Cursuri Machine Learning

Cursuri Machine Learning

Cursurile de instruire la nivel local instruite de instructor (ML) demonstrează prin practica practică cum se aplică tehnici de învățare a mașinilor și instrumente pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în diverse industrii. Cursurile NobleProg ML acoperă diferite limbi de programare și cadre, inclusiv Python, limba R și Matlab. Cursurile de învățare la mașină sunt oferite pentru o serie de aplicații din industrie, printre care se numără Finanțele, Banca și Asigurările și acoperă fundamentele Machine Learning, precum și abordări mai avansate, cum ar fi Deep Learning. Instruirea pentru instruirea în mașină este disponibilă ca "formare live la fața locului" sau "instruire live la distanță". Training-ul live la fața locului poate fi efectuat la fața locului la sediul clientului România sau în centrele de formare corporativa NobleProg din România România . Instruirea live la distanță este realizată printr-un desktop interactiv, la distanță. NobleProg - Furnizorul dvs. de formare locală

Machine Translated

Mărturii

★★★★★
★★★★★

ML (Machine Learning) Course Outlines

Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic
14 hours
Generative Pre-Trained Transformers (GPT) sunt modele de ultimă generație în procesarea limbajului natural care au revoluționat diverse aplicații, inclusiv generarea de limbaj, completarea textului și traducerea automată. Acest curs oferă o explorare aprofundată a modelelor GPT, cu accent pe GPT-3 și cele mai recente progrese în GPT-4. Participanții vor obține informații despre arhitectura, tehnicile de instruire și aplicațiile modelelor GPT.Această instruire live condusă de instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date, inginerilor de învățare automată, cercetătorilor NLP și pasionaților de inteligență artificială care doresc să înțeleagă funcționarea interioară a modelelor GPT, să exploreze capacitățile GPT-3 și GPT-4. și învață cum să folosești aceste modele pentru sarcinile lor NLP.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
    Înțelegeți conceptele și principiile cheie din spatele transformatoarelor generative pre-antrenate. Înțelegeți arhitectura și procesul de instruire al modelelor GPT. Utilizați GPT-3 pentru sarcini precum generarea de text, completarea și traducerea. Explorați cele mai recente progrese în GPT-4 și aplicațiile sale potențiale. Aplicați modele GPT propriilor proiecte și sarcini NLP.
Formatul cursului
    Prelecție interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
    Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
21 hours
LightGBM este un cadru de stimulare a gradientului distribuit gratuit și open-source pentru învățarea automată, dezvoltat inițial de Microsoft. Se bazează pe algoritmi de arbore de decizie și este utilizat pentru clasare, clasificare și alte sarcini de învățare automată.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător până la mediu și oamenilor de știință de date care doresc să învețe elementele de bază ale LightGBM și să exploreze tehnici avansate.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
    Instalați și configurați LightGBM. Înțelegeți teoria din spatele algoritmilor de creștere a gradientului și arborelui de decizie. Utilizați LightGBM pentru sarcini de învățare automată de bază și avansate. Implementați tehnici avansate, cum ar fi ingineria caracteristicilor, reglarea hiperparametrului și interpretarea modelului. Integrați LightGBM cu alte cadre de învățare automată. Depanați problemele comune în LightGBM.
Formatul cursului
    Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
    Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
21 hours
Stable Diffusion este un model puternic de învățare profundă care poate genera imagini detaliate pe baza descrierilor de text.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință ai datelor de nivel mediu până la avansat, inginerilor de învățare automată, cercetătorilor de învățare profundă și experților în viziunea computerizată care doresc să-și extindă cunoștințele și abilitățile în învățarea profundă pentru text. -generarea imaginilor.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
    Înțelegeți arhitecturile și tehnicile avansate de deep learning pentru generarea text-to-image. Implementați modele complexe și optimizări pentru sinteza imaginilor de înaltă calitate. Optimizați performanța și scalabilitatea pentru seturi de date mari și modele complexe. Reglați hiperparametrii pentru o performanță mai bună a modelului și o generalizare. Integrați Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente de deep learning.
Formatul cursului
    Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
    Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
7 hours
Vertex AI este un mediu Google Cloud pentru finalizarea sarcinilor de învățare automată, de la experimentare, la implementare, la gestionarea și monitorizarea modelelor. Este o infrastructură scalabilă care oferă capabilități de gestionare a utilizatorilor și controale de securitate asupra proiectelor de învățare automată.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează inginerilor software de nivel începător până la mediu sau oricărei persoane care doresc să învețe cum să folosească Vertex AI pentru a efectua și finaliza activități de învățare automată.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
    Înțelegeți cum funcționează Vertex AI și utilizați-l ca platformă de învățare automată. Aflați despre învățarea automată și conceptele NLP. Aflați cum să instruiți și să implementați modele de învățare automată folosind Vertex AI.
Formatul cursului
