Cursuri de pregatire SMACK Stack for Data Science

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date și dezvoltatorilor care doresc să învețe și să își construiască o carieră în domeniul științei datelor folosind Kaggle.

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

• Învățați despre știința datelor și învățarea mașinilor.
• Explorați analiza datelor.
• Învățați despre Kaggle și cum funcționează.
.

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

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

• Setați mediul necesar pentru a începe să dezvoltați Pandas fluxuri de lucru la scară cu Modin.
.
• Înțelegeți caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
.
• Cunoașteți diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
.
• Realizați Pandas operații mai rapid cu Modin.
.
• Implementați întregul Pandas API și funcțiile.
.

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

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

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a construi modele de date cu NVIDIA RAPIDS.
.
• Înțelegeți caracteristicile, componentele și avantajele RAPIDS.
.
• Utilizați GPU-urile pentru a accelera conductele de date și de analiză end-to-end.
.
• Implementați pregătirea datelor accelerată de GPU și ETL cu cuDF și Apache Arrow.
.
• Învățați cum să efectuați sarcini de învățare automată cu algoritmii XGBoost și cuML.
.
• Construiți vizualizări de date și executați analize grafice cu cuXfilter și cuGraph.
.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date 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 sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați componentele și bibliotecile Anaconda.
• Înțelegeți conceptele de bază, caracteristicile și beneficiile lui Anaconda.
.
• Gestionați pachetele, mediile și canalele utilizând Anaconda Navigator.
.
• Utilizați Conda, R și pachetele Python pentru știința datelor și învățarea automată.
.
• Cunoașteți câteva cazuri de utilizare practică și tehnici pentru gestionarea mai multor medii de date.
.

În cadrul acestui curs de instruire live, condus de un instructor în România, participanții vor învăța cum să utilizeze Python și Spark împreună pentru a analiza date mari în timp ce lucrează la exerciții practice.

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

• Învățați cum să utilizați Spark cu Python pentru a analiza Big Data.
• Lucrați la exerciții care imită cazuri din lumea reală.
• Utilizați diferite instrumente și tehnici de analiză a datelor mari folosind PySpark.
.

În cadrul acestui curs de instruire live, condus de un instructor în România, participanții vor învăța despre ofertele tehnologice și abordările de implementare pentru procesarea datelor grafice. Scopul este de a identifica obiectele din lumea reală, caracteristicile și relațiile acestora, apoi de a modela aceste relații și de a le procesa ca date utilizând o abordare Graph Computing (cunoscută și sub numele de Graph Analytics). Începem cu o prezentare generală și ne concentrăm asupra unor instrumente specifice pe măsură ce parcurgem o serie de studii de caz, exerciții practice și implementări live.

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

• Înțelegeți modul în care datele grafice sunt persistate și traversate.
• Selectați cel mai bun cadru pentru o anumită sarcină (de la baze de date grafice la cadre de procesare pe loturi.)
.
• Implementați Hadoop, Spark, GraphX și Pregel pentru a efectua calculul grafic pe mai multe mașini în paralel.
.
• Veziți problemele de big data din lumea reală în termeni de grafuri, procese și traversări.
.

MLlib este biblioteca Spark de învățare automată (ML). Scopul său este de a face învățarea practică a mașinilor scalabilă și ușoară. Se compune din algoritmi și utilități comune de învățare, inclusiv clasificarea, regresia, gruparea, filtrarea colaborativă, reducerea dimensiunilor, precum și primitivele de optimizare la nivel inferior și API-urile de conducte de nivel superior.

Se împarte în două pachete:

• spark.mllib conține API original construit pe partea de sus RDDs.

• spark.ml furnizează API de nivel superior construit pe partea de sus a DataFrames pentru construirea conductelor ML.

Public

Acest curs este adresat inginerilor și dezvoltatorilor care încearcă să utilizeze o mașină de bibliotecă construită pentru Apache Spark

Formatul cursului

• Curs interactiv și discuții.
.
• O mulțime de 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.

Vizualizare

Furnizorii de servicii (CSP) se confruntă cu presiune pentru a reduce costurile și a maximiza veniturile medii pe utilizator (ARPU), asigurând în același timp o experiență excelentă a clienților, dar volumele de date continuă să crească. Traficul global de date mobile va crește la o rată anuală de creștere combinată (CAGR) de 78% până în 2016, ajungând la 10,8 exabite pe lună.

Între timp, CSP generează volume mari de date, inclusiv înregistrări de detalii de apel (CDR), date de rețea și date despre clienți. Companiile care exploatează pe deplin aceste date câștigă un prag competitiv. Conform unui sondaj recent realizat de The Economist Intelligence Unit, companiile care folosesc deciziile bazate pe date se bucură de o creștere de productivitate de 5-6%. Cu toate acestea, 53% dintre companii folosesc doar jumătate din datele lor valoroase, iar un sfert dintre respondenți a observat că cantități imense de date utile nu sunt folosite. Volumele de date sunt atât de mari încât analiza manuală este imposibilă, iar cele mai multe sisteme software de moștenire nu se pot menține, ceea ce duce la descărcarea sau ignorarea datelor valoroase.

