzése, a keresés, a megosztás, az átvitel, a megjelenítés, a lekérdezés, a frissítés és az adatvédelem.
FARM (FastAPI, React, and MongoDB) Full Stack Development
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FARM (FastAPI, React és MongoDB) stacket szeretnék használni dinamikus, nagy teljesítményű és méretezhető webalkalmazások létrehozására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet, amely integrálja a FastAPI-t, a React-t és a MongoDB-t. Ismerje meg a FARM verem legfontosabb fogalmait, jellemzőit és előnyeit. Ismerje meg, hogyan hozhat létre REST API-kat a FastAPI segítségével. Ismerje meg, hogyan tervezhet interaktív alkalmazásokat a React segítségével. Alkalmazások fejlesztése, tesztelése és üzembe helyezése (front end és back end) a FARM verem segítségével.
Developing APIs with Python and FastAPI
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FastAPI-t Python-vel szeretnék használni a RESTful API-k egyszerűbb és gyorsabb létrehozásához, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet az API-k fejlesztéséhez Python-gyel és FastAPI-gyel.
- Gyorsabban és egyszerűbben API-kat létrehozni a FastAPI könyvtár segítségével.
- Megtanulni adatmodelleket és sémákat létrehozni a Pydantic és az OpenAPI alapján.
- API-kat csatlakoztatni egy adatbázishoz a SQLAlchemy használatával.
- Biztonságot és hitelesítést implementálni az API-kban a FastAPI eszközök segítségével.
- Konténerképeket létrehozni és web API-kat üzembe helyezni egy felhő szerverre.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 ÓrákEz 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.
Oracle SQL Intermediate - Data Extraction
14 ÓrákA kurzus célja, hogy a résztvevők elsajátítsák, hogyan kell dolgozni az SQL nyelvvel a Oracle adatbázisban középszintű adatkinyeréshez.
Introductory R for Biologists
28 ÓrákR egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R a statisztikusok, a mérnökök és a tudósok között is találnak követőket számítógépes programozási készségek nélkül, akik könnyen használhatók. A népszerűsége annak köszönhető, hogy az adatbányászat egyre növekvő mértékben használja a különböző célokat, például a hirdetési árakat, az új gyógyszerek gyorsabb felkutatását vagy a pénzügyi modellek finomhangolását. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.
Statistics with SPSS Predictive Analytics Software
14 ÓrákGoal:
Az SPSS-sel való munkavégzés megtanulása a függetlenség szintjén
A címzettek:
Elemzők, kutatók, tudósok, hallgatók és mindazok, akik szeretnék elsajátítani az SPSS csomag használatának képességét és elsajátítani a népszerű adatbányászati technikákat.