    Prelecție interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
    Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
21 hours
DeepSpeed este o bibliotecă de optimizare a învățării profunde care facilitează scalarea modelelor de învățare profundă pe hardware distribuit. Dezvoltat de Microsoft, DeepSpeed se integrează cu PyTorch pentru a oferi o scalare mai bună, un antrenament mai rapid și o utilizare îmbunătățită a resurselor.Această instruire live condusă de instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date de nivel începător până la mediu și inginerilor de învățare automată care doresc să îmbunătățească performanța modelelor lor de învățare profundă.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
    Înțelegeți principiile învățării profunde distribuite. Instalați și configurați DeepSpeed. Scalați modele de deep learning pe hardware distribuit folosind DeepSpeed. Implementați și experimentați cu funcțiile DeepSpeed pentru optimizare și eficiență a memoriei.
Formatul cursului
    Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
    Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
7 hours
AlphaFold este un sistem Artificial Intelligence (AI) care efectuează predicția structurilor de proteine. Este dezvoltat de Alphabet’s/Google’s DeepMind ca un sistem de învățare profundă care poate predica cu precizie modelele 3D ale structurilor de proteine. Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată biologilor care doresc să înțeleagă cum AlphaFold funcționează și utilizează AlphaFold modele ca ghiduri în studiile lor experimentale. La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
    Înțelegeți principiile de bază AlphaFold. Aflați cum funcționează AlphaFold. Învățați cum să interpretați AlphaFold predicțiile și rezultatele.
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, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
21 hours
Stable Diffusion este un model puternic de învățare profundă care poate genera imagini detaliate pe baza descrierilor de text.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință ai datelor, inginerilor de învățare automată și cercetătorilor în viziunea computerizată care doresc să folosească Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
    Înțelegeți principiile Stable Diffusion și cum funcționează pentru generarea de imagini. Construiește și antrenează Stable Diffusion modele pentru sarcini de generare de imagini. Aplicați Stable Diffusion la diferite scenarii de generare de imagini, cum ar fi pictura în interior, pictura în exterior și traducerea imagine-la-imagine. Optimizați performanța și stabilitatea modelelor Stable Diffusion.
Formatul cursului
    Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
    Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
14 hours
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) este un software de vizualizare pentru minarea datelor cu sursă deschisă. Acesta oferă o colecție de algoritmi de învățare automată pentru pregătirea datelor, clasificarea, clusterarea și alte activități de minare a datelor. Această instruire condusă de instructori, formare live (online sau on-site) este destinată analistilor de date și cercetătorilor de date care doresc să utilizeze Weka pentru a îndeplini sarcinile de minare a datelor. La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
    Instalați și configurați Weka Înțelegeți mediul Weka și bențul de lucru. Realizarea sarcinilor de minare a datelor folosind Weka.
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, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
14 hours
Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor Machine Learning în practică. Prin utilizarea limbii de programare Python și a diferitelor biblioteci, și pe baza unei mulțime de exemple practice, acest curs învață cum să utilizeze cele mai importante blocuri de construcție Machine Learning, cum să ia decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmelor și să valideze rezultatele. Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente din caseta de instrumente Machine Learning cu încredere și de a evita prăbușirile comune ale aplicațiilor Data Science.
21 hours
În cadrul acestei instruiri instruite, participanții vor învăța tehnicile cele mai relevante și de tăiere a mașinilor în Python, deoarece construiesc o serie de aplicații demo care implică imagini, muzică, text și date financiare Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Implementarea algoritmilor de învățare a mașinilor și a tehnicilor de rezolvare a problemelor complexe Aplicați învățarea profundă și învățarea semisupervizată a aplicațiilor care implică imagini, muzică, text și date financiare Împingeți algoritmii Python la potențialul lor maxim Utilizați biblioteci și pachete, cum ar fi NumPy și Theano Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
28 hours
scopul acestui curs este de a oferi competență generală în aplicarea metodelor de învățare automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diverselor sale biblioteci și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață să folosească cele mai importante blocuri de mașini de învățare, să facă decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor. scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente de la machine learning Toolbox cu încredere și pentru a evita capcanele comune de date Științe aplicații.
28 hours
Acesta este un curs de 4 zile care introduce AI și aplicația sa folosind Python limba de programare. Există o opțiune de a avea o zi suplimentară pentru a începe un proiect AI la finalizarea acestui curs. 
21 hours
