Python Programming Fundamentals using Google Colab 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.

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 slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot begynnere på området datavitenskap og IT-profesjonelle som ønsker å lære grunnleggende datavitenskap med Google Colab.

• Opprette og navigere i Google Colab.
• Skrive og kjøre grunnleggende Python kode.
• Importere og behandle datasett.
• Lage visualiseringer med Python bibliotek.

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.

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.

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, 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.

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.

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.