Cursuri de pregatire Python Programming Fundamentals using Google Colab

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.

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 acestui training, participantii vor putea:

Acest training dirijat de un instrucțuator (online sau presenzial) în România este destinat cercetătorilor de date și profesionali IT de nivel începător care dorește să învețe bazele științei datelor folosind Google Colab.

• Configurați și navigați prin Google Colab.
• Scrieți și executați cod Python de bază.
• Importați și gestionați seturi de date.
• Creați vizualizări folosind biblioteci Python.

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.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask cu ecosistemul Python pentru a construi, extinde și analiza seturi mari de date.

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

• Setați mediul pentru a începe să construiți procesarea de date mari cu Dask și Python.
• Explorați caracteristicile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
.
• Înțelegeți cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
.
• Învățați cum să scalați ecosistemul Python (Numpy, SciPy, și Pandas) folosind Dask.
.
• Optimizați mediul Dask pentru a menține performanțe ridicate în manipularea seturilor mari de date.
.

Această formare sub supravegherea unui instruire în România (online sau la sediu) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar Python și analiștilor de date care doresc să își îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Sａ se configureze un mediu de dezvoltare care includｅ Python, Pandas, și NumPy.
• Sã crea o aplicație de analiză a datelor utilizând Pandas și NumPy.
• Sa efectueze operațiuni avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Sa realizeze operațiuni agregate și să analizeze datele serii temporale.
• Sã vizualizeze datele folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Debugează și optimiză codul lor de analiză a datelor.

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.

Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze stiva FARM (FastAPI, React și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.

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

Configurați mediul de dezvoltare necesar care integrează FastAPI, React și MongoDB. Înțelegeți conceptele-cheie, caracteristicile și beneficiile stivei FARM. Învățați cum să construiți API-uri REST cu FastAPI. Învățați cum să proiectați aplicații interactive cu React. Dezvoltați, testați și implementați aplicații (front end și back end) utilizând stiva FARM.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

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

• Configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Creeze API-uri mai rapid și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Învețe cum să creeze modele de date și scheme bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Conecteze API-urile la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Implementeze securitate și autentificare în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Construiască imagini container și implementeze API-uri web pe un server cloud.

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 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.