Data Science Kurs i Norge

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å forstå konseptet med forhåndstrente modeller og lære å bruke dem til å løse problemer i den virkelige verden uten å bygge modeller fra ripe.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå konseptet og fordelene med ferdigtrente modeller.
• Utforsk ulike forhåndstrente modellarkitekturer og deres bruksområder.
• Finjuster en forhåndstrent modell for spesifikke oppgaver.
• Implementer forhåndstrente modeller i enkle maskinlæringsprosjekter.

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.

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.

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.

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.

Python er et programmeringsspråk som har vunnet stor popularitet i finansielle bransjen. Anvendt av de største investeringsbankene og hedgefondene, blir det brukt til å bygge en rekke finansielle applikasjoner, fra kjernehandelsprogrammer til risikostyringssystemer.

I dette instruktørførte, live-treningen vil deltakerne lære hvordan man bruker Python til å utvikle praktiske applikasjoner for å løse en rekke spesifikke finansielle problemer.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

• Føre vell med grunnleggende prinsipper i Python-programmeringsspråket
• Last ned, installere og vedlikeholde beste utviklingsverktøy for å skape finansielle applikasjoner i Python
• Velge og bruke de mest egnete Python-pakker og programmeringsteknikker til å organisere, visualisere og analysere finansiell data fra ulike kilder (CSV, Excel, databaser, nettet osv.)
• Bygge applikasjoner som løser problemer relatert til eierskapsfordeling, risikanalyse, investeringsprestasjon og mer
• Felsøke, integrere, distribuere og optimalisere en Python-applikasjon

Målgruppe

• Utviklere
• Analytikere
• Kvantitativ analytikkere (Quants)

Kursformat

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

Merk

• Dette treningen har til hensikt å gi løsninger for noen av de viktigste problemene finansprofesjonelle møter. Hvis du har et bestemt emne, verktøy eller teknikk som du ønsker å legge til eller utdype mer på, vennligst kontakt oss for å arrange.

🔍 Dykker ned i praktiske tilnærminger til datavitenskap og AI med Python — utstyrrer fagpersoner med kompetansen som trengs for å utforske data, bygge maskinlæringsmodeller og implementere AI-drevne løsninger i forretningsmiljøer. Dekker CRISP-DM-arbeidsflyter, statistisk analyse, overvåket og uovervåket læring, dyplæring med Tensorflow, naturlig språkbehandling, store datamengder med Spark, og datadrevet fortellerteknikk. Ideelt for nybegynnere som søker en Python-sertifisering innen datavitenskap og karriereklar analyseopplæring.

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 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.

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.

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 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.