Cursuri de pregatire Introducere în Știința Datelor

Acesta este un curs de introducere de 5 zile în știința datelor și inteligența artificială (IA).

Cursul este prezentat cu exemple și exerciții utilizând Python

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință a datelor 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 finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura componentele și bibliotecile Anaconda.
• Înțelege conceptele de bază, caracteristicile și beneficiile Anaconda.
• Gestiona pachete, medii și canale folosind Anaconda Navigator.
• Utiliza pachete Conda, R și Python pentru știința datelor și învățarea automată.
• Să cunoască câteva cazuri practice și tehnici pentru gestionarea mai multor medii de date.

Participanții care finalizează această instruire vor obține o înțelegere practică, cu bază în lumea reală a Științei Datelor și al tehnologiilor, metodologielor și uneltele sale asociate.

Participanții vor avea oportunitatea de a pune această cunoaștere în practică prin exerciții practice. Interacțiunea grupului și feedback-ul instrucționar reprezintă un component important al cursului.

Cursul începe cu o introducere la conceptele elementare ale Științei Datelor, apoi trece la instrumente și metodologii utilizate în Știința Datelor.

Audiență

• Dezvoltatori
• Analisti tehnici
• Consultanți IT

Formatul Cursului

• O parte prezentare, o parte discuție, exerciții și practică intensivă

Notă

• Pentru a solicita un curs personalizat, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Big data se referă la mulțimi de date care sunt atât de mari și complexe încât aplicațiile tradiționale de procesare a datelor nu sunt suficiente pentru a le gestiona. Provocările big data includ capturarea, stocarea, analiza, căutarea, împărtășirea, transferul, vizualizarea, interogarea, actualizarea și protejarea confidențialității datelor.

Acest curs este destinat profesioniștilor în Marketing și Vânzări care doresc 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 diferă vânzările de marketing?

În termeni simpli, vânzările pot fi definite ca un proces care se concentrează sau se adresează indivizilor sau unor grupuri mici. Pe de altă parte, marketingul se adresează unui grup mai larg sau publicului general. Marketingul include cercetarea (identificarea nevoilor clientului), dezvoltarea produselor (producerea de produse inovatoare) și promovarea produsului (prin reclame) și crearea de conștientizare despre produs în rândul consumatorilor. Astfel, marketingul înseamnă generarea de lead-uri sau prospecte. Odată ce produsul este lansat pe piață, este sarcina vânzătorului să îl convingă pe client să cumpere produsul. Vânzările înseamnă transformarea lead-urilor sau prospectelor în achiziții și comenzi, în timp ce marketingul este orientat către obiective pe termen lung, iar vânzările se referă la obiective pe termen scurt.

Această instruire guiată în timp real (online sau pe locație) prezintă ideea dezvoltării collaborative în cadrul științei datelor și demonstrează cum să folosiți Jupyter pentru a urmări și participa ca echipă la "ciclul de viață al unei idei computaționale". Învațătorii vor fi condusi prin crearea unui proiect de știința datelor pe baza ecosistemului Jupyter.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Instalați și configurați Jupyter, inclusiv crearea și integrarea unui depozit de echipă pe Git.
• Folosiți caracteristicile Jupyter precum extensiile, widget-uri interactive, mod multi-utilizator și altele pentru a permite colaborarea la proiecte.
• Creați, împărțiți și organizați Jupyter Notebooks cu membrii echipei.
• Alegeți dintre Scala, Python, R, pentru a scrie și executa cod împotriva sistemelor de mari date cum ar fi Apache Spark, tot prin interfața Jupyter.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor care doresc să învețe și să-și construiască o carieră în Știința Datelor folosind Kaggle.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să învețe despre știința datelor și învățarea automată.
• Să exploreze analiza datelor.
• Să învețe despre Kaggle și cum funcționează.

În prima parte a acestui curs, vom aborda elementele de bază ale MATLAB și funcția sa atât ca limbaj, cât și ca platformă. În această discuție este inclusă o introducere în sintaxa MATLAB, matrice și matrici, vizualizarea datelor, dezvoltarea scripturilor și principiile orientate pe obiect.

În a doua parte, vom demonstra modul de utilizare a MATLAB pentru extragerea datelor, învățarea automată și analiza predictivă. Pentru a oferi participanților o perspectivă clară și practică a abordării și puterii MATLAB, vom face comparații între utilizarea MATLAB și utilizarea altor instrumente, cum ar fi foile de calcul, C, C++ și Visual Basic.