Profundă Reinforcement Learning se referă la capacitatea unui agent artificial " de a învăţa prin procesul şi error şi pedepsiuni. Un agent artificial obiectiv să emuleze un om ' capacitățile de a obține și construi cunoştinţele pe propriu, direct din inputuri crude, cum ar fi viziune. Pentru a realiza învăţării de înţelegere, se utilizează rețele de învăţare profund și neurală. Învăţarea reforţării este diferit de învăţarea machinelor și nu se află pe abordele de învăţare supraveghere și nesupervizuate.În această instructoră, întrenare viu, participanţii vor învăţa fundamentale ale Profundului Reinforcement Learning, în timp ce acestea se întâmplă prin crearea unui agent Deep Learning.Până la sfârșitul acestei formaţii, parteneri vor putea:
    Înţeleg conceptele cheie în spatele Profundului Reinforcement Learning și pot fi capabil să-l distingueze de Machine Learning Aplică algoritmele avansate Reinforcement Learning pentru a rezolva problemele din lumi reale Construge un Deep Learning Agent
Audienţă
    Dezvoltatorii știinci de date
Formatul cursului
    Lecția de parte, discuție de parte, exerciți şi practica grea
28 hours
Învățarea cu mașină este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Învățarea profundă este o subfeme de învățare automată care utilizează metode bazate pe reprezentările și structurile de date de învățare, cum ar fi rețelele neuronale. Python este o limbă de programare de nivel înalt, cunoscută pentru sinteza și citibilitatea codului. În acest curs de instruire, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecom folosind Python pe măsură ce trec prin crearea unui model de risc de credit de învățare profundă. La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
    Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde. Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecom. Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecom. Construiți propriul lor model de predicție de învățare profundă a clienților cu ajutorul Python.
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, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
14 hours
Embedding Projector este o aplicație web open source pentru vizualizarea datelor utilizate pentru instruirea sistemelor de învățare a mașinilor Creat de Google, face parte din TensorFlow Această instruire instruită live introduce conceptele din spatele Proiectoarelor Embedding și umblă participanții prin configurarea unui proiect demo Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Explorați modul în care datele sunt interpretate de modelele de învățare automată Navigați prin vizualizările 3D și 2D ale datelor pentru a înțelege modul în care algoritmul de învățare a mașinilor îl interpretează Înțelegeți conceptele din spatele embeddings și rolul lor în reprezentarea vectorilor matematici pentru imagini, cuvinte și cifre Explorați proprietățile unei încorporări specifice pentru a înțelege comportamentul unui model Aplicați proiectul de încorporare în cazuri de utilizare realworld, cum ar fi construirea unui sistem de recomandări pentru melodii pentru iubitorii de muzică Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
7 hours
Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovare, CTO-uri, arhitecți de software și oricine este interesat de o imagine de ansamblu a inteligenței artificiale aplicate și cea mai apropiată previziune pentru dezvoltarea sa.
7 hours
Acest curs de formare este destinat persoanelor care ar dori să aplice tehnici de bază Machine Learning în Machine Learning în aplicații practice. Public Cercetătorii de date și statisticienii care au o anumită familiaritate cu învățarea în mașină și știu cum să programeze programul R. Accentul acestui curs este pus pe aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării. Scopul este de a oferi o introducere practică în învățarea mașinilor pentru participanții interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă Exemple specifice sectorului sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.
14 hours
Acest curs de formare este pentru persoanele care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice. Public Acest curs este destinat cercetătorilor de date și statisticienilor care au o anumită familiaritate cu statisticile și știu cum să programeze R (sau Python sau altă limbă aleasă). Accentul pe acest curs se referă la aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării. Scopul este de a oferi aplicații practice Machine Learning participanților interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă. Exemple specifice sectorului sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.
14 hours
Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor de Machine Learning în practică. Prin utilizarea platformei de programare R și a diferitelor sale biblioteci, și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață cum să folosești cele mai importante elemente de bază ale Machine Learning , cum să ia decizii de modelare a datelor, să interpretezi rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor. Scopul nostru este să vă oferim abilitățile de a înțelege și utiliza instrumentele cele mai fundamentale din caseta de instrumente Machine Learning încredere și de a evita capcanele comune ale aplicațiilor Data Science .
21 hours
Rețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Artificial Intelligence (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.
21 hours
This course will be a combination of theory and practical work with specific examples used throughout the event.
21 hours
