Cursuri de pregatire SMACK Stack pentru 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 acest training vor dobândi o înțelegere practică și aplicabilă în lumea reală a Științei Datelor, precum și a tehnologiilor, metodelor și instrumentelor aferente.

Participanții vor avea ocazia să pună în practică aceste cunoștințe prin exerciții practice. Interacțiunea în grup și feedback-ul instructorului constituie o componentă importantă a cursului.

Cursul începe cu o introducere în conceptele de bază ale Științei Datelor, după care progresează către instrumentele și metodele utilizate în domeniu.

Public țintă

• Dezvoltatori
• Analiști tehnici
• Consultanți IT

Formatul cursului

• Partea teoretică, discuții, exerciții și practică intensivă

Notă

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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 îi va ajuta pe participanți să se pregătească pentru Dezvoltarea Aplicațiilor Web folosind Programarea în Python cu Analiza Datelor. O astfel de vizualizare a datelor este un instrument valoros pentru Managementul de Top în procesul de luare a deciziilor.

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.

În acest training condus de un instructor, în format live în România, participanții vor învăța cum să folosească împreună Python și Spark pentru a analiza date mari, lucrând la exerciții practice.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Învețe cum să folosească Spark cu Python pentru a analiza date mari.
• Lucreze la exerciții care imită cazuri din lumea reală.
• Folosească diferite instrumente și tehnici pentru analiza datelor mari folosind PySpark.

Stratio este o platformă centrată pe date care integrează big data, inteligența artificială și guvernanța într-o singură soluție. Modulele sale Rocket și Intelligence permit explorarea rapidă a datelor, transformarea și analiza avansată în medii enterprise.

Această sesiune de formare condusă de un instructor (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să utilizeze eficient modulele Rocket și Intelligence din Stratio cu PySpark, concentrându-se pe structuri de buclă, funcții definite de utilizator și logica avansată a datelor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să navigheze și să lucreze în platforma Stratio folosind modulele Rocket și Intelligence.
• Să aplice PySpark în contextul ingerării, transformării și analizei datelor.
• Să utilizeze bucle și logică condițională pentru a controla fluxurile de date și sarcinile de inginerie a caracteristicilor.
• Să creeze și să gestioneze funcții definite de utilizator (UDF) pentru operații reutilizabile de date în PySpark.

Formatul cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.