Data Science oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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 Budapest (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 oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) azoknak a kezdő szintű adattudósoknak és IT szakembereknek szolgál, akik szeretnének megtanulni az adattudomány alapjait a Google Colab használatával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Felállítani és navigálni a Google Colab-ben.
• Írni és végrehajtani alapvető Python kódot.
• Betölteni és kezelni adathalmazokat.
• Vizualizációkat létrehozni a Python könyvtárak segítségével.

Ez interaktív, tanárvezetett képzés Budapest (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 Budapest-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 5 napos bevezetés az Adat tudományba és a Műszaki intelligencia (AI) területére.

A kurzust példákkal és gyakorlatokkal mutatják be Python használatával.

Ez oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen történő) képzés azoknak a szakembereknek szólnak, akik Data Science karriert szeretnének kezdeményezni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Python és MySql telepítésére és konfigurálására.
• Megérteni, hogy mi az a Data Science és hogyan hozzákhözhet hozzá értéket szinte bármelyik üzletnek.
• Python alapjait megismerni.
• Felügyelt és fel nem ügyelt Machine Learning technikákat megtanulni, és hogyan lehet őket implementálni, valamint hogyan értelmezni az eredményeiket.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sokat gyakorolni és gyakorlatozni.
• Valós laboratóriumi környezetben történő gyakorlati alkalmazás.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ez a képzés testreszabására kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbizgatással.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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 Analytics Platform egy vezető nyílt forráskódú opció az adattagalmazású innovációra, amely segít felfedezni az adatokban rejlő potenciálatot, friss láthatóságokat nyerhetünk, vagy jövőbeni előrejelzéseket tehetünk. Több mint 1000 modul, százainak a készen futtatandó példák, átfogó eszközök integrált tartománya és a legélesztettebb algoritmusok leghasonthatlanul széles választékának rendelkezésével a KNIME Analytics Platform tökéletes eszköztár minden adattudós és üzleti analitikus számára.

Ez az oktatási program a KNIME Analytics Platformhoz kezdők, haladó felhasználók és KNIME szakértők ideális alkalmat kínál arra, hogy beismerkedjenek a KNIME-be, jobban megtanulják használatát, és hogyan hozzanak létre egyértelmű, átfogó jelentéseket a KNIME folyamatok alapján.

Ez az oktatási program (online vagy helyszíni) személyeket céloz meg, akik adatelemzők és üzleti igények megoldására kívánjanak a KNIME-t használni.

Célpublikus olyan emberek, akik nem ismernek programozást, de újszerű eszközöket szeretnének alkalmazni az analitikai forgatókönyvek implementálásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a KNIME-t.
• Adattudományos forgatókönyveket létrehozni
• Modell betanítás, tesztelés és érvényesítése
• Az adattudomány modell értékkettes sorának implementálása

Képzés formátuma

• Interaktív előadás és vitafolyamat.
• Sok gyakorlati feladat és gyakorlás.
• Élő labor környezetben történő gyakorlás.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabásának kérése, vagy több információ a programról. Kérjük lőjjön kapcsolatot velünk a rendezéshez.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Budapest (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 Budapest (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 az imérsítményes képzés után képes lesz elektromosan kezdő szintű kvantumszámítási fejlesztőként munkát végezni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Futtatni és tesztelni kvantum programjaikat az integrált IBM Q-n
• Használni a Qiskit-et kvantumszámítási programok létrehozására, fordítására és végrehajtására
• Gyakorlati és haladó kvantum algoritmusokkal dolgozni, például a QAOA-val
• Átformálni a valós világ problémáit egy megfelelő kvantumszámítási nyelvre

Képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi megvalósítás élő laboratorikus környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• A képzés testreszabásának kérése érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

Ez az interaktív képzés Budapest-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 Budapest-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 Budapest-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.