Jupyter adatelemző csapatoknak Képzés

Bevezet az adattudomány és a mesterséges intelligencia gyakorlati megközelítésébe Python segítségével – felvértezi a szakembereket az adatok feltárásához, gépi tanulási modellek építéséhez és üzleti környezetben alkalmazható AI-alapú alkalmazások üzembe helyezéséhez; A CRISP-DM munkafolyamatokat, statisztikai elemzést, felügyelt és felügyelet nélküli tanulást, mélytanulást Tensorflow segítségével, természetes nyelvfeldolgozást, nagy adatokat Sparkkal és adatalapú történetmesélést tárgyal; Ideális kezdők számára, akik Python adattudományi tanúsítványt és karrierre kész elemzési képzést keresnek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik gépi tanulási munkafolyamatokat szeretnének automatizálni és kezelni, beleértve a modellképzést, érvényesítést és üzembe helyezést az Apache Airflow segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Apache Airflow beállítása gépi tanulási munkafolyamatok összehangolására.
• Adatfeldolgozás, modellképzés és érvényesítési feladatok automatizálása.
• Az Airflow integrálása gépi tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel.
• Gépi tanulási modellek üzembe helyezése automatizált folyamatok segítségével.
• Gépi tanulási munkafolyamatok monitorozása és optimalizálása éles környezetben.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Anaconda komponensek és könyvtárak telepítésére és konfigurálására.
• Megérteni az Anaconda alapvető fogalmait, jellemzőit és előnyeit.
• Csomagok, környezetek és csatornák kezelésére az Anaconda Navigator segítségével.
• A Conda, R és Python csomagok használatára adattudományban és gépi tanulásban.
• Megismerni néhány gyakorlati használati esetet és technikát több adatkörnyezet kezelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és elemzők számára készült, akik szeretnék az AWS Cloud9-et használni az adattudományi munkafolyamatok egyszerűsítésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Adattudományi környezet beállítása az AWS Cloud9-ben.
• Adatelemzés végrehajtása Python, R és Jupyter Notebook segítségével a Cloud9-ben.
• AWS Cloud9 integrálása AWS adatszolgáltatásokkal, mint az S3, RDS és Redshift.
• AWS Cloud9 használata gépi tanulási modellek fejlesztésére és telepítésére.
• Felhőalapú munkafolyamatok optimalizálása adatelemzéshez és -feldolgozáshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósok és informatikai szakemberek számára készült, akik meg szeretnék ismerni az adattudomány alapjait a Google Colab használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Google Colab beállítására és navigálására.
• Alapvető Python kód írására és futtatására.
• Adathalmazok importálására és kezelésére.
• Vizualizációk készítésére Python könyvtárak segítségével.

Ez a kurzus a Marketing és Értékesítési szakemberek számára készült, akik szeretnének mélyebben megismerni az adattudomány alkalmazását a Marketingben és Értékesítésben. A kurzus részletesen bemutatja az adattudomány különböző technikáit, amelyeket az „upsale”, „cross-sale”, piaci szegmentáció, márkázás és CLV területén használnak.

A Marketing és az Értékesítés különbsége - Miben különbözik a marketing és az értékesítés?

Nagyon egyszerűen fogalmazva, az értékesítés egy olyan folyamat, amely egyénekre vagy kis csoportokra összpontosít. A marketing viszont egy szélesebb közönséget vagy az általános nyilvánosságot céloz meg. A marketing magában foglalja a kutatást (a vevők igényeinek azonosítását), a termékfejlesztést (innovatív termékek létrehozását) és a termék népszerűsítését (reklámok segítségével), valamint a termék ismertetését a fogyasztók körében. Így a marketing a potenciális vevők vagy érdeklődők generálását jelenti. Amint a termék piacra kerül, az értékesítő feladata meggyőzni a vevőt a vásárlásról. Az értékesítés a potenciális vevők vásárlásba történő átalakítását jelenti, míg a marketing hosszú távú célokat szolgál, az értékesítés rövid távú célokra összpontosít.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnének tanulni és karriert építeni az adattudományban a Kaggle használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni az adattudományt és a gépi tanulást.
• Felfedezni az adatelemzést.
• Megismerni a Kagglet és annak működését.

A KNIME Analytics Platform a vezető nyílt forráskódú megoldás az adatvezérelt innováció területén, segítve felfedezni az adataiban rejlő potenciált, új betekintéseket nyerni vagy új jövőket előre jelezni. Több mint 1000 modullal, százszámra készen álló példával, átfogó integrált eszközkészlettel és a legszélesebb választékú fejlett algoritmusokkal rendelkezik, így a KNIME Analytics Platform az ideális eszköztár minden adattudós és üzleti elemző számára.

