Cursuri Data Science

Acest training, instruit în direct (la fața locului sau la distanță), este orientat către profesioniști care doresc să înceapă o carieră în Data Science .

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

- Instalați și configurați Python și MySql.
- Înțelegeți ce este Data Science și cum poate adăuga valoare practic oricărei afaceri.
- Aflați elementele fundamentale ale codării în Python
- Aflați tehnici de Machine Learning supravegheate și nesupervizate și cum să le implementați și să interpretați rezultatele.

Formatul cursului

- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.

Aceasta este o introducere de 5 zile în Data Science și AI.

Cursul se livrează cu exemple și exerciții cu Python

Participanții care finalizează această formare vor dobândi o înțelegere practică și reală despre Știința datelor și tehnologiile, metodologiile și instrumentele asociate acesteia Participanții vor avea ocazia să pună aceste cunoștințe în practică prin exerciții de manevră Interacțiunea de grup și feedback-ul instructorului constituie o componentă importantă a clasei Cursul începe cu o introducere în conceptele elementare ale Date Science, apoi avansează în instrumentele și metodologiile utilizate în Data Science Public Dezvoltatori Analiști tehnici Consultanți IT Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .

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.

Acest curs este destinat profesioniștilor de vânzări de Marketing care intenționează să aprofundeze în aplicarea științei datelor în Marketing / vânzări. Cursul oferă
acoperire detaliată a diferitelor tehnici de știință a datelor utilizate pentru „revânzare”, „vânzare încrucișată”, segmentare a pieței, branding și CLV.

Diferența de Marketing și vânzări - Cum diferă vânzările și marketingul?

În cuvinte foarte simple, vânzările pot fi denumite ca un proces care se concentrează sau vizează persoane fizice sau grupuri mici. Pe de altă parte, Marketing vizează un grup mai mare sau publicul larg. Marketing include cercetarea (identificarea nevoilor clientului), dezvoltarea produselor (producerea de produse inovatoare) și promovarea produsului (prin reclame) și crearea de conștientizare a produsului în rândul consumatorilor. Ca atare, marketingul înseamnă generarea de oportunități sau perspective. Odată ce produsul este ieșit pe piață, este sarcina persoanei care vinde să convingă clientul să cumpere produsul. Vânzări înseamnă transformarea avantajelor sau a perspectivelor în cumpărături și comenzi, în timp ce marketingul are ca scop termeni mai lungi, vânzările vizează obiective mai scurte.

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 .

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 .

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.

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.

Această sesiune de pregătire bazată pe clasă va conține prezentări și sesiuni de întrebări și întrebări

The training course will help the participants prepare for Web Application Development using Python Programming with Data Analytics. Such data visualization is a great tool for Top Management in decision making.