Data Science Kurzusok

Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés olyan szakembereknek szól, akik karrierlehetőséget szeretnének kezdeni az Data Science .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Telepítse és konfigurálja a Python és a MySql szoftvert.
- Tudja meg, mi az Data Science , és hogyan teremt hozzáadott értéket gyakorlatilag bármely vállalkozás számára.
- Ismerje meg a kódolás alapjait a Python
- Ismerje meg a felügyelt és felügyelet nélküli Machine Learning technikákat, és hogyan alkalmazhatja azokat, valamint hogyan értelmezheti az eredményeket.

A tantárgy formátuma

- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.

Ez egy ötnapos bevezetés az Data Science és az AI számára.

A tanfolyam példákkal és gyakorlatokkal szolgál a Python segítségével

Azok a résztvevők, akik befejezték ezt a képzést, gyakorlatias, valósághű megértést kapnak az Adat tudomány és a hozzá kapcsolódó technológiák, módszerek és eszközök terén A résztvevők lehetőséget kapnak arra, hogy ezt a tudást a gyakorlati gyakorlatokon keresztül gyakorolják A csoportos interakció és az oktatói visszajelzés fontos eleme az osztálynak A kurzus az Adat tudomány elemi koncepcióinak bemutatásával kezdődik, majd továbbfejleszti az adatkutatás eszközeit és módszereit Közönség Fejlesztők Műszaki elemzők IT tanácsadók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat jegyzet Ha erre a kurzusra személyre szabott képzést szeretne kérni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot .

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 tanfolyam azoknak a Marketing értékesítési szakembereknek szól, akik el kívánják mélyíteni az adattudomány alkalmazását a Marketing / értékesítés területén. A tanfolyam biztosítja
a „felvásárláshoz”, „keresztértékesítéshez”, a piaci szegmentáláshoz, a márkaépítéshez és a CLV-hez használt különféle tudományos technikák részletes ismertetése.

A Marketing és az értékesítés különbsége - Hogyan különbözik az értékesítés és a marketing?

Nagyon egyszerű szavakkal az értékesítést olyan folyamatnak lehet nevezni, amely magánszemélyekre vagy kis csoportokra összpontosít vagy céloz meg. Marketing viszont nagyobb csoportot vagy a lakosságot célozza meg. Marketing magában foglalja a kutatást (a vevő igényeinek meghatározása), a termékek fejlesztését (innovatív termékek előállítása), a termék népszerűsítését (reklámok útján) és a termékkel kapcsolatos tudatosság növelését a fogyasztók körében. Mivel az ilyen marketing azt jelenti, hogy potenciális ügyfeleket vagy kilátásokat generál. Amint a termék piacra kerül, az eladó feladata, hogy rávegye a vevőt a termék megvásárlására. Az értékesítés azt jelenti, hogy az ügyfelek vagy a kilátásokat vásárlásokká és megrendelésekké alakítják át, míg a marketing hosszabb távra irányul, az eladások rövidebb célokra vonatkoznak.

Az adat tudomány a statisztikai elemzés, a gépi tanulás, az adatok vizualizációja és programozás alkalmazása a realworld adatok megértése és értelmezése céljából Az F # egy jól alkalmazható programozási nyelv az adat tudomány számára, mivel egyesítik a hatékony végrehajtást, a REPLscriptelést, a hatékony könyvtárakat és a skálázható adatintegrálást Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják használni az F # -ot, hogy megoldhassanak egy sor valós világú adatkommunikációs problémát A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Használja az F # integrált adatcsomagjait Használja az F # -ot, hogy együttműködjön más nyelvekkel és platformokkal, mint például az Excel, az R, a Matlab és a Python Használja a Deedle csomagot idősoros problémák megoldásához Végezze el a fejlett elemzést minimális termelési minőségi kóddal Értsd meg, hogy a funkcionális programozás természetesen illeszkedik a tudományos és nagy számításokhoz Az adatok elérése és megjelenítése F # Alkalmazzunk F # gépi tanuláshoz Fedezze fel az olyan megoldások megoldásait, mint az üzleti intelligencia és a szociális játékok Közönség Fejlesztők Adatkutatók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .

