Cursuri de pregatire Research Methods and Professional Issues– Data science

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date și dezvoltatorilor care doresc să învețe și să își construiască o carieră în domeniul științei datelor folosind Kaggle.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Învățați despre știința datelor și învățarea mașinilor.
• Explorați analiza datelor.
• Învățați despre Kaggle și cum funcționează.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză mai rapidă a datelor.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Setați mediul necesar pentru a începe să dezvoltați Pandas fluxuri de lucru la scară cu Modin.
.
• Înțelegeți caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
.
• Cunoașteți diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
.
• Realizați Pandas operații mai rapid cu Modin.
.
• Implementați întregul Pandas API și funcțiile.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze RAPIDS pentru a construi conducte de date accelerate de GPU, fluxuri de lucru și vizualizări, aplicând algoritmi de învățare automată, cum ar fi XGBoost, cuML etc.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a construi modele de date cu NVIDIA RAPIDS.
.
• Înțelegeți caracteristicile, componentele și avantajele RAPIDS.
.
• Utilizați GPU-urile pentru a accelera conductele de date și de analiză end-to-end.
.
• Implementați pregătirea datelor accelerată de GPU și ETL cu cuDF și Apache Arrow.
.
• Învățați cum să efectuați sarcini de învățare automată cu algoritmii XGBoost și cuML.
.
• Construiți vizualizări de date și executați analize grafice cu cuXfilter și cuGraph.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date care doresc să utilizeze ecosistemul Anaconda pentru a captura, gestiona și implementa pachete și fluxuri de lucru de analiză a datelor într-o singură platformă.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați componentele și bibliotecile Anaconda.
• Înțelegeți conceptele de bază, caracteristicile și beneficiile lui Anaconda.
.
• Gestionați pachetele, mediile și canalele utilizând Anaconda Navigator.
.
• Utilizați Conda, R și pachetele Python pentru știința datelor și învățarea automată.
.
• Cunoașteți câteva cazuri de utilizare practică și tehnici pentru gestionarea mai multor medii de date.
.

Aceasta este o introducere de 5 zile în Data Science și AI.

Cursul se livrează cu exemple și exerciții cu Python

Vizualizare

Furnizorii de servicii (CSP) se confruntă cu presiune pentru a reduce costurile și a maximiza veniturile medii pe utilizator (ARPU), asigurând în același timp o experiență excelentă a clienților, dar volumele de date continuă să crească. Traficul global de date mobile va crește la o rată anuală de creștere combinată (CAGR) de 78% până în 2016, ajungând la 10,8 exabite pe lună.

Între timp, CSP generează volume mari de date, inclusiv înregistrări de detalii de apel (CDR), date de rețea și date despre clienți. Companiile care exploatează pe deplin aceste date câștigă un prag competitiv. Conform unui sondaj recent realizat de The Economist Intelligence Unit, companiile care folosesc deciziile bazate pe date se bucură de o creștere de productivitate de 5-6%. Cu toate acestea, 53% dintre companii folosesc doar jumătate din datele lor valoroase, iar un sfert dintre respondenți a observat că cantități imense de date utile nu sunt folosite. Volumele de date sunt atât de mari încât analiza manuală este imposibilă, iar cele mai multe sisteme software de moștenire nu se pot menține, ceea ce duce la descărcarea sau ignorarea datelor valoroase.

Cu Big Data & Analytics’ software-ul de date mari de mare viteză, scalabil, CSP-urile pot minera toate datele lor pentru o mai bună luare a deciziilor în mai puțin timp. Diferite produse și tehnici oferă o platformă de software fin-to-end pentru colectarea, pregătirea, analizarea și prezentarea de înțelegeri din datele mari. Domeniile de aplicare includ monitorizarea performanței rețelei, detecția fraudelor, detecția clienților și analiza riscurilor de credit. Big Data & Scala produselor de analiză pentru a gestiona terabite de date, dar implementarea unor astfel de instrumente necesită un nou tip de sistem de bază de date bazată pe cloud, cum ar fi Hadoop sau procesorul de calcul paralel cu scară masivă (KPU etc.)

