Data Science oktatás Hajdú-Bihar

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Hajdú-Bihar-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 oktatóvezetett, élő képzés Hajdú-Bihar (online vagy helyszínen) olyan középfokú résztvevők számára szól, akik szeretnék automatizálni és kezelni a gépi tanulási munkafolyamatokat, beleértve a modellképzést, validálást és telepítést Apache Airflow segítségével.

Ennek a képzésnek a végén a résztvevők képesek lesznek:

• Apache Airflow beállítása gépi tanulási munkafolyamatok koordinálására.
• Adatfeldolgozás, modellképzés és validálási feladatok automatizálása.
• Airflow integrálása gépi tanulási keretekkel és eszközökkel.
• Modellképzési automatikus pipelínek segítségével.
• Gépi tanulási munkafolyamatok monitorozása és optimalizálása 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 Hajdú-Bihar (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 Hajdú-Bihar-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 képzési kurzus segítséget nyújt a résztvevőknek a Python Programozással történő Webalkalmazás-fejlesztésre és Adat-Analitika használatára való felkészülésében. Ilyen adatvizualizáció kiváló eszköz a Legfelső Vezetésnek a döntéshozatalban.

Azok a résztvevők, akik elvégzik ezt a képzést, gyakorlati, valós ismereteket szereznek a Data Science-ről és a kapcsolódó technológiákról, módszertanokról és eszközökről.

A résztvevők gyakorlati gyakorlatokon keresztül lehetőséget kapnak arra, hogy ezt a tudást a gyakorlatba is átültessék. A csoportos interakció és az oktatói visszajelzések az óra fontos részét képezik.

A kurzus a Data Science elemi fogalmainak bemutatásával kezdődik, majd a Data Science-ben használt eszközök és módszertanok felé halad.

Közönség

• Fejlesztők
• Műszaki elemzők
• informatikai tanácsadók

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlatok

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

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:

• Megérteni a Python programozási nyelv alapjait
• Letölteni, telepíteni és karbantartani a legjobb fejlesztőeszközöket pénzügyi alkalmazások létrehozásához a Python -ben
• Kiválasztani és használni a legmegfelelőbb Python csomagokat és programozási technikákat a pénzügyi adatok rendszerezéséhez, vizualizálásához és elemzéséhez különböző forrásokból (CSV, Excel, adatbázisok, web, stb.)
• Alkalmazásokat létrehozni, amelyek megoldják az eszközallokációval, kockázatelemzéssel, befektetési teljesítménnyel és még sok más kapcsolatos problémákat
• Hibaelhárítani, integrálni, üzembe helyezni és optimalizálni egy Python alkalmazást

Közönség

• Fejlesztők
• Elemzők
• Kvantitatív elemzők

A tantárgy formátuma

• Részben előadás, részben megbeszélés, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok

jegyzet

• Ez a képzés megoldást nyújt a pénzügyi szakemberek által felmerülő alapvető problémákra. Ha azonban van egy konkrét témája, eszköze vagy technikája, amelyet szeretne kiegészíteni vagy részletesebben kifejteni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot.

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 Hajdú-Bihar-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.

áttekintés

A szolgáltatók (CSP) nyomást gyakorolnak a költségek csökkentésére és az átlagos felhasználói bevétel (ARPU) maximalizálására, miközben kiváló ügyfélélményt biztosítanak, de az adatok mennyisége tovább növekszik. A globális mobil adatforgalom növekedni fog egy kombinált éves növekedési ütemben (CAGR) 78 százalékkal 2016-ra, elérve a 10,8 exabyt havonta.

