SMACK Stack for Data Science Treningskurs

Dette kurset er ment for utviklere og dataforskere som ønsker å forstå og implementere kunstig intelligens i sine applikasjoner. Spesielt fokus er på dataanalyse, distribuert kunstig intelligens og naturlig språkbehandling.

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.

Oversikt

Communications tjenesteleverandører (CSP) står overfor press for å redusere kostnader og maksimere gjennomsnittlig inntekt per bruker (ARPU), samtidig som de sikrer en utmerket kundeopplevelse, men datavolumene fortsetter å vokse. Globalt mobildatatrafikk vil vokse ved en kombineret årlig vekstrate (CAGR) på 78 prosent i 2016, opp til 10,8 exabytes per måned.

I mellomtiden genererer CSPs store volumer av data, inkludert call detail records (CDR), nettverksdata og kundedata. Selskaper som fullstendig utnytter disse dataene får en konkurransedyktig edge. Ifølge en nylig undersøkelse av The Economist Intelligence Unit, nyter selskaper som bruker data-drevet beslutningstaking en 5-6% økning i produktivitet. Likevel bruker 53% av selskapene bare halvparten av sine verdifulle data, og en fjerdedel av respondentene noterte at enorme mengder nyttige data går uoppnådd. Datavolumene er så høye at manuell analyse er umulig, og de fleste legacy programvare systemer kan’t holde opp, noe som resulterer i verdifulle data blir bortskaffet eller ignorert.

Med Big Data & Analytics’ høyhastighets, skalerbare big data programvare, kan CSPs gruve alle dataene sine for bedre beslutningstaking i mindre tid. Forskjellige Big Data produkter og teknikker gir en end-to-end programvare plattform for å samle inn, forberede, analysere og presentere innsikt fra store data. Anvendelsesområder inkluderer nettverksprestasjonskontroll, svindeldeteksjon, kundekrondeteksjon og kredittrisikoanalyse. Big Data & Analytics produkter skala for å håndtere terabytes av data, men implementering av slike verktøy krever ny type cloud-basert databasesystem som Hadoop eller massiv skala parallell databehandler (KPU etc.)

Dette kurset arbeider på Big Data BI for Telco dekker alle de nye nye områdene der CSP investerer for produktivitet og åpner opp nye virksomhetsinntektsstrømmer. Kurset vil gi en komplett 360-graders oversikt over Big Data BI i Telco slik at beslutningstakere og ledere kan ha en svært bred og omfattende oversikt over mulighetene for Big Data BI i Telco for produktivitet og inntekt.

Kursets mål

Hovedformålet med kurset er å introdusere nye Big Data forretningsintelligence teknikker i 4 sektorer av Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation og Customer Relation Management). Studentene vil bli introdusert til å følge:

• Introduksjon til Big Data-hva er 4Vs (volum, hastighet, variasjon og sannhet) i Big Data- Generasjon, ekstraksjon og ledelse fra Telco perspektiv
• Hvordan Big Data analytiker skiller seg fra arvdata analytiker
• In-house begrunnelse av Big Data -Telco perspektiv
• Introduksjon til Hadoop Ecosystem- kjent med alle Hadoop verktøy som Hive, Pig, SPARC – når og hvordan de brukes til å løse Big Data problem
• Hvordan Big Data er utvunnet til analyse for analyse verktøy-hvor Business Analysis’s kan redusere deres smertepunkter av innsamling og analyse av data gjennom integrert Hadoop dashboard tilnærming
• Basisk introduksjon av Insight-analyse, visualisering-analyse og forutsigbar analyse for Telco
• Customer Churn analytics og Big Data-how Big Data analytics kan redusere kundens churn og kundetilfredshet i Telco-casestudier
• Nettverksfeil og servicefeil analyser fra nettverksmetadata og IPDR
• Finansiell analyse - svindel, vasking og ROI-oppskatting fra salgs- og driftsdata
• Kunder oppkjøp problem-Target markedsføring, kundesegmentering og cross-sales fra salgsdata
• Introduksjon og sammendrag av alle Big Data analytiske produkter og hvor de passer inn i Telco analytisk plass
• Konklusjon - hvordan å ta steg for steg tilnærming til å introdusere Big Data Business Intelligence i organisasjonen din

Target publikum

• Nettverksoperasjoner, finansielle ledere, CRM-ledere og topp IT-ledere i Telco CIO-kontoret.
• Business Analytikere i Telco
• CFO kontor ledere/analytikere
• Operasjonelle ledere
• QA ledere

Eksplosjonen av informasjon og data i dagens verden er uten sidestykke, vår evne til å innovere og flytte grensene for det mulige vokser raskere enn den noen gang har gjort. Rollen som Data Scientist er en av de høyest etterspurte ferdighetene i bransjen i dag.

Vi tilbyr mye mer enn å lære gjennom teori; vi leverer praktiske, salgbare ferdigheter som bygger bro mellom akademia og industriens krav.