Acest curs lucrează pe Big Data BI pentru Telco acoperă toate domeniile emergente în care CSP-urile investesc pentru creșterea productivității și deschiderea unui nou flux de venituri de afaceri. Cursul va oferi o imagine completă de 360 de grade a Big Data BI în Telco, astfel încât factorii de decizie și managerii pot avea o imagine foarte largă și cuprinzătoare a posibilităților Big Data BI în Telco pentru productivitate și câștiguri de venituri.

Obiectivele cursului

Obiectivul principal al cursului este de a introduce noi Big Data tehnici de inteligență a afacerilor în 4 sectoare de Telecom Business (Marketing/ Vânzări, Operațiuni de rețea, Operațiuni financiare și Relații cu clienții Management). Elevii vor fi invitați să urmeze:

• Introducere la Big Data-ce este 4Vs (volume, viteză, varietate și veracitate) în Big Data- Generație, extracție și management din perspectiva Telco
• Cum se diferențiază analiza de date de moștenire
• In-house justificare a Big Data -Perspectivă Telco
• Introducere la Hadoop Ecosistem- familiaritate cu toate Hadoop instrumente cum ar fi Hive, Pig, SPARC –când și cum sunt utilizate pentru a rezolva problema Big Data
• Cum Big Data este extras pentru a analiza pentru instrumentul de analiză-cum Business Analysis’s pot reduce punctele lor de durere de colectare și de analiză a datelor prin abordarea integrată Hadoop dashboard
• Introducere de bază a analizei Insight, analizei de vizualizare și analizei predictive pentru Telco
• Analiza clienților Churn și Big Data-cum Big Data analiza pot reduce churnul clienților și insatisfacția clienților în studiile de caz Telco
• Analiza eșecurilor de rețea și a eșecurilor de serviciu din meta-data rețelei și IPDR
• Analiza financiară-fraudă, vase și estimarea ROI din vânzări și date operaționale
• Problema achiziției clienților - Marketingul țintă, segmentarea clienților și vânzările transversale din datele de vânzare
• Introducere și rezumat al tuturor produselor analitice Big Data și unde se potrivesc în spațiul analitic Telco
• Conclusie-cum să luați o abordare pas cu pas pentru a introduce Big Data Business Intelligence în organizația dvs.

Publicul țintă

• Operarea rețelei, managerii financiari, managerii CRM și managerii IT de top în biroul Telco CIO.
• Business Analiștii din Telco
• Administratori de birouri / analisti CFO
• Manageri de operare
• Managerii QA

Participanții care finalizează această formare vor dobândi o înțelegere practică și reală despre Știința datelor și tehnologiile, metodologiile și instrumentele asociate acesteia Participanții vor avea ocazia să pună aceste cunoștințe în practică prin exerciții de manevră Interacțiunea de grup și feedback-ul instructorului constituie o componentă importantă a clasei Cursul începe cu o introducere în conceptele elementare ale Date Science, apoi avansează în instrumentele și metodologiile utilizate în Data Science Public Dezvoltatori Analiști tehnici Consultanți IT Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .

Datele mari sunt seturi de date atât de voluminoase și complexe încât softurile tradiționale de aplicații de prelucrare a datelor nu sunt adecvate pentru a le trata. Provocările de date mari includ captarea datelor, stocarea datelor, analiza datelor, căutarea, partajarea, transferul, vizualizarea, interogarea, actualizarea și confidențialitatea informațiilor.

Acest curs este destinat Marketing profesioniștilor în vânzări care intenționează să aprofundeze aplicarea științei datelor în Marketing/Vânzări. Cursul oferă o acoperire detaliată a diferitelor tehnici de știință a datelor utilizate pentru „upsale”, „cross-sale”, segmentarea pieței, branding și CLV.

