Data Science oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni az előre képzett modellek fogalmát, és megtanulni, hogyan alkalmazzák őket valós problémák megoldására anélkül, hogy modelleket építenének. karcolás.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az előre betanított modellek fogalmát és előnyeit.
• Fedezze fel a különféle előre betanított modellarchitektúrákat és azok használati eseteit.
• Finomhangoljon egy előre betanított modellt konkrét feladatokhoz.
• Valósítson meg előre betanított modelleket egyszerű gépi tanulási projektekben.

Ez az oktatóvezetésű, élő (online vagy helyszíni) képzés középszintű adattudósok és analitikusok számára szól, akik szeretnék használni az AWS Cloud9-t az adattudományi munkafolyamatok egyszerűsítésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Adattudományi környezet beállítása az AWS Cloud9-ben.
• Adat elemzése Python, R, és Jupyter Notebook használatával a Cloud9-ben.
• AWS Cloud9 integrálása az AWS adatszolgáltatásokkal, mint az S3, RDS és Redshift.
• AWS Cloud9 használata gépi tanulási modellfejlesztéshez és telepítéshez.
• Adat elemzés és feldolgozáshoz szolgáló felhőalapú munkafolyamatok optimalizálása.

Ez az instruktor vezetésű élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középfokú résztvevőkre vonatkozik, akik szeretnének automatizálni és kezelni a gépi tanulási folyamatokat, beleértve a modell tanítását, validálását és üzembe helyezését is az Apache Airflow segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani az Apache Airflow-t a gépi tanulási folyamatok irányítására.
• Automatizálni az adat előfeldolgozását, a modell tanítását és validálását.
• Integrálni az Airflow-ot gépi tanulási keretrendszerekkel és eszközzel.
• Üzembe helyezni a gépi tanulási modelleket automatizált folyamatokkal.
• Figyelni és optimalizálni a gépi tanulási folyamatokat a termelésben.

Ez az interaktív képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a kezdő szintű adatelemzőknek és IT szakembereknek irányul, akik megtanulják a Google Colab alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és navigálni a Google Colab-on belül.
• Alapvető Python kódokat írni és futtatni.
• Adatszámadalmakat importálni és kezelni.
• Vizuálistikus megjelenéseket készíteni Python könyvtárakkal.

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.

A képzés segíti a résztvevőket abban, hogy Python programozással és adatelemzéssel webalkalmazásokat fejlesszenek. Az adatelemzés egy nagyszerű eszköz a vezetőség számára az üzemeltetési döntéseket meghozni.

A képzés befejezése után a résztvevők gyakorlati, valós életben alkalmazható ismereteket szereznek az adattudományról és annak kapcsolódó technológiáiról, módszereiről és eszközeiről.

A résztvevők a gyakorlati feladatok segítségével alkalmazhatják ezt az ismeretet. Csoportos interakció és oktató visszajelzések fontos része a képzésnek.

A kurzus elemi adattudományi fogalmak bevezetésével kezdődik, majd továbbhalad az adattudományban alkalmazott eszközökre és módszerekre.

Célcsoport

• Fejlesztők
• Technikai elemzők
• IT konzulensök

Képzés formája

• Részben előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és intenzív gyakorlás

Megjegyzés

• Egy testreszabott képzés kérése esetén lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

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 egy öt napos bevezető az adatelemzésbe és a mesterséges intelligenciába (AI).

A kurzus példák és gyakorlatok segítségével Python használatával bemutatja a témákat.

Ez az oktatók által vezetett, élő képzés (online vagy személyes) azzokra a szakemberekre vonatkozik, akik szeretnének adatelemzőként kezdeni pályafutást.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Python és MySql telepítésére és konfigurálására.
• Az adatelemzés jelentőségének megértésére, valamint annak módjának, hogyan hozzáad értéket majdnem bármilyen üzleti tevékenységhez.
• A Python programozás alapjainak megtanulására.
• A felügyelt és nem felügyelt gépi tanulási technikák ismeretére, valamint azok implementálásának és eredményeinek értelmezésének módjainak megtanulására.

Képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő labor környezetben való gyakorlás.

Képzés személyre szabása lehetőségei

• Egyéni képzés kérése esetén lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

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.

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.

A KNIME Adatelemző Platform egy vezető nyílt forráskódú megoldás az adatvezérelt innovációhoz, amely segít felfedezni az adatokban rejlő potenciális értéket, új beazonosulást találni vagy új jövőket előre jelezni. Több mint 1000 modul, számos készen futtatható példa, komprehenszív eszközök teljes körű sortéma és a leghaladóbb algoritmusok legnagyobb választékával rendelkező KNIME Adatelemző Platform tökéletes eszköztár bármely adattudós és üzleti elemző számára.

A KNIME Adatelemző Platform képzése ideális lehetőség kezdők, haladó felhasználók és KNIME szakértők számára, hogy megismerjék a KNIME-t, hatékonyabban használják, valamint világos és részletes jelentéseket készítsenek KNIME munkafolyamatok alapján.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszínen) azzal az adatszakemberekre szól, akik szeretnének KNIME-t használni összetett üzleti igények megoldásához.

A program célközönsége olyan emberekből áll, akik nem ismernek programozást és haladó eszközöket szeretnének alkalmazni elemző forgatókönyvek implementálásához.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• KNIME telepítése és konfigurálása.
• Adattudományi forgatókönyvek kialakítása
• Modell tanítása, tesztelése és érvényesítése.
• Az adattudományi modell értékköltség-szerkezetének végpontjai közötti implementálása

Képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Elméleti alkalmazás élő labor környezetben.

Képzés személyre szabási lehetőségei

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ezzel a képzéssel kapcsolatban, vagy többet szeretne megtudni a programról, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

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 oktatóvezetett, élőképzés Magyarország (online vagy helyszíni) a Qlik Sense-ben asszociatív modelleket kívánó adattudósoknak és webfejlesztőknek szól.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Qlik Sense alkalmazására adattudományban.
• Qlik Sense felületének használatára és navigálására.
• Adatokat érintő munkavállalókat építenek ki AI-interakcióval.
• Adatokat irányító vállalatot hoznak létre Qlik Sense segítségével.

Ez a bevonó képzés után készen lesz első szintű kvantumszámítási fejlesztőként kezdni a munkát.

A képzés végezetén a résztvevők képesek lesznek:

• Futtatni és tesztelni kvantum programjaikat az integrált IBM Q-n keresztül
• Használni a Qiskit-et kvantumszámítási programok létrehozására, fordítására és végrehajtására
• Praktikus és haladó kvantuimalgoritmusokkal dolgozni, például a QAOA-val
• Átformálni valós világbeli problémákat megfelelő kvantumszámítási nyelvre

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézilabban való implementáció élő laborkörnyezetben.

A képzés testreszabásának lehetőségei

• A személyre szabott képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezésének módjaival kapcsolatban.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő kormányzás Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adatait tudósokra irányul, akik szeretnék használni a SMACK stack-ot nagy adatmegoldásokhoz.

Ez az oktatási program végére a résztvevők képesek lesznek:

• Adatfeldolgozási architektúra kialakítása nagy adatok kezeléséhez.
• Klüster infrastruktúra fejlesztése Apache Mesos és Docker használatával.
• Adatok elemzése Spark és Scala segítségével.
• Strukturálhatatlan adatok kezelése Apache Cassandra használatával.

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.