A Jupyter egy nyílt forráskódú, webbased interaktív IDE és számítástechnikai környezet Ez az oktatott, élő képzés bemutatja az adatkutatásban való együttmőködés fejlesztésének ötletét, és bemutatja, hogyan használhatja Jupyteret a "számítási ötlet életciklusában" csapatként való nyomon követés és részvétel céljából A résztvevők a Jupyter ökoszisztéma tetején alapuló mintaadat-tudományos projekt létrehozásával haladnak A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Telepítse és konfigurálja a Jupyter-et, beleértve a Git-ban egy csapatadatbázis létrehozását és integrálását Használja a Jupyter funkcióit, például kiterjesztéseket, interaktív kütyüket, többfelhasználós módot és többet, hogy lehetővé tegye a projekt együttműködését Jupyter jegyzetfüzetek készítése, megosztása és megszervezése a csapattagokkal Válasszon a Scala, a Python, az R-ból, hogy írjon és futtasson kódot nagy adatrendszerek, mint például az Apache Spark, a Jupyter interfészen keresztül Közönség Adatkutató csapatok A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat jegyzet A Jupypter Notebook több mint 40 nyelven támogat, többek között R, Python, Scala, Julia stb A tanfolyam testreszabásához a választott nyelv (ek) hez kérjük, forduljon hozzánk, hogy gondoskodjon .

A képzés első részében áttekintjük a MATLAB alapjait és annak funkcióját, mind nyelvként, mind platformként. Ez a megbeszélés a MATLAB szintaxisának, tömbjeinek és mátrixainak, az adatok megjelenítésének, a szkriptek fejlesztésének és az objektum-orientált elveknek a bevezetését tartalmazza.

A második részben bemutatjuk, hogyan lehet a MATLAB ot használni az adatbányászathoz, gépi tanuláshoz és prediktív elemzéshez. Annak érdekében, hogy a résztvevők világos és gyakorlati perspektívát nyújtsanak a MATLAB megközelítéséről és hatalmáról, összehasonlításokat készítünk a MATLAB és más eszközök, például táblázatok, C, C++ és Visual Basic használata között.

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

A tanfolyam során a résztvevők gyakorlati tapasztalatokat vezetnek be a laboratóriumi környezetben. A képzés végére a résztvevők alaposan meg fogják érteni a MATLAB képességeit, és képesek lesznek arra felhasználni a valós adatok tudományos problémáinak megoldására, valamint az automatizálás útján történő munkájuk korszerűsítésére.

A haladás felmérése érdekében az értékelést a kurzus egész területén végzik.

A tantárgy formátuma

- A tanfolyam elméleti és gyakorlati gyakorlatokat foglal magában, beleértve az esettanulmányokat, a mintakód ellenőrzését és a gyakorlati megvalósítást.

jegyzet

- A gyakorlati foglalkozások előre elkészített mintaadat-sablonokon alapulnak. Ha konkrét követelményei vannak, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

Python egy programozási nyelv, amely óriási népszerűségre tett szert a pénzügyi iparban. A legnagyobb befektetési bankok és a fedezeti alapok által elfogadott pénzügyi eszköz széles skáláját építik fel, az alapkereskedelmi programoktól kezdve a kockázatkezelési rendszerekig.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell használni a Python ot gyakorlati alkalmazások kifejlesztésére számos konkrét pénzügyi vonatkozású probléma megoldására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

- Ismerje meg a Python programozási nyelv alapjait
- Töltse le, telepítse és karbantartja a Python pénzügyi alkalmazások létrehozására szolgáló legjobb fejlesztőeszközöket
- Válassza ki és használja a legmegfelelőbb Python csomagokat és programozási technikákat a különféle forrásokból származó pénzügyi adatok rendezésére, megjelenítésére és elemzésére (CSV, Excel , adatbázisok, web stb.)
- Készítsen alkalmazásokat, amelyek megoldják az eszközallokációval, a kockázatelemzéssel, a befektetési teljesítménygel és egyéb kérdésekkel kapcsolatos problémákat
- Hibaelhárítás, integrálás, telepítés és optimalizálás a Python alkalmazásban

Közönség

- Fejlesztők
- Az elemzők
- quants

A tantárgy formátuma

- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

- Ennek a képzésnek a célja a pénzügyi szakemberek által felvetett néhány alapvető probléma megoldása. Ha azonban van egy adott témája, eszköze vagy technikája, amelyet tovább szeretne fűzni vagy kidolgozni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Ez az osztálytermi alapú képzés prezentációkat és Q & A foglalkozásokat tartalmaz

The training course will help the participants prepare for Web Application Development using Python Programming with Data Analytics. Such data visualization is a great tool for Top Management in decision making.