Cu Big Data & Analytics’ software-ul de date mari de mare viteză, scalabil, CSP-urile pot minera toate datele lor pentru o mai bună luare a deciziilor în mai puțin timp. Diferite produse și tehnici oferă o platformă de software fin-to-end pentru colectarea, pregătirea, analizarea și prezentarea de înțelegeri din datele mari. Domeniile de aplicare includ monitorizarea performanței rețelei, detecția fraudelor, detecția clienților și analiza riscurilor de credit. Big Data & Scala produselor de analiză pentru a gestiona terabite de date, dar implementarea unor astfel de instrumente necesită un nou tip de sistem de bază de date bazată pe cloud, cum ar fi Hadoop sau procesorul de calcul paralel cu scară masivă (KPU etc.)

Acest curs lucrează pe Big Data BI pentru Telco acoperă toate domeniile emergente în care CSP-urile investesc pentru creșterea productivității și deschiderea unui nou flux de venituri de afaceri. Cursul va oferi o imagine completă de 360 de grade a Big Data BI în Telco, astfel încât factorii de decizie și managerii pot avea o imagine foarte largă și cuprinzătoare a posibilităților Big Data BI în Telco pentru productivitate și câștiguri de venituri.

Obiectivele cursului

Obiectivul principal al cursului este de a introduce noi Big Data tehnici de inteligență a afacerilor în 4 sectoare de Telecom Business (Marketing/ Vânzări, Operațiuni de rețea, Operațiuni financiare și Relații cu clienții Management). Elevii vor fi invitați să urmeze:

• Introducere la Big Data-ce este 4Vs (volume, viteză, varietate și veracitate) în Big Data- Generație, extracție și management din perspectiva Telco
• Cum se diferențiază analiza de date de moștenire
• In-house justificare a Big Data -Perspectivă Telco
• Introducere la Hadoop Ecosistem- familiaritate cu toate Hadoop instrumente cum ar fi Hive, Pig, SPARC –când și cum sunt utilizate pentru a rezolva problema Big Data
• Cum Big Data este extras pentru a analiza pentru instrumentul de analiză-cum Business Analysis’s pot reduce punctele lor de durere de colectare și de analiză a datelor prin abordarea integrată Hadoop dashboard
• Introducere de bază a analizei Insight, analizei de vizualizare și analizei predictive pentru Telco
• Analiza clienților Churn și Big Data-cum Big Data analiza pot reduce churnul clienților și insatisfacția clienților în studiile de caz Telco
• Analiza eșecurilor de rețea și a eșecurilor de serviciu din meta-data rețelei și IPDR
• Analiza financiară-fraudă, vase și estimarea ROI din vânzări și date operaționale
• Problema achiziției clienților - Marketingul țintă, segmentarea clienților și vânzările transversale din datele de vânzare
• Introducere și rezumat al tuturor produselor analitice Big Data și unde se potrivesc în spațiul analitic Telco
• Conclusie-cum să luați o abordare pas cu pas pentru a introduce Big Data Business Intelligence în organizația dvs.

Publicul țintă

• Operarea rețelei, managerii financiari, managerii CRM și managerii IT de top în biroul Telco CIO.
• Business Analiștii din Telco
• Administratori de birouri / analisti CFO
• Manageri de operare
• Managerii QA

Datele mari sunt seturi de date atât de voluminoase și complexe încât softurile tradiționale de aplicații de prelucrare a datelor nu sunt adecvate pentru a le trata. Provocările de date mari includ captarea datelor, stocarea datelor, analiza datelor, căutarea, partajarea, transferul, vizualizarea, interogarea, actualizarea și confidențialitatea informațiilor.

În prima parte a acestei instruiri, acoperim fundamentele MATLAB și funcția acestuia atât ca limbă, cât și ca platformă. În această discuție este inclusă o introducere în sintaxa MATLAB , matrici și matrice, vizualizarea datelor, dezvoltarea scripturilor și principii orientate pe obiect.

În a doua parte, vom demonstra cum se utilizează MATLAB pentru minarea datelor, învățarea mașinii și analiza predictivă. Pentru a oferi participanților o perspectivă clară și practică a abordării și puterii MATLAB , realizăm comparații între utilizarea MATLAB și utilizarea altor instrumente precum foi de calcul, C, C++ și Visual Basic.

În a treia parte a instruirii, participanții învață cum să-și eficientizeze activitatea automatizând prelucrarea datelor și generarea de rapoarte.