Denne 7 ukers læreplanen kan skreddersys til dine spesifikke bransjekrav, vennligst kontakt oss for mer informasjon eller besøk Nobleprog Institutes nettsted

Publikum:

Dette programmet er rettet mot kandidater på postnivå så vel som alle med de nødvendige forutsetningene som vil bli bestemt av en vurdering og intervju.

Leveranse:

Levering av kurset vil være en blanding av Instructor Led Classroom og Instructor Led Online; typisk vil den første uken være 'klasseromsledet', uke 2 - 6 'virtuelt klasserom' og uke 7 tilbake til 'klasseromsledet'.

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.

Dette kurset er ment for Marketing selgere som har til hensikt å komme dypere inn i anvendelsen av datavitenskap i Marketing/salg. Kurset gir detaljert dekning av ulike datavitenskapelige teknikker som brukes for "oppsalg", "krysssalg", markedssegmentering, merkevarebygging og CLV.

Forskjellen på Marketing og salg – hvordan er salg og markedsføring forskjellig?

I svært enkle ord kan salg betegnes som en prosess som fokuserer eller retter seg mot enkeltpersoner eller små grupper. Marketing på den annen side retter seg mot en større gruppe eller allmennheten. Marketing inkluderer forskning (identifisering av kundens behov), utvikling av produkter (produserer innovative produkter) og promotering av produktet (gjennom annonser) og skape bevissthet om produktet blant forbrukerne. Som sådan betyr markedsføring å generere potensielle kunder eller prospekter. Når produktet først er ute i markedet, er det selgerens oppgave å overtale kunden til å kjøpe produktet. Salg betyr å konvertere potensielle kunder eller prospekter til kjøp og bestillinger, mens markedsføring er rettet mot lengre sikt, salg gjelder kortere mål.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære om teknologitilbudene og implementeringstilnærmingene for behandling av grafdata. Målet er å identifisere virkelige objekter, deres egenskaper og relasjoner, deretter modellere disse relasjonene og behandle dem som data ved å bruke en Graph Computing (også kjent som Graph Analytics) tilnærming. Vi starter med en bred oversikt og begrenser oss til spesifikke verktøy når vi går gjennom en serie casestudier, praktiske øvelser og live-implementeringer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hvordan grafdata opprettholdes og krysses.
• Velg det beste rammeverket for en gitt oppgave (fra grafdatabaser til rammeverk for batchbehandling.)
• Implementer Hadoop, Spark, GraphX og Pregel for å utføre grafberegning på tvers av mange maskiner parallelt.
• Se virkelige store dataproblemer når det gjelder grafer, prosesser og gjennomganger.

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.

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, 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.

Python er et programmeringsspråk som har fått stor popularitet i finansnæringen. Adoptert av de største investeringsbankene og hedgefondene, og brukes til å bygge et bredt spekter av finansielle applikasjoner, alt fra kjernehandelsprogrammer til risikostyringssystemer.

I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Python til å utvikle praktiske applikasjoner for å løse en rekke spesifikke økonomirelaterte problemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende i programmeringsspråket Python
• Laste ned, installere og vedlikeholde de beste utviklingsverktøyene for å lage finansielle applikasjoner i Python
• Velge og bruke de mest egnede Python-pakkene og programmeringsteknikkene for å organisere, visualisere og analysere finansielle data fra ulike kilder (CSV, Excel, databaser, web, etc.)
• Bygge applikasjoner som løser problemer knyttet til aktivallokering, risikostyring, investeringsytelse og mer
• Feilsøke, integrere, distribuere og optimalisere en Python-applikasjon

Publikum

• Utviklere
• Analytikere
• Kvantitative analytikere

Kursets format

• Delvis forelesning, delvis diskusjon, øvelser og mye praktisk trening

Merk

• Denne opplæringen har som mål å gi løsninger på noen av de viktigste problemene finansfolk står overfor. Hvis du har et spesifikt tema, verktøy eller teknikk du ønsker å utdype eller utvide, kan du kontakte oss for å avtale dette.

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.

I denne instruktørledede, live-treningen i Norge vil deltakerne lære å bruke Python og Spark sammen for å analysere store data mens de jobber med praktiske øvelser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær hvordan du bruker Spark med Python for å analysere Big Data.
• Arbeid med øvelser som etterligner virkelige tilfeller.
• Bruk forskjellige verktøy og teknikker for stordataanalyse ved hjelp av PySpark.

MLlib er Sparks maskinlæringsbibliotek. Målet er å gjøre praktisk maskinlæring skalerbar og enkel. Den består av vanlige læringsalgoritmer og verktøy, inkludert klassifisering, regresjon, klynger, samarbeidende filtrering, dimensjonalitetsreduksjon, samt primitiver på lavere nivå og optimaliseringsgrensesnitt på rørledningen.

Den deler seg i to pakker:

• spark.mllib inneholder den originale API-en som er bygget på toppen av RDD-er.

• spark.ml gir API på høyere nivå bygget oppå DataFrames for konstruksjon av ML-rørledninger.

Publikum

Dette kurset er rettet mot ingeniører og utviklere som søker å bruke et innebygd maskinbibliotek for Apache Spark