Eközben a CSP-k nagy mennyiségű adatot generálnak, beleértve a hívási részleteket (CDR), a hálózati adatokat és az ügyféladatokat. Azok a cégek, amelyek teljes mértékben kihasználják ezeket az adatokat, versenyképes küszöböt szereznek. A The Economist Intelligence Unit közelmúltbeli felmérése szerint az adatközpontú döntéshozatalt használó vállalatok 5-6% -os termelékenységnövekedést élveznek. Azonban a vállalatok 53 százaléka csak az értékes adataik felét használja fel, és a megkérdezettek egyharmada megjegyezte, hogy a hasznos adatok hatalmas mennyiségét nem használják fel. Az adatok mennyisége olyan magas, hogy a kézi elemzés lehetetlen, és a legtöbb örökletes szoftverrendszer nem tudja megtartani, ami értékes adatokat hagy el vagy figyelmen kívül hagy.

Big Data & Analytics’ nagy sebességű, méretezhető nagy adat szoftverrel a CSP-k minálhatják az összes adatukat a jobb döntéshozatal érdekében kevesebb idő alatt. Különböző termékek és technikák végső szoftver platformot biztosítanak a nagy adatokból származó betekintések gyűjtésére, előkészítésére, elemzésére és bemutatására. Az alkalmazási területek közé tartozik a hálózati teljesítmény nyomon követése, a csalás kimutatása, az ügyfélhullám kimutatása és a hitelkockázatelemzés. Big Data & Analytics termékek skála kezelni terabytes adatokat, de az ilyen eszközök végrehajtása új típusú felhőalapú adatbázis rendszer, mint a Hadoop vagy a tömeges skála párhuzamos számítógépes processzor ( KPU stb.)

Ez a tanfolyam dolgozik Big Data BI for Telco fedezi az összes feltörekvő új területeket, amelyekben a CSP-k befektetnek a termelékenység növelése és megnyitása új üzleti bevételi áram. A kurzus teljes 360 fokos áttekintést nyújt a Big Data BI-ről a Telco-ban, hogy a döntéshozók és a vezetők nagyon széles és átfogó áttekintést kapjanak a Big Data BI lehetőségekről a Telco-ban a termelékenység és a bevételi nyereség érdekében.

kurzus célkitűzései

A kurzus fő célja, hogy új Big Data üzleti intelligencia technikákat vezessen be 4 ágazatban Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation és Customer Relation Management). A diákokat be kell mutatni a következőkre:

• Bevezetés Big Data-mi a 4Vs (volumen, sebesség, sokszínűség és valószínűség) a Big Data- Generáció, kivonás és menedzsment a Telco perspektívából
• Hogyan különbözik az elemző az öröklési adatok elemzőjétől
• Otthoni indokolás Big Data -Telco perspektívája
• Bevezetés a Hadoop Ökoszisztéma- ismerkedés az összes Hadoop eszközök, mint a Hive, Pig, SPARC – mikor és hogyan használják megoldani Big Data problémát
• Hogyan Big Data kivonható elemezni az analitikai eszköz-hogyan Business Analysis’s csökkentheti a fájdalompontok gyűjtése és elemzése az adatok révén integrált Hadoop dashboard megközelítés
• Az Insight elemzés, a vizualizációs elemzés és az előrejelzési elemzés alapvető bemutatása a Telco számára
• Az ügyfélszóró elemzés és a Big Data-how Big Data elemzés csökkenti az ügyfélszórót és az ügyfél elégedetlenségét a Telco-ügyvizsgálatokban
• Hálózati hibák és szolgáltatási hibák elemzése a Hálózati meta-adatokból és az IPDR-ből
• Pénzügyi elemzés - csalás, csalás és ROI becslés az értékesítésből és az üzemeltetési adatokból
• Ügyfél beszerzési probléma-cél marketing, ügyfél szegmentáció és cross-sales az értékesítési adatokból
• Bevezetés és összefoglaló az összes Big Data analitikai termékről és arról, hogy hol illeszkednek a Telco analitikai térbe
• Következtetés-hogyan lehet lépésről lépésre megközelíteni Big Data Business Intelligence bevezetését a szervezetbe

Célközönség

• Hálózati üzemeltetések, Pénzügyi Menedzserek, CRM menedzserek és vezető IT menedzserek a Telco CIO irodájában.
• Business Az elemzők a Telco
• CFO irodai menedzserek / elemzők
• Operációs menedzserek
• QA menedzserek

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.

