Data Science Opplæringskurs

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to learn and build their careers in Data Science using Kaggle.

By the end of this training, participants will be able to:

- Learn about data science and machine learning.
- Explore data analytics.
- Learn about Kaggle and how it works.

I den første delen av denne opplæringen dekker vi grunnleggende om MATLAB og dens funksjon som både språk og 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 kan bruke MATLAB til data mining, maskinlæring og prediktiv analyse. For å gi deltakerne et klart og praktisk perspektiv på MATLAB tilnærming og kraft, trekker vi sammenligninger mellom bruk av MATLAB og bruk av andre verktøy som regneark, C, C++ og Visual Basic.

I den tredje delen av opplæringen lærer deltakerne å effektivisere arbeidet sitt ved å automatisere databehandlingen og rapporteringen.

Gjennom hele kurset vil deltakerne praktisere ideene som læres gjennom praktiske øvelser i et laboratoriemiljø. Ved slutten av opplæringen vil deltakerne ha et grundig grep om MATLAB evner og vil kunne bruke det til å løse reelle datavitenskapelige problemer, samt for å effektivisere arbeidet gjennom automatisering.

Vurderinger vil bli gjennomført i løpet av kurset for å måle fremgang.

Kursets format

- Emnet inkluderer teoretiske og praktiske øvelser, inkludert saksdiskusjoner, prøvekodeinspeksjon og praktisk implementering.

Merk

- Øvingsøkter vil være basert på forhåndsarrangerte maler for eksempeldata. Hvis du har spesifikke krav, kan du kontakte oss for å avtale det.

Kurset vil hjelpe deltakerne til å forberede seg på Web Application Development ved hjelp av Python Programming med Data Analytics. Slike data visualisering er et flott verktøy for Top Management i beslutningstaking.

Participants who complete this training will gain a practical, real-world understanding of Data Science and its related technologies, methodologies and tools.

Participants will have the opportunity to put this knowledge into practice through hands-on exercises. Group interaction and instructor feedback make up an important component of the class.

The course starts with an introduction to elemental concepts of Data Science, then progresses into the tools and methodologies used in Data Science.

Audience

- Developers
- Technical analysts
- IT consultants

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the fundamentals of the Python programming language
- Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
- Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
- Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
- Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application

Audience

- Developers
- Analysts
- Quants

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.

Dette er en 5 dagers introduksjon til Data Science og AI.

Kurset blir levert med eksempler og øvelser ved bruk av Python

Data science is the application of statistical analysis, machine learning, data visualization and programming for the purpose of understanding and interpreting real-world data. F# is a well suited programming language for data science as it combines efficient execution, REPL-scripting, powerful libraries and scalable data integration.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use F# to solve a series of real-world data science problems.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use F#'s integrated data science packages
- Use F# to interoperate with other languages and platforms, including Excel, R, Matlab, and Python
- Use the Deedle package to solve time series problems
- Carry out advanced analysis with minimal lines of production-quality code
- Understand how functional programming is a natural fit for scientific and big data computations
- Access and visualize data with F#
- Apply F# for machine learning

Explore solutions for problems in domains such as business intelligence and social gaming

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Denne instruktørledede, liveopplæringen (på stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot fagpersoner som ønsker å starte en karriere innen Data Science .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Installer og konfigurer Python og MySql.
- Forstå hva Data Science er, og hvordan det kan tilføre verdi til praktisk talt enhver bedrift.
- Lær grunnleggende om koding i Python
- Lær veiledte og ikke-overvåkte teknikker for Machine Learning , og hvordan du implementerer dem og tolker resultatene.

Kursets format

- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for tilpasning av kurset

- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

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

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.

The explosion of information and data in today’s world is un-paralleled, our ability to innovate and push the boundaries of the possible is growing faster than it ever has. The role of Data Scientist is one of the highest in-demand skills across industry today.

We offer much more than learning through theory; we deliver practical, marketable skills that bridge the gap between the world of academia and the demands of industry.

This 7 week curriculum can be tailored to your specific Industry requirements, please contact us for further information or visit the Nobleprog Institute website

Audience:

This programme is aimed post level graduates as well as anyone with the required pre-requisite skills which will be determined by an assessment and interview.

