Python Programming Fundamentals using Google Colab 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.

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 képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a kezdő szintű adattudósok és IT szakemberek számára szolgál, akik tanulni kívánják az adattudomány alapjait a Google Colab-t használva.

• Beállítják és navigálnak a Google Colab-ban.
• Írnak és futtatnak alapvető Python kódot.
• Importálnak és kezelnek adatkészleteket.
• Készítenek vizualizációkat a Python könyvtárak használatával.

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 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.

Azon 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.

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 (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.

Ez 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.

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.

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.