Cursuri de pregatire Introducere în Google Colab pentru Știința Datelor

Acest antrenament live condus de instructor în România (online sau la fața locului) este destinat profesionistilor de nivel avansat care doresc să-și îmbogățească cunoștințele despre modele de machine learning, să-și îmbunătățească abilitățile în tunare hiperparametrică și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Implementa modele avansate de machine learning folosind cadre populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Optimiza performanța modelului prin tunare hiperparametrică.
• Implementa modele de machine learning în aplicații practice folosind Google Colab.
• Colabora și gestioneze proiecte la scară largă de machine learning în Google Colab.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată științistilor de date și profesionistilor din sănătate care doresc să capitalizeze pe AI pentru aplicații avansate în domeniul sănătății, folosind Google Colab.

La finalul acestei instrueri, participanții vor putea:

• Implementa modele AI pentru sănătate folosind Google Colab.
• Utiliza AI pentru modelarea predictivă a datelor din domeniul sănătății.
• Analiza imagini medicale folosind tehnici sustinute de AI.
• Explora considerentele etice în soluțiile bazate pe AI din domeniul sănătății.

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.

Acest training în direcția instrucțuratorului (în timp real, online sau presencial) este destinat specialistelor intermedii în domeniul științei datelor și inginerilor care doresc să folosească Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Configura un mediu de date mari folosind Google Colab și Spark.
• Procesa și analiza eficient seturi mari de date cu ajutorul Apache Spark.
• Visualiza datele mari într-un mediu colaborativ.
• Integra Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau prezent), se adresează profesionistilor la nivel avansat care doresc să-și adâncească înțelegerea computer vision și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea modelelor sofisticate de vizionare folosind Google Colab.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Construi și antrena rețele neuronale convozionale (CNNs) folosind TensorFlow.
• Folosi Google Colab pentru dezvoltarea modelului pe cloud în mod scalabil și eficient.
• Implementa tehnicii de preprocesare a imaginilor pentru sarcinile de computer vision.
• Implementa modele de computer vision pentru aplicații din lumea reală.
• Folosi transferul de învățare pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Visualiza și interpreteaza rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest training interactiv în timp real (prescurtat sau online) este destinat specialistilor intermediați în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Setați și navigați prin Google Colab pentru proiectele de învățare profundă.
• Înțelege fundamentele rețelelor neuronale.
• Implementați modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Antrenați și evaluați modelele de învățare profundă.
• Utilizați funcțiile avansate ale TensorFlow pentru învățarea profundă.

Această formare în direct de către instrucțurator (în mod online sau la sediu) se adresează specialistilor începători în domeniul datelor care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și estetice.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Configura și naviga în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Crea diferite tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Utiliza Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Personaliza graficile pentru o prezentare și claritate mai bune.
• Interpretă și prezintă date 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.

Această instruire live, condusă de instructor în România (online sau local) este adresată științii datelor și dezvoltatorilor cu un nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi capabili să:

• Configureze și navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Înțeleagă și aplice diverse algoritmi de învățare automată.
• Utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și anticipa date.
• Implementeze modele de învățare supervizată și nesupervizată.
• Optimizeze și evalueze modelele de învățare automată eficient.

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.

Această instrucțiune îndrumată în direct (în mod online sau presencial) este destinată specialistilor intermediari în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să aplique tehnici de procesare a limbajului natural folosind Python în Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale procesării limbajului natural.
• Să preproceseze și să curățe datele textuale pentru sarcini de NLP.
• Să efectueze analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Să lucreze cu date textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

Această formare sub conducerea unui instruCTOR (online sau presǎnct) este destinată dezvoltatorilor de nivel începǎtor și analiştilor de date care doresc să învețe programarea Python din baza zero folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende bazele limbajului de programare Python.
• Implementa codul Python în mediul Google Colab.
• Utiliza structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
• Crearea de funcții pentru a organiza și să reutilizeze cod eficient.
• Explorați și utilizați bibliotecile de bază pentru programarea Python.

Această instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este adresată științistilor de date și dezvoltatorilor care doresc să folosească RAPIDS pentru a construi pipeleini, fluxuri de lucru și vizualizări de date cu accelerare GPU, aplicând algoritmi de învățare automată precum XGBoost, cuML, etc.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Configura mediul de dezvoltare necesar pentru a construi modele de date cu NVIDIA RAPIDS.
• Înțelege funcțiile, componentele și avantajele RAPIDS.
• Aprofita de GPU-uri pentru a accelera pipeleini de date și analiză end-to-end.
• Implementa prepararea datelor și ETL cu accelerare GPU folosind cuDF și Apache Arrow.
• Învață cum să efectueze sarcini de învățare automată folosind algoritmi XGBoost și cuML.
• Construiți vizualizări de date și executați analiza grafică cu cuXfilter și cuGraph.

Această formare în direct (online sau presenzial) este destinată profesionistilor avansați care doresc să adâncească cunoștințele despre învățarea prin recompense și aplicațiile sale practice în dezvoltarea AI folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă 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 optimizeze performanța agentelor folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele Q adânci (DQNs).
• Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
• Să deployeze modele de învățare prin recompense pentru aplicații din viața reală.

Acest curs interactiv (online sau presencial) din România este destinat profesionistilor intermediari în date care doresc să aplică tehnici de previziune a seriei temporale la date reale folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele analizei seriilor temporale.
• Să folosească Google Colab pentru a lucra cu datele seriei temporale.
• Să aplique modele ARIMA pentru previziuni de trenduri de date.
• Să utilizeze biblioteca Prophet din Facebook pentru previziuni flexibile.
• Să vizualizeze datele seriei temporale și rezultatele previziunilor.