MATLAB alapok, adattudomány és jelentéskészítés Képzés

Ez egy 5 napos bevezető tanfolyam az adattudományba és a mesterséges intelligenciába (MI).

A tanfolyamot példákon és gyakorlatokon keresztül, Python használatával tartjuk.

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.

A képzés elvégzése során a résztvevők gyakorlati, valós világbeli betekintést nyerhetnek az adattudományba és az ahhoz kapcsolódó technológiákba, módszertanokba és eszközökbe.

A résztvevőknek lehetőségük lesz ezt a tudást gyakorlatba átültetni, gyakorlati feladatok segítségével. A csoportos interakció és az oktató visszajelzései a képzés fontos összetevőit képezik.

A kurzus az adattudomány alapfogalmaival kezdődik, majd az adattudományban használt eszközökre és módszertanokra tér ki.

Célközönség

• Fejlesztők
• Műszaki elemzők
• IT tanácsadók

A képzés formátuma

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

Megjegyzés

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

A big data olyan adathalmazokat jelöl, amelyek olyan terjedelmesek és összetettek, hogy a hagyományos adatfeldolgozó alkalmazás szoftverek nem képesek kezelni őket. A big data kihívásai közé tartozik az adatgyűjtés, adattárolás, adatelemzés, keresés, megosztás, átvitel, vizualizáció, lekérdezés, frissítés és az adatvédelem.

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 (online vagy helyszíni) azoknak a szakembereknek szól, akik az Adattudomány területén szeretnének karriert kezdeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Python és MySql telepítésére és konfigurálására.
• Megérteni, mi az Adattudomány és hogyan adhat hozzá értéket szinte bármely vállalkozáshoz. 
• Megismerni a Python programozás alapjait.
• Megtanulni a felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulási technikákat, valamint azok implementálását és az eredmények értelmezését.  

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élőben folytatott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) bemutatja az együttműködő fejlesztés ötletét az adatelemzés területén, és bemutatja, hogyan használható a Jupyter a "számítási ötlet életciklusának" nyomon követésére és csapatként való részvételére. A résztvevők végigvezetik egy minta adatelemzési projekt létrehozásán a Jupyter ökoszisztémáján.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a Jupytert, beleértve egy csapat adattár létrehozását és integrálását a Git-en.
• A Jupyter funkcióit, mint például a kiterjesztések, interaktív widgetek, többfelhasználós mód és egyebek használatával lehetővé tenni a projekt együttműködést.
• Jupyter Notebookok létrehozása, megosztása és szervezése csapattagokkal.
• Scala, Python, R közül választani, hogy kódot írjanak és futtassanak nagy adatrendszerek, például az Apache Spark ellen, mindezt a Jupyter felületen keresztül.

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.

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, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik a Modin használatával párhuzamos számításokat szeretnének létrehozni és implementálni a Pandas segítségével a gyorsabb adatelemzés érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges környezetet a nagy léptékű Pandas munkafolyamatok fejlesztéséhez a Modin segítségével.
• Megérteni a Modin jellemzőit, architektúráját és előnyeit.
• Ismerni a Modin, a Dask és a Ray közötti különbségeket.
• Gyorsabban végrehajtani Pandas műveleteket a Modin segítségével.
• Implementálni a teljes Pandas API-t és funkciókat.

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.

A képzés segíti a résztvevőket abban, hogy felkészüljenek a webalkalmazások fejlesztésére a Python programozás és az adatelemzés segítségével. Az ilyen adatvizualizáció kiváló eszköz a felsővezetés számára a döntéshozatalban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (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:

• A Qlik Sense alkalmazása az adattudományban.
• A Qlik Sense felületének használata és navigálása.
• Adatműveltségű munkaerő kialakítása mesterséges intelligencia segítségével.
• Adatvezérelt vállalat létrehozása a Qlik Sense segítségével.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik a SMACK stack használatával szeretnének adatfeldolgozó platformokat építeni big data megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Adatfolyam architektúra implementálása big data feldolgozáshoz.
• Klaszter infrastruktúra fejlesztése Apache Mesos és Docker segítségével.
• Adatelemzés Spark és Scala használatával.
• Strukturálatlan adatok kezelése Apache Cassandra segítségével.