Diferența dintre Marketing și vânzări - Cum este că vânzările și marketingul sunt diferite?

În cuvinte foarte simple, vânzările pot fi denumite un proces care se concentrează sau vizează indivizi sau grupuri mici. Marketing, pe de altă parte, vizează un grup mai mare sau publicul larg. Marketing include cercetarea (identificarea nevoilor clientului), dezvoltarea produselor (producerea de produse inovatoare) și promovarea produsului (prin reclame) și crearea conștientizării despre produs în rândul consumatorilor. Ca atare, marketingul înseamnă generarea de clienți potențiali sau perspective. Odată ce produsul este scos pe piață, este sarcina vânzătorului să convingă clientul să cumpere produsul. Vânzările înseamnă convertirea clienților potențiali sau potențialilor în achiziții și comenzi, în timp ce marketingul vizează termene mai lungi, vânzările se referă la obiective mai scurte.

Știința datelor este aplicarea analizelor statistice, a învățării automate, a vizualizării datelor și a programării în scopul înțelegerii și interpretării datelor din lumea reală F # este un limbaj de programare bine adaptat pentru știința datelor, deoarece combină execuția eficientă, REPLscripting, bibliotecile puternice și integrarea scalabilă a datelor În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească F # pentru a rezolva o serie de probleme de știință din lumea reală Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați pachetele integrate de științe F # Utilizați F # pentru a interopera cu alte limbi și platforme, inclusiv Excel, R, Matlab și Python Utilizați pachetul Deedle pentru a rezolva problemele serii de timp Realizați o analiză avansată cu linii minime de cod de calitate a producției Înțelegeți modul în care programarea funcțională este o potrivire naturală pentru calculele științifice și de mare valoare Accesați și vizualizați date cu F # Aplicați F # pentru învățarea în mașină Explorați soluții pentru probleme în domenii precum inteligența afacerilor și jocurile sociale Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Acest training, instruit în direct (la fața locului sau la distanță), este orientat către profesioniști care doresc să înceapă o carieră în Data Science .

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Instalați și configurați Python și MySql.
• Înțelegeți ce este Data Science și cum poate adăuga valoare practic oricărei afaceri.
• Aflați elementele fundamentale ale codării în Python
• Aflați tehnici de Machine Learning supravegheate și nesupervizate și cum să le implementați și să interpretați rezultatele.

Formatul cursului

• Prelegeri și discuții interactive.
• O mulțime de exerciții și practică.
• Implementarea practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

Jupyter este un IDE interactiv și un mediu de calcul interactiv bazat pe web, cu sursă deschisă.

Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, prezintă ideea de dezvoltare colaborativă în știința datelor și demonstrează cum să se utilizeze Jupyter pentru a urmări și a participa în echipă la "ciclul de viață al unei idei de calcul". Acesta îi conduce pe participanți prin crearea unui proiect de exemplu de știință a datelor bazat pe partea superioară a ecosistemului Jupyter.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze Jupyter, inclusiv crearea și integrarea unui depozit de echipă pe Git.
• Să utilizeze caracteristicile Jupyter, cum ar fi extensiile, widgeturile interactive, modul multiutilizator și altele pentru a permite colaborarea în cadrul proiectului.
• Să creeze, să partajeze și să organizeze Jupyter Notebooks cu membrii echipei.
• Alegeți din Scala, Python, R, pentru a scrie și executa coduri împotriva sistemelor de date mari, cum ar fi Apache Spark, toate prin intermediul interfeței Jupyter.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Jupyter Notebook suportă peste 40 de limbaje, inclusiv R, Python, Scala, Scala, Julia, etc. Pentru a personaliza acest curs în limba (limbile) pe care o (le) alegeți, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

KNIME Platforma Analytics este o opțiune de sursă deschisă de top pentru inovația bazată pe date, ajutându-vă să descoperiți potențialul ascuns în datele dvs., să găsiți noi înțelegeri sau să preveniți viitorul nou. Cu mai mult de 1000 de module, sute de exemple pregătite, o gamă cuprinzătoare de instrumente integrate și cea mai largă selecție de algoritmi avansate disponibile, KNIME Platforma Analytics este cutia de instrumente perfectă pentru orice om de știință a datelor și analist de afaceri.