Delivery:

Delivery of the course will be a mixture of Instructor Led Classroom and Instructor Led Online; typically the 1st week will be 'classroom led', weeks 2 - 6 'virtual classroom' and week 7 back to 'classroom led'.

Jupyter is an open-source, web-based interactive IDE and computing environment.

This instructor-led, live training introduces the idea of collaborative development in data science and demonstrates how to use Jupyter to track and participate as a team in the "life cycle of a computational idea". It walks participants through the creation of a sample data science project based on top of the Jupyter ecosystem.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Jupyter, including the creation and integration of a team repository on Git
- Use Jupyter features such as extensions, interactive widgets, multiuser mode and more to enable project collaboraton
- Create, share and organize Jupyter Notebooks with team members
- Choose from Scala, Python, R, to write and execute code against big data systems such as Apache Spark, all through the Jupyter interface

Audience

- Data science teams

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- The Jupypter Notebook supports over 40 languages including R, Python, Scala, Julia, etc. To customize this course to your language(s) of choice, please contact us to arrange.

Dette kurset er ment for profesjonelle med Marketing som har til hensikt å gå dypere inn i anvendelsen av datavitenskap i Marketing / salg. Kurset gir
detaljert dekning av forskjellige datavitenskapsteknikker brukt for “salg”, “kryssalg”, markedssegmentering, merkevarebygging og CLV.

Forskjell på Marketing og salg - Hvordan er salg og markedsføring forskjellig?

I veldig enkle ord kan salg betegnes som en prosess som fokuserer eller er rettet mot enkeltpersoner eller små grupper. Marketing er derimot rettet mot en større gruppe eller allmennheten. Marketing inkluderer forskning (identifisering av kundens behov), utvikling av produkter (produksjon av innovative produkter) og markedsføring av produktet (gjennom annonser) og skape bevissthet om produktet hos forbrukerne. Som slik markedsføring betyr generering av potensielle kunder eller potensielle kunder. Når produktet er ute i markedet, er det selgerens oppgave å overtale kunden til å kjøpe produktet. Salg betyr å konvertere kundeemner eller potensielle kunder til kjøp og ordre, mens markedsføring er rettet mot lengre vilkår, og salget gjelder kortere mål.

Denne klasseromsbaserte treningsøkten vil inneholde presentasjoner og spørsmål og svar

Qlik Sense er en cloud-basert dataanalyse programvare for analyse og visning av data. Med Qlik Sense, vil brukere være i stand til å få innsikt ved å koble til forskjellige datakilder og skape avanserte visualiseringer.

Denne instruktørledede, live-trening (online eller on-site) er rettet mot dataanalytikere og webutviklere som ønsker å utvikle associative modeller i Qlik Sense.

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

Apply Qlik Sense i datavitenskap. Bruk og navigere Qlik Sense-grensesnittet. Bygg en data-literat arbeidskraft med AI-interaksjon. Opprett et datadrevet selskap med Qlik Sense.

Format av kurset

Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.

Presto er en distribuert søkemotor for big data analytics. Ved hjelp av Presto, kan brukere nativt spørre data, få tilgang til data fra flere systemer, og mer.

Denne instruktørledede, live-trening (online eller online) er rettet mot data forskere som ønsker å spørre store data kilder med Presto.

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

Anvende Presto nøkkelkonsepter for å optimalisere moderne big data systemer. Bruk Presto til å kjøre eksabytskala lager. Klone data til et proprietært datalagringssystem. Arbeid med eksisterende BI-verktøy som R og Tableau.

Format av kurset

Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.

SMACK er en samling av dataplatform programvare, nemlig Apache Spark, Apache Mesos, Apache Akka, Apache Cassandra, og Apache Kafka. Ved hjelp av SMACK stack kan brukere lage og skala databehandlingsplattformer.

Denne instruktørledede, live-trening (online eller on-site) er rettet mot data forskere som ønsker å bruke SMACK stack til å bygge databehandlingsplattformer for store data løsninger.

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

Implementere en data pipeline-arkitektur for behandling av store data. Utvikle en klusterinfrastruktur med Apache Mesos og Docker. Analyse data med Spark og Scala. Å håndtere ustrukturerte data med Apache Cassandra.

