Inntroksjon til Data Science Treningskurs

Dette er en innføring i Data Science og Kunstig Intelligens (KI) over fem dager.

Kurset leveres med eksempler og øvelser som bruker Python

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot deltakere på mellomnivå som ønsker å automatisere og administrere maskinlæringsarbeidsflyter, inkludert modelltrening, validering og deployering ved bruk av Apache Airflow.

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

• Opprette Apache Airflow for maskinlæringsarbeidsflytovervåkning.
• Automatisere datapreprosessering, modelltrening og valideringsoppgaver.
• Integrere Airflow med maskinlæringsrammeverk og verktøy.
• Deployere maskinlæringsmodeller ved bruk av automatiserte rørledninger.
• Overvåke og optimalisere maskinlæringsarbeidsflyter i produksjon.

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.

Denne opplæringskurset ledet av en instruktør (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataforskere og analytikere som ønsker å bruke AWS Cloud9 for strømlinjeformede dataforskningsarbeidsflyter.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en dataforskingsmiljø i AWS Cloud9.
• Utføre dataanalyse ved hjelp av Python, R og Jupyter Notebook i Cloud9.
• Integrere AWS Cloud9 med AWS tjenester for data som S3, RDS og Redshift.
• Bruke AWS Cloud9 til utvikling og implementering av maskinlæringsmodeller.
• Optimalisere cloudbaserte arbeidsflyter for dataanalyse og -behandling.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datavitenskapsforskere og IT-professionelle med begynnernivå som ønsker å lære grunnleggende dataviten ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og navigere i Google Colab.
• Skrive og kjøre grunnleggende Python-kode.
• Importere og håndtere datasett.
• Opprette visualiseringer ved hjelp av Python-biblioteker.

Deltakerne som fullfører denne treningen vil få en praktisk, reell forståelse av Data Science og dens relaterte teknologier, metoder og verktøy.

Deltakerne vil ha muligheten til å sette dette kunnskapen i praksis gjennom håndsjekkede øvelser. Gruppeinteraksjon og instruktørtilbakemelding er en viktig del av kurset.

Kurset starter med en introduksjon til grunnleggende konsepter i Data Science, for så å gå over til verktøyene og metodene som brukes i Data Science.

Målgruppe

• Utviklere
• Tekniskanalytikere
• IT-konsulenter

Kursformat

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og mye praktisk arbeid

Merk

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

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 kurset er ment for markedsførings- og salgsprofesjoneller som ønsker å dykkere dypere inn i anvendelsen av datascience i markedsføring/salg. Kurset gir detaljert dekning av ulike datascience-teknikker som brukes for "upsale", "cross-sale", markedssegmentering, merkevarebygging og CLV.

Forskjellen mellom markedsføring og salg - Hvordan er salg og markedsføring forskjellige?

I veldig enkle ord kan salg beskrives som en prosess som fokuserer eller retter seg mot individer eller små grupper. Markedsføring på sin side retter seg mot en større gruppe eller den generelle offentligheten. Markedsføring inkluderer forskning (identifisering av kundens behov), utvikling av produkter (produksjon av innovative produkter) og fremme av produktet (gjennom reklame) og skaper bevissthet om produktet blant forbrukerne. På denne måten betyr markedsføring å generere leads eller potensielle kunder. Når produktet er på markedet, er det oppgave til salgsansvarlig å overbevise kunden om å kjøpe produktet. Salg betyr å konvertere leads eller potensielle kunder til kjøp og ordrer, mens markedsføring er rettet mot lengre mål, handler salg om kortere mål.

Denne instruktørledede, live-trening på Norge (online eller på sted) introduserer ideen om samarbeidsutvikling innen datascience og demonstrerer hvordan man bruker Jupyter til å følge og delta som et team i "livssyklusen til en beregningside". Den leder deltakere gjennom opprettelsen av et eksempel på et datascience-prosjekt basert på Jupyter-økosystemet.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere Jupyter, inkludert opprettelse og integrering av et team-repositorium på Git.
• Bruk Jupyter-funksjoner som utvidelser, interaktive widget og flerbruker-modus for å muliggjøre samarbeid på prosjekter.
• Opprette, dele og organisere Jupyter Notebooks med teammedlemmer.
• Velge mellom Scala, Python, R, for å skrive og kjøre kode mot store datasystemer som Apache Spark, alt gjennom Jupyter-grensesnittet.

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.

