Introduction to Google Colab for Data Science Treningskurs

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Denne instruktør-ledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte fagfolk som ønsker å forbedre sine kunnskaper om maskinlæringsmodeller, forbedre sine ferdigheter i hyperparameterjustering og lære å implementere modeller effektivt ved hjelp av Google Colab.

• Implementere avanserte maskinlæringsmodeller ved hjelp av populære rammeverk som Scikit-learn og TensorFlow.
• Optimalisere modellprestasjoner gjennom hyperparameterjustering.
• Implementere maskinlæringsmodeller i virkelige applikasjoner ved hjelp av Google Colab.
• Samarbeide og administrere store maskinlæringsprosjekter i Google Colab.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke Anaconda-økosystemet til å fange opp, administrere og distribuere pakker og dataanalysearbeidsflyter på én enkelt plattform.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Anaconda komponenter og biblioteker.
• Forstå kjernekonseptene, funksjonene og fordelene ved Anaconda.
• Administrer pakker, miljøer og kanaler ved hjelp av Anaconda Navigator.
• Bruk Conda-, R- og Python-pakker for datavitenskap og maskinlæring.
• Bli kjent med noen praktiske brukstilfeller og teknikker for å administrere flere datamiljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå datavitenskapsfolk og ingeniører som ønsker å bruke Google Colab og Apache Spark til prosessering og analyse av stor data.

• Opprette en stor data-miljø ved hjelp av Google Colab og Spark.
• Prosessere og analysere store datasett effektivt med Apache Spark.
• Visualisere stor data i et samarbeidsmiljø.
• Integrere Apache Spark med skybaserte verktøy.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

Denne opplæringen, som holdes av en instruktør (online eller på stedet), er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å fordype seg i datamaskinvisjon og utforske TensorFlow’s muligheter for å utvikle sofistikerte visjonsmodeller ved hjelp av Google Colab.

• Bygg og trene konvolusjonelle neurale nettverk (CNNs) ved hjelp av TensorFlow.
• Utnytt Google Colab for skalbar og effektiv skybasert modellutvikling.
• Implementere bildebehandlingsmetoder for oppgaver innen datamaskinvisjon.
• Utplassere datamaskinvisjonsmodeller for virkelige applikasjoner.
• Bruke overføring av læringsmodeller for å forbedre ytelsen til CNN-modeller.
• Visualisere og tolke resultatene fra bildeklassifiseringsmodeller.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

Denne instruktørlede, liveopplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådataforskere og utviklere som ønsker å forstå og bruke dype læringsmetoder med Google Colab-miljøet.

• Opprette og navigere i Google Colab for dype læringsprosjekter.
• Forstå grunnleggende prinsipper for neuronnettverk.
• Implementere dype læringsmodeller med TensorFlow.
• Trene og evaluere dype læringsmodeller.
• Bruke avanserte funksjoner i TensorFlow for dype læringsprosjekter.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

Denne instruktør-ledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot begynnende datavitere som ønsker å lære å lage meningsfulle og visuelt tiltrekkende data-visualiseringer.

• Opprette og navigere Google Colab for data-visualisering.
• Lage ulike typer plott ved hjelp av Matplotlib.
• Bruke Seaborn for avanserte visualiseringsmetoder.
• Tilpasse plott for bedre presentasjon og klarhet.
• Fortolke og presentere data effektivt ved hjelp av visuelle verktøy.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og utviklere som ønsker å lære og bygge karrierer i Data Science ved hjelp av Kaggle.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær om datavitenskap og maskinlæring.
• Utforsk dataanalyse.
• Lær om Kaggle og hvordan det fungerer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Denne instruktørledede, liveopplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå dataforskere og utviklere som ønsker å bruke maskinlæringsalgoritmer effektivt ved hjelp av Google Colab-miljøet.

• Opprette og navigere i Google Colab for maskinlæringsprosjekter.
• Forstå og bruke ulike maskinlæringsalgoritmer.
• Bruke biblioteker som Scikit-learn til å analysere og forutsi data.
• Implementere overvåkte og uovervåkte læringmodeller.
• Optimalisere og evaluere maskinlæringsmodeller effektivt.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke Modin til å bygge og implementere parallelle beregninger med Pandas for raskere dataanalyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige miljøet for å begynne å utvikle Pandas arbeidsflyter i skala med Modin.
• Forstå funksjonene, arkitekturen og fordelene ved Modin.
• Kjenn forskjellene mellom Modin, Dask og Ray.
• Utfør Pandas operasjoner raskere med Modin.
• Implementer hele Pandas API og funksjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Denne opplæringskursen, som er ledet av en instruktør, (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataforsker og utviklere som ønsker å anvende NLP-teknikker ved hjelp av Python i Google Colab.

• Forstå de grunnleggende konseptene i naturlig språkbehandling.
• Forbehandle og rense tekstdata for NLP-oppgaver.
• Utføre følelsesanalyse ved hjelp av NLTK og SpaCy-bibliotekene.
• Arbeide med tekstdata ved hjelp av Google Colab for skalerbar og samarbeidsbasert utvikling.

By the end of this training, participants will be able to:This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at beginner-level developers and data analysts who wish to learn Python programming from scratch using Google Colab.

• Forstå grunnleggende prinsipper for Python-programmering.
• Implementere Python-kode i Google Colab-miljøet.
• Bruke styringsstrukturer til å styre flyten av et Python-program.
• Opprette funksjoner for å organisere og gjenbruke kode effektivt.
• Utforske og bruke grunnleggende biblioteker for Python-programmering.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke RAPIDS til å bygge GPU-akselererte datapipelines, arbeidsflyter og visualiseringer, ved å bruke maskinlæringsalgoritmer, som XGBoost, cuML, etc.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å bygge datamodeller med NVIDIA RAPIDS.
• Forstå funksjonene, komponentene og fordelene ved RAPIDS.
• Utnytt GPUer for å akselerere ende-til-ende data- og analysepipelines.
• Implementer GPU-akselerert dataforberedelse og ETL med cuDF og Apache Arrow.
• Lær hvordan du utfører maskinlæringsoppgaver med XGBoost- og cuML-algoritmer.
• Bygg datavisualiseringer og utfør grafanalyse med cuXfilter og cuGraph.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte fagpersoner som ønsker å forbedre sin forståelse av forsterkende læring og dens praktiske anvendelser i AI-utvikling ved bruk av Google Colab.

• Forstå de grunnleggende konseptene i forsterkende læringsalgoritmer.
• Implementere forsterkende læringmodeller ved bruk av TensorFlow og OpenAI Gym.
• Utvikle intelligente agenter som lær seg gjennom forsøk og feil.
• Optimalisere agentenes ytelse ved hjelp av avanserte teknikker som Q-læring og dybde Q-nettverk (DQNs).
• Trene agenter i simulerte miljøer ved bruk av OpenAI Gym.
• Implementere forsterkende læringmodeller for virkelige applikasjoner.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-dataprofesjonelle som ønsker å bruke tidsserieprognoser til virkelige datasett ved hjelp av Google Colab.

• Forstå grunnleggende prinsipper for tidsserieanalyse.
• Bruke Google Colab til å arbeide med tidsseriedata.
• Bruke ARIMA-modeller for å forutsi datatrender.
• Bruke Facebook’s Prophet-bibliotek for fleksible prognoser.
• Visualisere tidsserie-data og prognoseresultater.