Cursuri de pregatire Introduction to Google Colab for Data Science

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

Această formare sub conducerea unui instruCTOR (online sau presentială) se adresează profesionistilor avansați care doresc să îmbunătățească cunoștințele lor despre modele de învățare automatizată, să îmbunătățească abilitățile lor în ajustarea iperparametrilor și să învețe cum să depună eficient modelele folosind Google Colab.

• Implementați modele avansate de învățare automatizată folosind cadouri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Optimizați performanța modelului prin ajustarea iperparametrilor.
• Depuneți modele de învățare automatizată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Colaborați și gestionați proiecte de învățare automatizată pe scară largă în Google Colab.

This instructor-led, live training in România (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

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

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

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

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze componentele și bibliotecile Anaconda.
• Să înțeleagă conceptele, caracteristicile și beneficiile de bază ale Anaconda.
• Să gestioneze pachete, medii și canale utilizând Anaconda Navigator.
• Utilizați Conda, R și pachetele Python pentru știința datelor și învățarea automată.
• Cunoașteți câteva cazuri practice de utilizare și tehnici pentru gestionarea mai multor medii de date.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

Acest antrenament în timp real (online sau presenzial) în România este destinat specialistilor intermediari de știința datelor și ingineri care doresc să folosească Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor masive.

• Configurarea unui mediu de date mari folosind Google Colab și Spark.
• Procesarea și analiza eficientă a mulțimilor de date mari cu ajutorul Apache Spark.
• Visualizarea datelor mari într-un mediu colaborativ.
• Integrarea lui Apache Spark cu instrumentele bazate pe cloud.

La sfârșitul acestei învățări, participanții vor putea:

Această formare prescrită (online sau pe local) este destinată profesionistilor cu nivel avansat care doresc să adâncească cunoștințele lor despre viziunea artificială și să exploreze capacitățile lui TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de viziune folosind Google Colab.

• Să construiască și antreneze rețele neuronale convoluționale (CNNs) folosind TensorFlow.
• Să beneficieze de Google Colab pentru dezvoltarea modelelor bazate pe cloud în mod scalabil și eficient.
• Implementarea tehnicilor de preprocesare a imaginilor pentru sarcinile de viziune artificială.
• Să deployeze modelele de viziune artificială pentru aplicații în lumea reală.
• Utilizați învățarea transferului pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

Acest training guiț de instrucțurator (online sau pe locație) este destinat specialiștilor intermediari în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

• Configurați și navigați prin Google Colab pentru proiecte de învățare profundă.
• Înțelegeți fundamentele rețelelor neuronale.
• Implementați modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Antrenați și evaluați modelele de învățare profundă.
• Utilizați funcționalitățile avansate ale TensorFlow pentru învățarea profundă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training sub conducerea unui instruire în România (online sau pe local) este destinat și cercetătorilor de date cu nivel începător care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și atractive din punct de vedere vizual.

• Configurarea și navigarea prin Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Crearea diferitelor tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Utilizarea Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Personalizarea graficelor pentru o prezentare și claritate mai bune.
• Interpretarea și prezentarea datelor eficient folosind instrumente vizuale.

Această formare live, cu instructor, în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date care doresc să învețe și să își construiască o carieră în Data Science folosind Kaggle.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să învețe despre știința datelor și învățarea automată.
• Să exploreze analiza datelor.
• Să învețe despre Kaggle și modul său de funcționare.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training prescrit (online sau în local) este destinat specialistilor intermediari de date și dezvoltatorilor care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient utilizând mediul Google Colab.

• Configurarea și navigarea prin Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Comprehensia și aplicarea diverselor algoritmi de învățare automată.
• Utilizarea bibliotecilor precum Scikit-learn pentru analiza și predicția datelor.
• Implementarea modelelor de învățare supraveghere și nesupravegheată.
• Optimizarea și evaluarea eficientă a modelelor de învățare automată.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor 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.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe să dezvolte fluxuri de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
• Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
• Efectuați operații Pandas mai rapid cu Modin.
• Implementați întregul API și funcțiile Pandas.

La sfârșitul acestei forme de antrenament, participanții vor putea:

Acest antrenament guiți în mod direct (online sau la sediu) este destinat specialistelor intermediare și dezvoltatorilor care doresc să aplice tehnici NLP folosind Python în Google Colab.

• Înțelegeți conceptele principale ale procesării limbajului natural.
• Preprocesați și curățați datele textuale pentru sarcinile NLP.
• Realizați analiza sentiminelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Lucrați cu datele textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training sub îndrumarea unui instrucțuator (online sau într-un loc) se adresează dezvoltatorilor și analistilor de date cu nivel de începător care doresc să învețe programarea Python folosind Google Colab.

• Să înțeleagă bazele limbajului de programare Python.
• Să implementeze codul Python în mediul Google Colab.
• Să utilizeze structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
• Să creeze funcții pentru a organiza și să reusească codul eficient.
• Să exploreze și să folosească bibliotecile de bază pentru programarea Python.

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

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Configurați mediul de dezvoltare necesar pentru a construi modele de date cu NVIDIA RAPIDS.
• Să înțeleagă caracteristicile, componentele și avantajele RAPIDS.
• Să utilizeze GPUs pentru a accelera conductele de date și de analiză de la un capăt la altul.
• Implementați pregătirea datelor și ETL accelerate cu GPU- cu cuDF și Apache Arrow.
• Învățați cum să efectuați sarcini de învățare automată cu algoritmi XGBoost și cuML.
• Creați vizualizări de date și executați analize grafice cu cuXfilter și cuGraph.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

Acest training ținut de instrucțuator (online sau presenzial) este destinat profesionistilor avansați care doresc să adâncirea înțelegerii lor despre învățarea prin recompense și aplicațiile sale practice în dezvoltarea AI folosind Google Colab.

• Să înțeleg conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin recompense.
• Să implementeze modele de învățare prin recompense folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care înveț prin încercări și greșeli.
• Să optimizze performanța agentilor folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele neuronale profunde Q (DQNs).
• Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
• Să implementeze modele de învățare prin recompense pentru aplicații din lumea reală.

La sfârșitul acestei învățări, participantii vor putea:

Această antrenament condus de instrucțor în România (online sau pe loc) este destinat profesionalilor intermediari din domeniul datelor care doresc să aplique tehnici de previziune a seriei temporale la date reale folosind Google Colab.

• Să înțeleagă fundamentele analizei seriilor temporale.
• Să utilizeze Google Colab pentru a lucra cu datele serii temporale.
• Să aplique modele ARIMA pentru a prezice tendințele datelor.
• Să folosească biblioteca Prophet din Facebook pentru previziuni elastice.
• Să vizualizeze datele serii temporale și rezultatele previziunilor.