Format av kurset

Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.

KNIME Analytics-plattformen er en ledende åpen kildekode-alternativ for data-drivet innovasjon, som hjelper deg med å oppdage potensialet skjult i dataene dine, mine for nye innsikt, eller forutse nye framtid. Med mer enn 1000 moduler, hundrevis av klare eksempler, et omfattende utvalg av integrerte verktøy, og det bredeste utvalget av avanserte algoritmer tilgjengelig, KNIME Analytics Platform er den perfekte verktøyboksen for enhver data scientist og forretningsanalytiker.

Dette kurset for KNIME Analytics Platform er en ideell mulighet for nybegynnere, avanserte brukere og KNIME eksperter å bli introdusert til KNIME, å lære hvordan å bruke det mer effektivt, og hvordan å lage klare, omfattende rapporter basert på KNIME arbeidsflyter

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller on-site) er rettet mot data fagfolk som ønsker å bruke KNIME for å løse komplekse forretningsbehov.

Det er rettet mot publikum som ikke vet programmering og har til hensikt å bruke toppmoderne verktøy for å implementere analytiske scenarier.

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

Installer og konfigurer KNIME. Bygge Data Science scenarier Tren, test og validerte modeller Implementering avslutter til en sluttverdiskjeden av datavitenskapsmodeller

Format av kurset

Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset eller for å vite mer om dette programmet, vennligst kontakt oss for å arrangere.

KNIME Server er bedriftsprogramvare for teambasert samarbeid, automatisering, ledelse og implementering av data vitenskap arbeidsflyter som analytiske applikasjoner og tjenester.

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

Schedule analytics arbeidsflyter for å kjøre automatisk og gi deg mer tid til å fokusere på datavitenskap. Kontroller arbeidsflyter for å automatisere modellstyring Skala og pin arbeidsflyt utførelse med godt utstyrt, høy ytelse serverarkitektur som er konfigurert til dine spesifikasjoner. Design, redigere og utføre arbeidsflyter på KNIME Server ved hjelp av fjern arbeidsflyten editor og dra nytte av godt utstyrt maskinvare i et trygt miljø.

Format av kurset

Interaktiv forelesning og diskusjon. Mange øvelser og praksis. Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Kurs tilpassingsalternativer

For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset eller for å vite mer om dette programmet, vennligst kontakt oss for å arrangere.

Practical Quantum Computing: Live Online

Launch your high-tech career

This is a 10 hour instructor-led, live online training course. After your immersive training, you will be ready to start work as an entry level quantum computing developer.

By the end of this training, participants will be able to:

- Run and test your quantum programs with the integrated IBM Q
- Use Qiskit to create, compile, and execute quantum computing programs
- Working with practical and advanced quantum algorithms such as QAOA
- Recast real-world problems into an appropriate quantum computing language

Format of the Course

- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to use the Anaconda ecosystem to capture, manage, and deploy packages and data analysis workflows in a single platform.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Anaconda components and libraries.
- Understand the core concepts, features, and benefits of Anaconda.
- Manage packages, environments, and channels using Anaconda Navigator.
- Use Conda, R, and Python packages for data science and machine learning.
- Get to know some practical use cases and techniques for managing multiple data environments.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use RAPIDS to build GPU-accelerated data pipelines, workflows, and visualizations, applying machine learning algorithms, such as XGBoost, cuML, etc.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary development environment to build data models with NVIDIA RAPIDS.
- Understand the features, components, and advantages of RAPIDS.
- Leverage GPUs to accelerate end-to-end data and analytics pipelines.
- Implement GPU-accelerated data preparation and ETL with cuDF and Apache Arrow.
- Learn how to perform machine learning tasks with XGBoost and cuML algorithms.
- Build data visualizations and execute graph analysis with cuXfilter and cuGraph.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Modin to build and implement parallel computations with Pandas for faster data analysis.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary environment to start developing Pandas workflows at scale with Modin.
- Understand the features, architecture, and advantages of Modin.
- Know the differences between Modin, Dask, and Ray.
- Perform Pandas operations faster with Modin.
- Implement the entire Pandas API and functions.