Python Programming Grunnleggende bruk av Google Colab Treningskurs

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på sted) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å utvide sin kunnskap om maskinlæringsmodeller, forbedre sine ferdigheter innen hyperparameter-tuning og lære hvordan de skal deployere modeller effektivt ved bruk av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Implementere avanserte maskinlæringsmodeller ved hjelp av populære rammeverk som Scikit-learn og TensorFlow.
• Optimalisere modellprestasjon gjennom hyperparameter-tuning.
• Deployere maskinlæringsmodeller i virkelige applikasjoner ved bruk av Google Colab.
• Samarbeide og administrere store maskinlæringsprosjekter i Google Colab.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå dataforskere og ingeniører som ønsker å bruke Google Colab og Apache Spark for behandling og analyse av store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Opprette en stor data-miljø ved bruk av Google Colab og Spark.
• Behandle og analysere store datasett effektivt med Apache Spark.
• Visualisere store data i et samarbeidsmiljø.
• Integrere Apache Spark med skyløsninger.

Denne instruktørlig, live-utdanningen (online eller på stedet) er rettet mot begynnende datavitere og IT-profesjonelle som ønsker å lære grunnleggende data science ved hjelp av Google Colab.

Ved avslutningen av denne utdanningen vil deltakerne kunne:

• Opprette og navigere i Google Colab.
• Skrive og kjøre grunnleggende Python kode.
• Importere og håndtere datasett.
• Opprette visualiseringer med Python biblioteker.

Denne instruktørlede, live-trening i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å dyptgående forståelse av datamaskinens syn og utforske TensorFlow's muligheter for å utvikle sofistikerte synsmodeller ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bygge og trene konvolusjonelle nørale nettverk (CNNs) ved hjelp av TensorFlow.
• Utnyttet Google Colab for skalbar og effektiv modellutvikling i skyen.
• Implementere bildebehandlingsteknikker for oppgaver innen datamaskinens syn.
• Utplasserer datamaskinens synsmodeller for virkelige applikasjoner.
• Bruker overføringslæring for å forbedre ytelsen av CNN-modeller.
• Visualiserer og tolker resultatene fra bildeklassifiseringsmodeller.

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 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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivådataforskerne og utviklere som ønsker å forstå og bruke dyp læringsteknikker ved hjelp av Google Colab-miljøet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Oppsette og navigere Google Colab for dyplæringprosjekter.
• Forstå grunnleggende prinsipper om neuronnettverk.
• Implementere dyplæringmodeller med TensorFlow.
• Trenne og vurdere dyplæringmodeller.
• Bruke avanserte funksjoner i TensorFlow for dyplæring.

Denne instruktørlede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot begynnende dataforskere som ønsker å lære å lage meningsfulle og visuelt tiltrekkende datavisualiseringer.

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

• Opprette og navigere Google Colab for datavisualisering.
• Opprette ulike typer plott ved hjelp av Matplotlib.
• Bruke Seaborn for avanserte visualiseringsteknikker.
• Tilpasse plott for bedre presentasjon og klarhet.
• Tylle og presentere data effektivt ved hjelp av visuelle verktøy.

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.

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-opplæring (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådatavitere og utviklere som ønsker å anvende maskinlæringsalgoritmer effektivt ved hjelp av Google Colab-miljøet.

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

• Opprette og navigere Google Colab for maskinlæringsprosjekter.
• Forstå og anvende ulike maskinlæringsalgoritmer.
• Bruke biblioteker som Scikit-learn for å analysere og forutsi data.
• Implementere overvåket og uovervåket læringsmodeller.
• 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.

Denne instruktørlede, live-trening (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivådataforskere og utviklere som ønsker å bruke NLP-teknikker med Python i Google Colab.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende begreper innen 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.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte fagpersoner som ønsker å dyptgående forståelse av forsterkende læring og dens praktiske anvendelser innen AI-utvikling ved hjelp av Google Colab.

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

• Forstå kjernekonseptene i algoritmer for forsterkende læring.
• Implementere modeller for forsterkende læring ved hjelp av TensorFlow og OpenAI Gym.
• Utvikle intelligente agenter som lærer gjennom forsøk og feil.
• Optimalisere agenteres ytelse ved bruk av avanserte teknikker som Q-læring og dybde-Q-nettverk (DQNs).
• Trene agenter i simulerte miljøer ved bruk av OpenAI Gym.
• Utplassere modeller for forsterkende læring for virkelige applikasjoner.

Denne instruktørlig, live opplæringskursen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-dataeksperter som ønsker å bruke tidsserieprognoseteknikker på virkelige data ved hjelp av Google Colab.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for tidsserieanalyse.
• Bruke Google Colab til å jobbe med tidsseriedata.
• Bruke ARIMA-modeller til å forutsi datatrender.
• Utnytte Facebook’s Prophet-bibliotek for fleksibel prognose.
• Visualisere tidsseriedata og prognoseresultater.