Pe parcursul cursului, participanții vor pune în practică ideile învățate prin exerciții hands-on într-un mediu de laborator. Până la sfârșitul pregătirii, participanții vor înțelege cu atenție capacitățile MATLAB și vor putea să o folosească pentru rezolvarea problemelor reale din domeniul științei datelor, precum și pentru eficientizarea activității lor prin automatizare.

Pe parcursul cursului se vor face evaluări pentru a evalua progresul.

Formatul cursului

• Cursul include exerciții teoretice și practice, inclusiv discuții de caz, inspecție a codului de eșantion și implementare practică.

Notă

• Ședințele de practică se vor baza pe șabloane de raport de date pre-aranjate. Dacă aveți cerințe specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

Jupiter este un IDE interactiv bazat pe web și un mediu de calcul Această instruire live instrucționată introduce ideea de dezvoltare colaborativă în domeniul științei datelor și demonstrează cum să folosiți Jupyter pentru a urmări și a participa ca o echipă în "ciclul de viață al unei idei computaționale" Ea merge participantii prin crearea unui proiect de proba de date stiinta bazat pe partea de sus a ecosistemului Jupiter Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați și configurați Jupyter, inclusiv crearea și integrarea unui depozit de echipă pe Git Utilizați caracteristici Jupyter, cum ar fi extensii, widget-uri interactive, modul multiutilizator și multe altele pentru a permite colaborarea cu proiectul Creați, distribuiți și organizați Jupyter Notebooks cu membrii echipei Alegeți dintre Scala, Python, R, pentru a scrie și executa coduri împotriva unor sisteme de date mari, cum ar fi Apache Spark, toate prin interfața Jupyter Public Echipa de știință a datelor Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Notebook-ul Jupypter acceptă peste 40 de limbi, printre care R, Python, Scala, Julia etc Pentru a personaliza acest curs în limba (limbile) aleasă, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .

Știința datelor este aplicarea analizelor statistice, a învățării automate, a vizualizării datelor și a programării în scopul înțelegerii și interpretării datelor din lumea reală F # este un limbaj de programare bine adaptat pentru știința datelor, deoarece combină execuția eficientă, REPLscripting, bibliotecile puternice și integrarea scalabilă a datelor În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească F # pentru a rezolva o serie de probleme de știință din lumea reală Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați pachetele integrate de științe F # Utilizați F # pentru a interopera cu alte limbi și platforme, inclusiv Excel, R, Matlab și Python Utilizați pachetul Deedle pentru a rezolva problemele serii de timp Realizați o analiză avansată cu linii minime de cod de calitate a producției Înțelegeți modul în care programarea funcțională este o potrivire naturală pentru calculele științifice și de mare valoare Accesați și vizualizați date cu F # Aplicați F # pentru învățarea în mașină Explorați soluții pentru probleme în domenii precum inteligența afacerilor și jocurile sociale Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Python este un limbaj de programare care a câștigat o popularitate uriașă în industria financiară. Adoptat de cele mai mari bănci de investiții și fonduri speculative, este utilizat pentru a construi o gamă largă de aplicații financiare, de la programe de tranzacționare de bază până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În cadrul acestei instruiri, instruite în direct, participanții vor învăța cum să folosească Python pentru a dezvolta aplicații practice pentru rezolvarea unui număr de probleme specifice legate de finanțe.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți fundamentele Python programare Python
• Descărcați, instalați și întrețineți cele mai bune instrumente de dezvoltare pentru crearea de aplicații financiare în Python
• Selectați și utilizați cele mai potrivite pachete și tehnici de programare Python pentru organizarea, vizualizarea și analizarea datelor financiare din diverse surse (CSV, Excel , baze de date, web etc.)
• Construiți aplicații care rezolvă probleme legate de alocarea activelor, analiza riscurilor, performanța investițiilor și multe altele
• Depanarea, integrarea, implementarea și optimizarea unei aplicații Python

Public

• Dezvoltatori
• Analistii
• experti

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Notă

• Această instruire își propune să ofere 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 o adăugați sau să o elaborați mai departe, vă rugăm să ne contactați pentru a vă aranja.

This course is meant for Marketing Sales Professionals who are intending to get deeper into application of data science in Marketing/ Sales. The course provides
detailed coverage of different data science techniques used for “upsale”, “cross-sale”, market segmentation, branding and CLV.

Difference of Marketing and Sales - How is that sales and marketing are different?

In very simplewords, sales can be termed as a process which focuses or targets on individuals or small groups. Marketing on the other hand targets a larger group or the general public. Marketing includes research (identifying needs of the customer), development of products (producing innovative products) and promoting the product (through advertisements) and create awareness about the product among the consumers. As such marketing means generating leads or prospects. Once the product is out in the market, it is the task of the sales person to persuade the customer to buy the product. Sales means converting the leads or prospects into purchases and orders, while marketing is aimed at longer terms, sales pertain to shorter goals.