Jupyter for Data Science Teams Képzés

Ez egy ötnapos bevezetés az Data Science és az AI számára.

A tanfolyam példákkal és gyakorlatokkal szolgál a Python segítségével

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.

áttekintés

A szolgáltatók (CSP) nyomást gyakorolnak a költségek csökkentésére és az átlagos felhasználói bevétel (ARPU) maximalizálására, miközben kiváló ügyfélélményt biztosítanak, de az adatok mennyisége tovább növekszik. A globális mobil adatforgalom növekedni fog egy kombinált éves növekedési ütemben (CAGR) 78 százalékkal 2016-ra, elérve a 10,8 exabyt havonta.

Eközben a CSP-k nagy mennyiségű adatot generálnak, beleértve a hívási részleteket (CDR), a hálózati adatokat és az ügyféladatokat. Azok a cégek, amelyek teljes mértékben kihasználják ezeket az adatokat, versenyképes küszöböt szereznek. A The Economist Intelligence Unit közelmúltbeli felmérése szerint az adatközpontú döntéshozatalt használó vállalatok 5-6% -os termelékenységnövekedést élveznek. Azonban a vállalatok 53 százaléka csak az értékes adataik felét használja fel, és a megkérdezettek egyharmada megjegyezte, hogy a hasznos adatok hatalmas mennyiségét nem használják fel. Az adatok mennyisége olyan magas, hogy a kézi elemzés lehetetlen, és a legtöbb örökletes szoftverrendszer nem tudja megtartani, ami értékes adatokat hagy el vagy figyelmen kívül hagy.

Big Data & Analytics’ nagy sebességű, méretezhető nagy adat szoftverrel a CSP-k minálhatják az összes adatukat a jobb döntéshozatal érdekében kevesebb idő alatt. Különböző termékek és technikák végső szoftver platformot biztosítanak a nagy adatokból származó betekintések gyűjtésére, előkészítésére, elemzésére és bemutatására. Az alkalmazási területek közé tartozik a hálózati teljesítmény nyomon követése, a csalás kimutatása, az ügyfélhullám kimutatása és a hitelkockázatelemzés. Big Data & Analytics termékek skála kezelni terabytes adatokat, de az ilyen eszközök végrehajtása új típusú felhőalapú adatbázis rendszer, mint a Hadoop vagy a tömeges skála párhuzamos számítógépes processzor ( KPU stb.)

Ez a tanfolyam dolgozik Big Data BI for Telco fedezi az összes feltörekvő új területeket, amelyekben a CSP-k befektetnek a termelékenység növelése és megnyitása új üzleti bevételi áram. A kurzus teljes 360 fokos áttekintést nyújt a Big Data BI-ről a Telco-ban, hogy a döntéshozók és a vezetők nagyon széles és átfogó áttekintést kapjanak a Big Data BI lehetőségekről a Telco-ban a termelékenység és a bevételi nyereség érdekében.

kurzus célkitűzései

A kurzus fő célja, hogy új Big Data üzleti intelligencia technikákat vezessen be 4 ágazatban Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation és Customer Relation Management). A diákokat be kell mutatni a következőkre:

• Bevezetés Big Data-mi a 4Vs (volumen, sebesség, sokszínűség és valószínűség) a Big Data- Generáció, kivonás és menedzsment a Telco perspektívából
• Hogyan különbözik az elemző az öröklési adatok elemzőjétől
• Otthoni indokolás Big Data -Telco perspektívája
• Bevezetés a Hadoop Ökoszisztéma- ismerkedés az összes Hadoop eszközök, mint a Hive, Pig, SPARC – mikor és hogyan használják megoldani Big Data problémát
• Hogyan Big Data kivonható elemezni az analitikai eszköz-hogyan Business Analysis’s csökkentheti a fájdalompontok gyűjtése és elemzése az adatok révén integrált Hadoop dashboard megközelítés
• Az Insight elemzés, a vizualizációs elemzés és az előrejelzési elemzés alapvető bemutatása a Telco számára
• Az ügyfélszóró elemzés és a Big Data-how Big Data elemzés csökkenti az ügyfélszórót és az ügyfél elégedetlenségét a Telco-ügyvizsgálatokban
• Hálózati hibák és szolgáltatási hibák elemzése a Hálózati meta-adatokból és az IPDR-ből
• Pénzügyi elemzés - csalás, csalás és ROI becslés az értékesítésből és az üzemeltetési adatokból
• Ügyfél beszerzési probléma-cél marketing, ügyfél szegmentáció és cross-sales az értékesítési adatokból
• Bevezetés és összefoglaló az összes Big Data analitikai termékről és arról, hogy hol illeszkednek a Telco analitikai térbe
• Következtetés-hogyan lehet lépésről lépésre megközelíteni Big Data Business Intelligence bevezetését a szervezetbe