KNIME Analytics Platform er et førende open source alternativ for data-drevet innovasjon, som hjelper deg til å oppdage det skjulte potensialet i dataene dine, mine for nye innsikter eller predikere nye fremtider. Med mer enn 1000 moduler, hundrevis av klargjorte eksempler, et omfattende utvalg av integrerte verktøy og det bredeste utvalget av avanserte algoritmer tilgjengelig, er KNIME Analytics Platform den perfekte verkstedboksen for enhver datakonsulent og business-analyst.

Dette kurset i KNIME Analytics Platform er en ideell mulighet for begyndere, avanserte brukere og KNIME-eksperter å bli introdusert for KNIME, lære hvordan man bruker det effektivt, og hvordan man skaper klare, omfattende rapporter basert på KNIME-arbeidsflyter.

Dette instruktørførede, live-kurset (online eller plassert) er rettet mot data-professionelle som ønsker å bruke KNIME for å løse komplekse business-behov.

Det er ment for en målgruppe som ikke kjenner til programmering, men som har hensikt med å bruke avanserte verktøy for å implementere analytics-scenarier.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Instalere og konfigurere KNIME.
• Bygge Data Science-scenarier
• Trene, teste og validere modeller
• Implementere en end-to-end verdi kjede for data science-modeller

Kursformat

• Interaktiv foredrag og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Hånd-on implementering i en live-lab miljø.

Kursanpassningsalternativer

• For å be om et tilpasset kurs for dette programmet eller for å få mer informasjon, vennligst kontakt oss for å arrangere.

I den første delen av denne opplæringen dekker vi det grunnleggende om MATLAB og dets funksjon som både et språk og en plattform. Inkludert i denne diskusjonen er en introduksjon til MATLAB syntaks, matriser og matriser, datavisualisering, skriptutvikling og objektorienterte prinsipper.

I den andre delen demonstrerer vi hvordan du bruker MATLAB til datautvinning, maskinlæring og prediktiv analyse. For å gi deltakerne et klart og praktisk perspektiv på MATLABs tilnærming og makt, trekker vi sammenligninger mellom bruk av MATLAB og andre verktøy som regneark, C, C++ og Visual Basic.

I den tredje delen av opplæringen lærer deltakerne hvordan de kan effektivisere arbeidet sitt ved å automatisere databehandlingen og rapportgenereringen.

Gjennom hele kurset vil deltakerne implementere ideene som er lært gjennom praktiske øvelser i et laboratoriemiljø. Ved slutten av opplæringen vil deltakerne ha en grundig forståelse av MATLAB sine evner og vil kunne bruke den til å løse datavitenskapelige problemer i den virkelige verden samt for å effektivisere arbeidet gjennom automatisering.

Det vil bli gjennomført vurderinger gjennom hele kurset for å måle fremgang.

Kursets format

• Kurset inkluderer teoretiske og praktiske øvelser, inkludert casediskusjoner, prøvekodeinspeksjon og praktisk implementering.

Merk

• Øvingsøktene vil være basert på forhåndsarrangerte rapportmaler for eksempeldata. Hvis du har spesifikke krav, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, levende opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådataanalytikere, utviklere eller aspirerende dataforskere som ønsker å bruke maskinlæringsteknikker i Python for å trekke frem innsikt, gjøre prediksjoner og automatisere datastrømmet beslutninger.

Ved slutten av denne kurset vil deltakere være i stand til å:

• Forstå og skille mellom viktige maskinlæringsparadigmer.
• Utforske dataforberedelsesteknikker og modellevalueringsmetrikker.
• Bruke maskinlæringsalgoritmer til å løse reelle dataproblemer.
• Bruk Python biblioteker og Jupyter-notesbøker for praktisk utvikling.
• Bygg modeller for prediksjon, klassifisering, anbefaling og klustring.

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 treningen (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og utviklere som ønsker å bruke RAPIDS for å bygge GPU-akselerte datapipeliner, arbeidsflyter og visualiseringer, ved å bruke maskinlæringsalgoritmer, slik som XGBoost, cuML, etc.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette den nødvendige utviklingsmiljøet for å bygge datamodeller med NVIDIA RAPIDS.
• Forstå funksjonene, komponentene og fordelene ved RAPIDS.
• Utnytt GPU til å akselerere ende-til-ende data- og analytiske pipeliner.
• Implementere GPU-akselert datapreparering og ETL med cuDF og Apache Arrow.
• Lære å utføre maskinlæringsoppgaver med XGBoost- og cuML-algoritmer.
• Bygge data-visualiseringer og utføre grafanalyse med cuXfilter og cuGraph.