Python az adattudományban Képzés

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 (online vagy helyszínen) adattudósok és szoftvermérnökök számára készült, akik a Dask-et szeretnék használni a Python ökoszisztémával nagy adathalmazok felépítéséhez, skálázásához és elemzéséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a környezetet a nagy adatfeldolgozás megkezdéséhez Dask és Python segítségével.
• Felfedezni a Dask-ben elérhető funkciókat, könyvtárakat, eszközöket és API-kat.
• Megérteni, hogyan gyorsítja fel a Dask a párhuzamos számításokat Pythonban.
• Megtanulni, hogyan lehet skálázni a Python ökoszisztémát (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
• Optimalizálni a Dask környezetet a nagy adathalmazok kezelésében való magas teljesítmény fenntartásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python fejlesztőknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a Pandas és NumPy használatával történő adatelemzés és -manipuláció terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani egy fejlesztői környezetet, amely magában foglalja a Python, Pandas és NumPy használatát.
• Létrehozni egy adatelemző alkalmazást Pandas és NumPy segítségével.
• Speciális adatfeldolgozást, rendezést és szűrést végrehajtani.
• Aggregált műveleteket végezni és idősoros adatokat elemezni.
• Adatokat vizualizálni a Matplotlib és más vizualizációs könyvtárak segítségével.
• Hibakeresést és optimalizálást végezni adatelemző kódjaikon.

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 fejlesztőknek szól, akik a FARM (FastAPI, React, és MongoDB) verem használatával szeretnének dinamikus, nagy teljesítményű és skálázható webalkalmazásokat építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet, amely integrálja a FastAPI-t, a Reactot és a MongoDB-t.
• Megérteni a FARM verem kulcsfogalmait, jellemzőit és előnyeit.
• Megtanulni, hogyan kell REST API-kat építeni a FastAPI-val.
• Megtanulni, hogyan kell interaktív alkalmazásokat tervezni a React segítségével.
• Fejleszteni, tesztelni és üzembe helyezni alkalmazásokat (frontend és backend) a FARM verem használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék a FastAPI-t Pythonnal együtt használni RESTful API-k gyorsabb és egyszerűbb építéséhez, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet API-k fejlesztéséhez Pythonnal és FastAPI-val.
• Gyorsabban és egyszerűbben létrehozni API-kat a FastAPI könyvtár használatával.
• Megtanulni, hogyan készítsenek adatmodelleket és sémákat Pydantic és OpenAPI alapján.
• API-kat csatlakoztatni egy adatbázishoz SQLAlchemy segítségével.
• Biztonsági és hitelesítési megoldások implementálása API-kban a FastAPI eszközeivel.
• Tárolóképek készítése és webes API-k üzembe helyezése egy felhő szerveren.

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.

A képzés első részében a MATLAB alapjaival és annak nyelvi és platformként való funkcionalitásával foglalkozunk. Ebben a részben bemutatjuk a MATLAB szintaxisát, tömböket és mátrixokat, adatvizualizációt, szkriptfejlesztést és objektum-orientált elveket.

A második részben bemutatjuk, hogyan használható a MATLAB adatbányászatra, gépi tanulásra és prediktív elemzésre. Ahhoz, hogy a résztvevők világos és gyakorlati képet kapjanak a MATLAB módszertanáról és erejéről, összehasonlításokat vonunk le a MATLAB és más eszközök, például táblázatkezelők, C, C++ és Visual Basic használata között.

A képzés harmadik részében a résztvevők megtanulják, hogyan tehetik hatékonyabbá munkájukat az adatfeldolgozás és jelentéskészítés automatizálásával.

A képzés során a résztvevők gyakorlati feladatokon keresztül sajátítják el a tanultakat laboratóriumi környezetben. A képzés végére a résztvevők alapos ismeretekkel rendelkeznek a MATLAB képességeiről, és képesek lesznek valós adattudományi problémák megoldására, valamint munkájuk hatékonyabbá tételére automatizálás segítségével.

A képzés során folyamatos értékelések keretében mérjük fel a haladást.

A képzés formátuma

• A képzés elméleti és gyakorlati feladatokat tartalmaz, beleértve esettanulmányokat, mintakódok elemzését és gyakorlati implementációt.

Megjegyzés

• A gyakorlati órák előre megszervezett mintaadatok és jelentéssablonok alapján kerülnek lebonyolításra. Ha speciális igényeid vannak, kérjük, vedd fel velünk a kapcsolatot.

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.

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.