Ez a KNIME Analytics Platformra szóló képzés ideális lehetőség a kezdők, haladó felhasználók és KNIME-szakértők számára, hogy megismerjék a KNIME-t, megtanulják hatékonyabb használatát, és hogyan készíthetnek egyértelmű, átfogó jelentéseket KNIME-munkafolyamatok alapján.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az adatszakembereknek szól, akik a KNIME segítségével szeretnék megoldani összetett üzleti igényeket.

Célközönségként azokat célozza meg, akik nem ismerik a programozást, és modern eszközöket szeretnének használni az elemzési forgatókönyvek megvalósításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A KNIME telepítése és konfigurálása.
• Adattudományi forgatókönyvek felépítése.
• Modellek tanítása, tesztelése és érvényesítése.
• Az adattudományi modellek végponttól végpontig tartó értékláncának megvalósítása.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez vagy további információért lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzőknek, fejlesztőknek vagy leendő adattudósoknak szól, akik gépi tanulási technikákat szeretnének alkalmazni Pythonban az adatokból történő betekintéshez, előrejelzésekhez és adatvezérelt döntések automatizálásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és megkülönböztetni a kulcsfontosságú gépi tanulási paradigmákat.
• Felfedezni az adatfeldolgozási technikákat és a modellértékelési metrikákat.
• Gépi tanulási algoritmusokat alkalmazni valós adatproblémák megoldására.
• Python könyvtárakat és Jupyter notebookokat használni a gyakorlati fejlesztéshez.
• Előrejelzési, osztályozási, ajánlási és klaszterezési modelleket építeni.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni az előre betanított modellek koncepcióját, és megtanulni, hogyan alkalmazhatják ezeket a valós problémák megoldására anélkül, hogy a modelleket a semmiből építenék.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az előre betanított modellek koncepcióját és előnyeit.
• Felfedezni különböző előre betanított modellarchitektúrákat és azok alkalmazási területeit.
• Finomhangolni egy előre betanított modellt specifikus feladatokhoz.
• Előre betanított modellek implementálása egyszerű gépi tanulási projektekben.

A Python egy olyan programozási nyelv, amely hatalmas népszerűségre tett szert a pénzügyi iparágban. A legnagyobb befektetési bankok és hedge alapok által alkalmazva, széles körű pénzügyi alkalmazások fejlesztésére használják, a kereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelő rendszerekig.

Ezen oktatóvezetésű, élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Python-t gyakorlati alkalmazások fejlesztésére, hogy megoldják a pénzügyi területen felmerülő számos specifikus problémát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait
• Letölteni, telepíteni és karbantartani a legjobb fejlesztői eszközöket pénzügyi alkalmazások létrehozásához Pythonban
• Kiválasztani és alkalmazni a legmegfelelőbb Python csomagokat és programozási technikákat, hogy szervezzék, ábrázolják és elemezzék a pénzügyi adatokat különböző forrásokból (CSV, Excel, adatbázisok, web, stb.)
• Olyan alkalmazásokat építeni, amelyek megoldják az eszközallokációval, kockázatelemzéssel, befektetési teljesítménnyel kapcsolatos problémákat
• Hibakeresést, integrációt, üzembe helyezést és optimalizálást végezni egy Python alkalmazáson

Közönség

• Fejlesztők
• Elemzők
• Kvantok

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Megjegyzés

• Ez a képzés célja, hogy megoldásokat nyújtson a pénzügyi szakemberek által szembesülő főbb problémákra. Amennyiben van egy konkrét téma, eszköz vagy technika, amelyet szeretne hozzáadni vagy részletesebben kidolgozni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) adattudósok és fejlesztők számára készült, akik a RAPIDS segítségével GPU-gyorsított adatfolyamatokat, munkafolyamatokat és vizualizációkat szeretnének létrehozni, olyan gépi tanulási algoritmusokat alkalmazva, mint az XGBoost, a cuML stb.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet adatmodellek létrehozásához az NVIDIA RAPIDS segítségével.
• Megismerni a RAPIDS funkcióit, összetevőit és előnyeit.
• Kihasználni a GPU-kat a teljes körű adat- és elemzési folyamatok gyorsítására.
• GPU-gyorsított adatelőkészítést és ETL-t implementálni a cuDF és az Apache Arrow segítségével.
• Megtanulni gépi tanulási feladatok végrehajtását az XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Adatvizualizációk készítését és gráfelemzést végrehajtani a cuXfilter és a cuGraph segítségével.