Acest curs introduce metode de învățare în robotică. Este o prezentare generală a metodelor, motivațiilor și ideilor principale existente în contextul recunoașterii modelului. După un scurt context teoretic, participanții vor efectua exerciții simple folosind open source (de obicei R) sau orice alt software popular.
14 hours
Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor de Machine Learning în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Scala și a diferitelor sale biblioteci, și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață cum să folosești cele mai importante elemente de bază ale Machine Learning , cum să ia decizii de modelare a datelor, să interpretezi rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor. Scopul nostru este să vă oferim abilitățile de a înțelege și utiliza instrumentele cele mai fundamentale din caseta de instrumente Machine Learning încredere și de a evita capcanele comune ale aplicațiilor Data Science .
14 hours
R  este un limbaj de programare open-source gratuit pentru calculul statistic, analiza datelor și grafică. R  este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analisti de date în cadrul corporațiilor și academiei. R are o gamă largă de pachete pentru minarea datelor.
35 hours
Acest curs este creat pentru persoanele care nu au experiență anterioară în ceea ce privește probabilitățile și statisticile .
21 hours
Cursul este dedicat celor care doresc să cunoască un program alternativ la pachetul comercial MATLAB Instruirea în trei zile oferă informații complete privind deplasarea în mediul înconjurător și realizarea pachetului OCTAVE pentru analiza datelor și calculele de inginerie Beneficiarii cursului sunt începători, dar și cei care cunosc programul și care ar dori să-și sistematizeze cunoștințele și să-și îmbunătățească abilitățile Nu este necesară cunoașterea altor limbi de programare, dar va facilita în mare măsură însușirea cunoștințelor de către cursanți Cursul vă va arăta cum să utilizați programul în multe exemple practice .
21 hours
Acest curs de pregătire este destinat persoanelor care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice pentru echipa lor. Pregătirea nu se va cufunda în tehnicități și nu se va învârti în jurul conceptelor de bază și aplicațiilor operaționale / de afaceri ale aceluiași. Public țintă
  1. Investitori și antreprenori AI
  2. Manageri și Ingineri a căror companie se aventura în spațiul AI
  3. Analisti de Business și investitori
7 hours
Snorkel este un sistem pentru crearea rapidă, modelarea și gestionarea datelor de antrenament Se axează pe accelerarea dezvoltării aplicațiilor de extragere a datelor structurate sau "întunecate" pentru domenii în care seturile de antrenament etichetate mari nu sunt disponibile sau ușor de obținut În acest training instruit, participanții vor învăța tehnici de extragere a valorii din date nestructurate, cum ar fi text, tabele, figuri și imagini, prin modelarea datelor de antrenament cu Snorkel Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați programatic programe de formare pentru a permite etichetarea seturilor masive de antrenament Antrenează modele de calitate superioară, prin modelarea în primul rând a seturilor de antrenament zgomotoase Utilizați Snorkel pentru a implementa tehnici de supraveghere slabă și a aplica programarea datelor pentru sistemele de învățare automată slabă Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
14 hours
Encog este un cadru de învățare a mașinilor opensource pentru Java șiNet În acest training instruit, participanții vor învăța tehnici avansate de învățare în mașină pentru a construi modele predictive de rețea neuronale exacte Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Implementați diferite tehnici de optimizare a rețelelor neuronale pentru a rezolva problema de submăsurare și suprasolicitare Înțelegeți și alegeți dintr-un număr de arhitecturi de rețele neuronale Implementați feed-uri supravegheate înainte și rețele de feedback Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
14 hours
Encog este un cadru de învățare a mașinilor opensource pentru Java șiNet În acest training instruit, participanții vor învăța cum să creeze diferite componente ale rețelei neuronale folosind ENCOG Studiile de caz în domeniul Realworld vor fi discutate și vor fi explorate soluții bazate pe limbaj mașină pentru aceste probleme Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Pregătește datele pentru rețelele neuronale utilizând procesul de normalizare Implementarea metodologiilor de formare a rețelelor de feed-back și a metodelor de formare a propagării Implementarea sarcinilor de clasificare și regresie Model și rețele de rețele neuronale folosind baza de date bazată pe interfață grafică Encog Integrați suportul rețelei neuronale în aplicații din lumea reală Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Last Updated:

Sfarsit de saptamana Machine Learning Cursuri, Seara Machine Learning Training, ML (Machine Learning) Camp, Machine Learning (ML) Cu instructor, Sfarsit de saptamana Machine Learning (ML) Training, Seara Machine Learning (ML) Cursuri, ML (Machine Learning) Coaching, Machine Learning (ML) Instructor, Machine Learning (ML) Trainer, Machine Learning Cursuri, ML (Machine Learning) Clase, Machine Learning (ML) Pe pagina, Machine Learning (ML) curs privat, Machine Learning one on one training

Reduceri pentru cursuri

No course discounts for now.

Newsletter Oferte Cursuri

Respectăm confidențialitatea adresei dvs. de email. Nu vom transmite sau vinde adresa altor părți. Puteți să schimbați preferințele sau să vă dezabonați complet în orice moment.

Câțiva dintre clienții noștri

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Romania!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

This site in other countries/regions