Python a Data Science-ben Képzés

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.

Ez az iránytató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) data scientisteknek és szoftvermérnököknek szól, akik a Dask-et szeretnék használni a Python-egyérből nagy adathalmazokat építeni, skálázni és elemezni.

E képzés végére az résztvevők képesek lesznek:

• Környezet beállítása nagy adathalmazok feldolgozásának megkezdéséhez a Dask és Python használatával.
• A Dask rendelkezésének, könyvtárának, eszközeinek és API-jainak ismerete.
• Értékelje meg, hogyan gyorsítja a Dask a Python párhuzamos számításait.
• Megismerik, hogyan skálázható a Python-ekoszisztéma (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
• A Dask környezet optimalizálása a nagy adathalmazok kezelése során magas teljesítmény fenntartásához.

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.

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 kurz marketing és eladási szakembereket céloz, akik mélyebben be akarnak menni az adattudomány alkalmazásában a marketing és az eladások területén. A kurz részletes leírást ad a különböző adattudományi technikákról, amelyek "felértékesítés", "keresztárusítás", piaci szegmentálás, márkakeresés és CLV céljából használhatók.

Marketing és eladások különbsége - Milyen módon különböznek az eladások és a marketing?

Nagyon egyszerű szavakban, az eladást úgy is lehet értelmezni, mint egy folyamat, amely egyénekre vagy kisebb csoportokra koncentrál. A marketing viszont nagyobb csoportokat vagy a általános közönséget céloz. A marketing kutatásokat tartalmaz (a vásárlók igényeinek azonosítása), termékfejlesztést (innovatív termékek előállítása) és a termék előmozdítását (hirdetések útján) és tudatosságot teremt a termékről a fogyasztók között. Ennek értelmében a marketing potenciális vevők vagy lehetséges ügyfelek előállítása. Amikor a termék piacra kerül, az eladási személy feladata az, hogy meggyőzze a vásárlókat a termék vásárlásáról. Az eladások azt jelenti, hogy a lehetséges ügyfeleket vagy potenciális vevőket megvásárlásokká és rendelésekké alakítják. A marketing hosszabb távú célokat szerveti, míg az eladások rövidebb távú célokat.

Ez az instruktor vezetésű élő képzés (online vagy helyszíni) fejlesztők számára készült, akik a FARM (FastAPI, React és MongoDB) stack segítségével dinamikus, nagy teljesítményű és skálázható webalkalmazásokat szeretnének létrehozni.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a FastAPI, React és MongoDB integrált fejlesztői környezetet.
• Megérteni a FARM stack alapvető fogalmait, jellemzőit és előnyeit.
• Megtudni, hogyan építsenek REST API-kat FastAPI-val.
• Megtudni, hogyan tervezzenek interaktív alkalmazásokat a Reacttal.
• Készíteni, tesztelni és üzembe helyezni alkalmazásokat (front-end és back-end) a FARM stack segítségével.

Ez a tanárvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) programozók számára készült, akik gyorsabban és egyszerűbben szeretnének RESTful API-kat létrehozni, tesztelni és üzembe helyezni a Python FastAPI használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Készíteni a szükséges fejlesztői környezetet API-k Python és FastAPI használatára.
• Gyorsabban és egyszerűbben létrehozni API-kat a FastAPI könyvtár használatával.
• Megtanulni, hogyan készíthetnek adattipusokat és sémastruktúrákat a Pydantic és az OpenAPI alapján.
• Csatlakoztatni API-kat adatbázishoz a SQLAlchemy használatával.
• Biztonsági és hitelesítési funkciókat implementálni API-kban a FastAPI eszközeivel.
• Tároló images-t készíteni és webes API-kat üzembe helyezni felhőszerveren.

Ez interaktív, tanárvezetett képzés Magyarország (online vagy helyszínen) bevezeti a közös fejlesztési folyamatot adattudományokban és bemutatja, hogyan lehet a Jupyter segítségével nyomon követni és részt venni egy csapatban a "számítógépi gondolat élettartamának" folyamában. A résztvevőknek bejárják egy mintapélda létrehozását adattudományi projektnek a Jupyter ekoszisztéma alapján.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Jupyter telepítésére és konfigurálására, beleértve egy csapat depójának létrehozását és integrálását Git-en.
• Jupyter funkcióinak használatára, mint például bővítmények, interaktív widget-ek, több felhasználós mód és több más, hogy lehetővé tegyék a projekt közös munkáját.
• Jupyter Notebookok létrehozására, megosztására és szervezésére csapattagokkal.
• Scala, Python, R között választhatnak, hogy melyik programozási nyelven írjanak és futtassák le a kódot nagyadattárakkal, mint például Apache Spark, mind a Jupyter felületén keresztül.

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.

A Python egy olyan programozási nyelv, amely jelentős népszerűséget szerzett a pénzügyi iparban. A legnagyobb befektetési bankok és hedge alapok által is elterjedt, szerte a világon használják különböző pénzügyi alkalmazásokat létrehozni, melyek a központi kereskedelmi programoktól kezdve az eszközkezelési rendszerekig terjednek.

Ebben az oktatási tanfolyamon résztvevők megtanulhatják, hogyan használják a Python-t a pénzügyekben álló konkrét feladatok megoldására irányított alkalmazások fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Érteni a Python programozási nyelv alapjait
• Lekérni, telepíteni és karbantartani a legjobb fejlesztési eszközöket a pénzügyi alkalmazásokhoz Pythonban
• Kiválasztani és felhasználni az egyesleges Python csomagokat és programozási technikákat, hogy rendezhesse, megjeleníthesse és elemezze a pénzügyi adatokat különböző forrásból (CSV, Excel, adatbázis, web, stb.)
• Alkalmazásokat építenek olyan problémák megoldására, mint az eszközkezelés, a kockázatanalízis, a befektetési teljesítmény és még sok mást
• Hibaelhárítást, integrálást, telepítést és optimalizálást végezni egy Python-alkalmazás esetében

Célcsoport

• Fejlesztők
• Analitikusok
• Quant-szektorban dolgozó szakemberek

Képzés formája

• Részben előadás, részben viták, gyakorlatok és intenzív gyakorlódás

Megjegyzés

• Ez a képzés megoldásokat kínál néhány főbb pénzügyi szakszerű problémára. Ha van egy bizonyos téma, eszköz vagy technika, amit hozzá szeretne adni vagy részletesebben elmagyarázni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

Ez az interaktív képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adataitudományosok és fejlesztők számára készült, akik GPU-gyorsított adatfolyamatokat, munkafolyamatozásokat és vizualizációkat szeretnének létrehozni a RAPIDS segítségével, alkalmazva gépi tanulási algoritmusokat, mint például az XGBoost-t és a cuML-ot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani az adatmodellek készítéséhez szükséges fejlesztői környezetet a NVIDIA RAPIDS-szel.
• Megérteni a RAPIDS jellemzőit, összetevőit és előnyeit.
• A GPU-kat felhasználni az adat- és elemzőfolyamatok teljes folyamatának gyorsítására.
• Implementálni a GPU-gyorsított adatelőkészítést és ETL-t a cuDF-vel és az Apache Arrow-val.
• Megtanulni, hogyan végezhetnek gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Készíteni adatvizualizációkat és gráf elemzést a cuXfilter-ral és a cuGraph-ral.