Célközönség

• Hálózati üzemeltetések, Pénzügyi Menedzserek, CRM menedzserek és vezető IT menedzserek a Telco CIO irodájában.
• Business Az elemzők a Telco
• CFO irodai menedzserek / elemzők
• Operációs menedzserek
• QA menedzserek

Azok a résztvevők, akik elvégzik ezt a képzést, gyakorlati, valós ismereteket szereznek a Data Science-ről és a kapcsolódó technológiákról, módszertanokról és eszközökről.

A résztvevők gyakorlati gyakorlatokon keresztül lehetőséget kapnak arra, hogy ezt a tudást a gyakorlatba is átültessék. A csoportos interakció és az oktatói visszajelzések az óra fontos részét képezik.

A kurzus a Data Science elemi fogalmainak bemutatásával kezdődik, majd a Data Science-ben használt eszközök és módszertanok felé halad.

Közönség

• Fejlesztők
• Műszaki elemzők
• informatikai tanácsadók

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlatok

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

A 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.

Ez a kurzus azoknak a Marketing értékesítési szakembereknek szól, akik szeretnének mélyebben elmerülni az adattudomány alkalmazásában a Marketing/ Értékesítés területén. A kurzus részletes ismertetést nyújt az „upsale”, „cross-sale”, piacszegmentáció, márkaépítés és CLV különböző adattudományi technikáiról.

A Marketing és az értékesítés különbsége – Miben különbözik az értékesítés és a marketing?

Nagyon leegyszerűsítve az értékesítést olyan folyamatnak nevezhetjük, amely egyénekre vagy kis csoportokra összpontosít vagy céloz. Marketing másrészt egy nagyobb csoportot vagy a nagyközönséget céloz meg. Marketing magában foglalja a kutatást (a vevő igényeinek azonosítása), a termékfejlesztést (innovatív termékek előállítása) és a termék népszerűsítését (reklámokon keresztül), valamint a termékkel kapcsolatos tudatosság kialakítását a fogyasztók körében. Mivel az ilyen marketing potenciális ügyfelek vagy potenciális ügyfelek generálását jelenti. Miután a termék kikerült a piacra, az értékesítő feladata, hogy rávegye a vásárlót a termék megvásárlására. Az értékesítés azt jelenti, hogy a leadeket vagy potenciális ügyfeleket vásárlásokká és megrendelésekké alakítják, míg a marketing hosszabb távú, az értékesítés rövidebb célokra irányul.

Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés olyan szakembereknek szól, akik karrierlehetőséget szeretnének kezdeni az Data Science .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Python és a MySql szoftvert.
• Tudja meg, mi az Data Science , és hogyan teremt hozzáadott értéket gyakorlatilag bármely vállalkozás számára.
• Ismerje meg a kódolás alapjait a Python
• Ismerje meg a felügyelt és felügyelet nélküli Machine Learning technikákat, és hogyan alkalmazhatja azokat, valamint hogyan értelmezheti az eredményeket.

A tantárgy formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.

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.

A képzés első részében bemutatjuk az MATLAB alapjait, valamint nyelvként és platformként való funkcióját. Ez a vita tartalmazza a MATLAB szintaxis, a tömbök és mátrixok, az adatvizualizáció, a szkriptfejlesztés és az objektumorientált elvek bevezetését.

A második részben bemutatjuk, hogyan használható az MATLAB adatbányászathoz, gépi tanuláshoz és prediktív elemzéshez. Annak érdekében, hogy a résztvevők világos és gyakorlatias perspektívát kapjanak MATLAB megközelítéséről és erejéről, összehasonlítjuk az MATLAB és más eszközök, például táblázatok, C, C++ és Visual Basic használatával.