În a treia parte a cursului, participanții învață cum să își eficientizeze activitatea prin automatizarea prelucrării datelor și generării de rapoarte.

Pe parcursul cursului, participanții vor pune în practică ideile învățate prin exerciții practice într-un mediu de laborator. Până la sfârșitul cursului, participanții vor avea o înțelegere aprofundată a capacităților MATLAB și vor putea să le utilizeze pentru a rezolva probleme reale de știința datelor, precum și pentru a-și eficientiza activitatea prin automatizare.

Pe parcursul cursului vor fi efectuate evaluări pentru a măsura progresul.

Formatul cursului

• Cursul include exerciții teoretice și practice, inclusiv discuții de caz, inspectarea codului eșantion și implementarea practică.

Notă

• Sesiunile practice se vor baza pe șabloane de rapoarte de date de probă prestabilite. Dacă aveți cerințe specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de date de nivel intermediar, dezvoltatorilor sau viitorilor specialiști în știința datelor care doresc să aplice tehnici de învățare automată în Python pentru a extrage informații, a face predicții și a automatiza deciziile bazate pe date.

La finalul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să diferențieze paradigmele cheie ale învățării automate.
• Să exploreze tehnici de preprocesare a datelor și metrici de evaluare a modelelor.
• Să aplice algoritmi de învățare automată pentru a rezolva probleme reale din domeniul datelor.
• Să utilizeze biblioteci Python și Jupyter Notebooks pentru dezvoltare practică.
• Să construiască modele pentru predicție, clasificare, recomandare și clustering.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință și dezvoltatorilor care doresc să folosească Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză de date mai rapidă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe dezvoltarea fluxurilor de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
• Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
• Să efectueze operațiuni Pandas mai rapid cu Modin.
• Să implementeze întreaga API și funcții Pandas.

Python este un limbaj de programare care a câștigat o popularitate enormă în industria financiară. Adoptat de cele mai mari bănci de investiții și fonduri hedge, acesta se folosește pentru construirea unei gamă largi de aplicații financiare, de la programe de tranzacționare corelativ până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În această instruire guvernată de instructor, participanții vor învăța cum să folosească Python pentru dezvoltarea aplicațiilor practice care rezolvă o serie de probleme financiare specifice.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele limbajului de programare Python
• Descărca, instala și menține cele mai bune unelte de dezvoltare pentru crearea aplicațiilor financiare în Python
• Selecta și utiliza cele mai potrivite pachete Python și tehnici de programare pentru a organiza, vizualiza și analiza datele financiare din diverse surse (CSV, Excel, baze de date, web, etc.)
• Construi aplicații care rezolvă probleme legate de alocația activelor, analiza riscurilor, performanța investițiilor și multe altele
• Soluționa, integra, implementa și optimiza o aplicație Python

Audiență

• Dezvoltatori
• Analiști
• Quants (analiști cu un accent pe metode quantitative)

Formatul cursului

• Poartă parte de prelegeri, discuții, exerciții și practică intensivă

Note

• Această instruire vizează oferirea de soluții pentru unele dintre problemele principale cu care se confruntă profesioniștii din finanțe. Cu toate acestea, dacă aveți un anumit subiect, instrument sau tehnică pe care doriți să-l adăugați sau elaborați mai mult, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Cursul de formare va ajuta participanții să se pregătească pentru Dezvoltarea Aplicațiilor Web folosind Programarea Python cu Analiza Datelor. Astfel, vizualizarea datelor este un instrument excelent pentru Managementul de Top în luarea deciziilor.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de date și dezvoltatorilor web care doresc să dezvolte modele asociative în Qlik Sense.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Aplica Qlik Sense în știința datelor.
• Utiliza și naviga prin interfața Qlik Sense.
• Construi o forță de muncă literată în date cu interacțiune AI.
• Crea o întreprindere bazată pe date folosind Qlik Sense.

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 instruire condusă de un instructor, în direct (online sau prezent) se adresează științistilor de date care doresc să folosească stiva SMACK pentru a construi platforme de procesare a datelor pentru soluții cu date la scară largă.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Implementa o arhitectură de pipeline de date pentru procesarea datelor la scară largă.
• Dezvolta infrastructura unui cluster cu Apache Mesos și Docker.
• Analiza datele cu Spark și Scala.
• Gestioneaza datele nestructurate cu Apache Cassandra.