KNIME Az Analytics Platform egy vezető nyílt forráskódú lehetőség az adatokon alapuló innováció számára, amely segít felfedezni az adatokban rejtett potenciálokat, új betekintést keres, vagy új jövőket megjósolni. Több mint 1000 modul, több száz készenléti példával, integrált eszközök átfogó választékával és a legszélesebb körű fejlett algoritmusokkal rendelkezésre áll, az Analytics Platform tökéletes eszköztár minden adattudós és üzleti elemző számára.

Ez a kurzus az KNIME Analytics Platform ideális lehetőséget kezdőknek, fejlett felhasználóknak és KNIME szakértőknek, hogy bemutassák az KNIME, hogy megtanulják, hogyan kell hatékonyabban használni, és hogyan kell létrehozni egyértelmű, átfogó jelentéseket az KNIME munkafolyamatok alapján

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy on-site) olyan adatfeldolgozókra összpontosít, akik szeretnék használni KNIME a komplex üzleti igények kielégítésére.

Olyan közönségre irányul, aki nem ismeri a programozást, és a legmodernebb eszközöket kívánja használni az analitikai forgatókönyvek végrehajtására.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítása és konfigurálása KNIME.
• Építse Data Science forgatókönyvek
• Vezetés, tesztelés és validált modellek
• A végrehajtás az adattudomány modellek végső értékláncára irányul

A kurzus formája

• Interaktív előadás és vita.
• Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
• Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

• Ahhoz, hogy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, vagy többet tudjon erről a programról, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Hajdú-Bihar (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 Hajdú-Bihar (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.

Práctikus Kvantumszámítástechnika: Élő Online

Indítsd el magas technológiai karrieredet

Ez egy 10 órás oktatói vezetett, élő online képzések. A merült bevezetés után kész leszel ahhoz, hogy kezdj el dolgozni, mint kezdő szintű kvantumszámítástechnikai fejlesztő.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Quantum programok futtatása és tesztelése az IBM Q integrált verziójával
• Qiskit használata quantum számítógépes programok létrehozásához, fordításához és végrehajtásához
• Práctikus és előrehaladott quantum algoritmusokkal dolgozunk, mint például QAOA
• Valós világbeli problémák átalakítása megfelelő quantum számítástechnikai nyelvbe

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi végrehajtás élő-labor környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott verziójának megkéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez oktatói irányítású, élő tanfolyam (online vagy helyszínen) a RAPIDS használatát célzó adat tudósok és fejlesztők számára van szolgálatban, akik GPU-gyorsított adatsorok, folyamatok és vizualizációk létrehozására akarnak sor kerülni, alkalmazva olyan gépi tanulás algoritmusokat, mint az XGBoost, cuML stb.

E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet az NVIDIA RAPIDS adatmodellek létrehozásához.
• Megérteni a RAPIDS funkcióit, komponenseit és előnyeit.
• Kihasználni a GPU-kat a teljes adatsor és analitikai folyamatok gyorsításához.
• GPU-gyorsított adatfelkészítés és ETL megvalósítását cuDF és Apache Arrow segítségével.
• Megtanulják, hogyan végezhetnek gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Adatvizualizációk létrehozása és grafikus elemzés végrehajtása cuXfilter és cuGraph segítségével.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Hajdú-Bihar (online vagy helyszínen) azoknak a data scientist-nek szánva, akik az SMACK stacket szeretnék használni nagy adathalmazok feldolgozására szolgáló adatfeldolgozó platformok létrehozásához.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Nagy adathalmazok feldolgozásához szolgáló adatcsővonal architektúrát valósítani meg.
• Apache Mesos és Docker segítségével cluster infrasztruktúrát fejleszteni.
• Adatokat Spark és Scala segítségével elemzeni.
• Apache Cassandra segítségével strukturálatlan adatokat kezelni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Hajdú-Bihar-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.