A tréning harmadik részében a résztvevők megtanulják, hogyan lehet egyszerűsíteni munkájukat adatfeldolgozásuk és jelentéskészítésük automatizálásával.

A tanfolyam során a résztvevők gyakorlati gyakorlatok során elsajátított ötleteket a gyakorlatba ültetik át laborkörnyezetben. A képzés végére a résztvevők alaposan átlátják MATLAB képességeit, és képesek lesznek alkalmazni azt valós adattudományi problémák megoldására, valamint munkájuk automatizálással történő egyszerűsítésére.

A tanfolyam során értékeléseket végeznek, hogy felmérjék az előrehaladást.

A tanfolyam formátuma

• A kurzus elméleti és gyakorlati gyakorlatokat tartalmaz, beleértve az esetmegbeszéléseket, a mintakód ellenőrzését és a gyakorlati megvalósítást.

jegyzet

• A gyakorlatok előre meghatározott mintaadatjelentés-sablonokon alapulnak. Ha konkrét igényei vannak, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célcsoportja az intermediate szintű adatanalitikusok, fejlesztők, vagy azok, akik data scientistként szeretnének dolgozni, és akarnak alkalmazni gépészettudományi technikákat Python-ban adatok elemzéséhez, előrejelzéséhez és automatizálni az adatokból származó döntéseket.

A kurzus végén a résztvevők képesek lesznek:

• Érteni és megkülönböztetni a kulcsfontosságú gépészettudományi paradigmákat.
• Felmérni az adatfeldolgozási technikákat és a modellértékelési mértékeket.
• Alkalmazni gépészettudományi algoritmusokat valós világbeli adatproblémák megoldására.
• Használni Python könyvtárakat és Jupyter notebookokat gyakorlati fejlesztéshez.
• Építeni előrejelzésre, osztályozásra, ajánlásra és csoportosításra szolgáló 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.

Python egy programozási nyelv, amely óriási népszerűségre tett szert a pénzügyi iparban. A legnagyobb befektetési bankok és a fedezeti alapok által elfogadott pénzügyi eszköz széles skáláját építik fel, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a Python ot gyakorlati alkalmazások kifejlesztésére számos konkrét pénzügyi vonatkozású probléma megoldására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait
• Letölteni, telepíteni és karbantartani a legjobb fejlesztőeszközöket pénzügyi alkalmazások létrehozásához a Python -ben
• Kiválasztani és használni a legmegfelelőbb Python csomagokat és programozási technikákat a pénzügyi adatok rendszerezéséhez, vizualizálásához és elemzéséhez különböző forrásokból (CSV, Excel, adatbázisok, web, stb.)
• Alkalmazásokat létrehozni, amelyek megoldják az eszközallokációval, kockázatelemzéssel, befektetési teljesítménnyel és még sok más kapcsolatos problémákat
• Hibaelhárítani, integrálni, üzembe helyezni és optimalizálni egy Python alkalmazást

Közönség

• Fejlesztők
• Elemzők
• Kvantitatív elemzők

A tantárgy formátuma

• Részben előadás, részben megbeszélés, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok

jegyzet

• Ez a képzés megoldást nyújt a pénzügyi szakemberek által felmerülő alapvető problémákra. Ha azonban van egy konkrét témája, eszköze vagy technikája, amelyet szeretne kiegészíteni vagy részletesebben kifejteni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

A képzési tanfolyam segít a résztvevőknek felkészülni a Web Application Development használatával Python Programming a Data Analytics. Az ilyen adatok vizualizálása nagyszerű eszköz a Top Management döntéshozatalban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek és webfejlesztőknek szól, akik asszociatív modelleket szeretnének fejleszteni a Qlik Sense-ben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazza a Qlik Sense-t az adattudományban.
• Használja és navigáljon a Qlik Sense felületén.
• Építsen adatműveltségű munkaerőt mesterséges intelligencia interakcióval.
• Hozzon létre egy adatvezérelt vállalatot a Qlik Sense segítségével.

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.