Acest curs pentru KNIME Platforma Analytics este o oportunitate ideală pentru începători, utilizatori avansati și KNIME experți să fie introduse la KNIME, să învețe cum să-l folosească mai eficient, și cum să creeze rapoarte clare, cuprinzătoare bazate pe KNIME fluxurile de lucru

Această formare directă de instructor (online sau on-site) este destinată profesioniștilor de date care doresc să utilizeze KNIME pentru a răspunde nevoilor complexe ale afacerilor.

Este destinat publicului care nu cunoaște programarea și intenționează să utilizeze instrumente de ultimă oră pentru a implementa scenarii analitice

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

• Instalați și configurați KNIME.
• Creați [ 0 ] scenarii
• Tren, testare și modele validate
• Implementarea se încheie cu lanțul de valoare final al modelelor de știință a datelor

Formatul cursului

• Lecții și discuții interactive.
• Multe exerciții și practici.
• Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

• Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs sau pentru a afla mai multe despre acest program, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Serverul este software-ul corporativ pentru colaborarea pe bază de echipă, automatizarea, gestionarea și implementarea fluxurilor de lucru de știință a datelor ca aplicații și servicii analitice.

La sfârșitul cursului, participanții vor putea:

• Schema de analiză fluxuri de lucru pentru a rula automat și să vă dea mai mult timp să se concentreze pe știința datelor.
• Controlul fluxurilor de lucru pentru gestionarea automată a modelului
• Scala și punerea în aplicare a fluxului de lucru cu o arhitectură de server bine furnizată, de înaltă performanță, care este configurată în funcție de specificațiile dvs.
• Proiectați, editați și executați fluxurile de lucru pe KNIME Server folosind editorul de flux de lucru la distanță și profitați de hardware bine furnizat într-un mediu sigur.

Formatul cursului

• Lecții și discuții interactive.
• Multe exerciții și practici.
• Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare

• Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs sau pentru a afla mai multe despre acest program, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

În prima parte a acestei instruiri, acoperim fundamentele MATLAB și funcția acestuia atât ca limbă, cât și ca platformă. În această discuție este inclusă o introducere în sintaxa MATLAB , matrici și matrice, vizualizarea datelor, dezvoltarea scripturilor și principii orientate pe obiect.

În a doua parte, vom demonstra cum se utilizează MATLAB pentru minarea datelor, învățarea mașinii și analiza predictivă. Pentru a oferi participanților o perspectivă clară și practică a abordării și puterii MATLAB , realizăm comparații între utilizarea MATLAB și utilizarea altor instrumente precum foi de calcul, C, C++ și Visual Basic.

În a treia parte a instruirii, participanții învață cum să-și eficientizeze activitatea automatizând prelucrarea datelor și generarea de rapoarte.

Pe parcursul cursului, participanții vor pune în practică ideile învățate prin exerciții hands-on într-un mediu de laborator. Până la sfârșitul pregătirii, participanții vor înțelege cu atenție capacitățile MATLAB și vor putea să o folosească pentru rezolvarea problemelor reale din domeniul științei datelor, precum și pentru eficientizarea activității lor prin automatizare.

Pe parcursul cursului se vor face evaluări pentru a evalua progresul.

Formatul cursului

• Cursul include exerciții teoretice și practice, inclusiv discuții de caz, inspecție a codului de eșantion și implementare practică.

Notă

• Ședințele de practică se vor baza pe șabloane de raport de date pre-aranjate. Dacă aveți cerințe specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.