Data Mining with Python Treningskurs

Goal:

Lære å jobbe med SPSS på selvstendighetsnivå

Adressatene:

Analytikere, forskere, forskere, studenter og alle de som ønsker å tilegne seg muligheten til å bruke SPSS-pakken og lære populære datautvinningsteknikker.

Kurset kan leveres med alle verktøy, inkludert gratis programvare og applikasjoner for datautvinning med åpen kildekode

Publikum

Hvis du prøver å være fornuftig ut fra dataene du har tilgang til eller ønsker å analysere ustrukturerte data tilgjengelig på nettet (som Twitter, koblet inn osv.), Er dette kurset noe for deg.

Det er mest rettet mot beslutningstakere og personer som trenger å velge hvilke data som er verdt å samle inn og hva som er verdt å analysere.

Det er ikke rettet mot folk som konfigurerer løsningen, de menneskene vil dra nytte av det store bildet.

Leveringsmodus

I løpet av kurset vil delegatene bli presentert med fungerende eksempler på stort sett åpen kildekode-teknologier.

Korte forelesninger blir fulgt av presentasjon og enkle øvelser av deltakerne

Innhold og programvare brukt

All programvare som brukes oppdateres hver gang kurset kjøres, så vi sjekker de nyeste versjonene som er mulig.

Den dekker prosessen fra innhenting, formatering, behandling og analyse av dataene, for å forklare hvordan man kan automatisere beslutningsprosesser med maskinlæring.

R er et gratis programmeringsspråk med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. R brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere i selskaper og akademia. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.

Målet med kurset er å gjøre deltakerne i stand til å mestre hvordan man arbeider med SQL språket i Oracle database for datautvinning på mellomnivå.

Objektiv:

Delegater kan analysere store datasett, trekke ut mønstre, velge riktig variabel som påvirker resultatene, slik at en ny modell forutses med prediktive resultater.

R er et gratis programmeringsspråk med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. R brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere i selskaper og akademia. R har også funnet tilhengere blant statistikere, ingeniører og forskere uten dataprogrammeringsevner som synes det er enkelt å bruke. Dens popularitet skyldes den økende bruken av data mining for forskjellige mål, for eksempel angitte annonsepriser, finne nye medisiner raskere eller finjustere økonomiske modeller. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.

R er et gratis programmeringsspråk med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. R brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere i selskaper og akademia. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.

Dette kurset er beregnet på ingeniører og beslutningstakere som arbeider innen data mining og knoweldge-funn.

Du lærer hvordan du lager effektive tomter og måter å presentere og representere dataene dine på på en måte som vil appellere til beslutningstakerne og hjelpe dem til å forstå skjult informasjon.

Denne instruktørledede, live opplæringskurset i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere av Python og dataanalytikere som ønsker å forbedre ferdighetene sine i dataanalyse og datamanipulering ved bruk av Pandas og NumPy.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en utviklingsmiljø som inkluderer Python, Pandas og NumPy.
• Lage en dataanalyseapplikasjon ved bruk av Pandas og NumPy.
• Utføre avansert datamanipulering, sortering og filtreringsoperasjoner.
• Utføre aggregatoperasjoner og analysere tidsrekker.
• Visualisere data ved bruk av Matplotlib og andre visualiseringsbiblioteker.
• Feilsøke og optimalisere dataanalysekoden sin.

Big data er datasett som er så omfangsrike og komplekse at tradisjonell databehandlingsapplikasjonsprogramvare er utilstrekkelig til å håndtere dem. Store datautfordringer inkluderer innhenting av data, datalagring, dataanalyse, søk, deling, overføring, visualisering, spørring, oppdatering og informasjon om personvern.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke FastAPI med Python for å bygge, teste og distribuere RESTful APIer enklere og raskere.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sette opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å utvikle API-er med Python og FastAPI.
• Opprette API-er raskere og enklere ved hjelp av FastAPI-biblioteket.
• Lære hvordan man oppretter datamodeller og skjemaer basert på Pydantic og OpenAPI.
• Koble API-er til en database ved hjelp av SQLAlchemy.
• Implementere sikkerhet og autentisering i API-er ved hjelp av FastAPI-verktøyene.
• Bygge container-images og distribuere web-API-er til en sky-server.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og programvareingeniører som ønsker å bruke Dask med Python-økosystemet for å bygge, skalere og analysere store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp miljøet for å begynne å bygge stordatabehandling med Dask og Python.
• Utforsk funksjonene, bibliotekene, verktøyene og APIene som er tilgjengelige i Dask.
• Forstå hvordan Dask akselererer parallell databehandling i Python.
• Lær hvordan du skalerer Python-økosystemet (Numpy, SciPy og Pandas) ved hjelp av Dask.
• Optimaliser Dask-miljøet for å opprettholde høy ytelse ved håndtering av store datasett.

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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke FARM (FastAPI, React og MongoDB)-stakken for å bygge dynamiske, høyytelses- og skalerbare nettapplikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet som integrerer FastAPI, React og MongoDB. Forstå nøkkelkonseptene, funksjonene og fordelene med FARM-stakken. Lær hvordan du bygger REST APIer med FastAPI. Lær hvordan du designer interaktive applikasjoner med React. Utvikle, test og distribuer applikasjoner (front-end og back-end) ved å bruke FARM-stakken.