Τεχνητή Νοημοσύνη στην Κυберπροστασία: Προωθημένη Διάκριση και Απόκριση των Απειλών Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η κατεύθυνση από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AdaBoost για την ανάπτυξη βοηθητικών αλγορίθμων μηχανικής μάθησης με Python.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Καθιερώσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την κατασκευή μο델ών μηχανικής μάθησης με AdaBoost.
• Κατανοήσουν την προσέγγιση συνόλων (ensemble) και πώς να εφαρμόσουν αποδοχτικά βοηθητικά μεθόδους.
• Μάθουν πώς να δημιουργήσουν μοντέλα AdaBoost για την επέκταση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης σε Python.
• Χρησιμοποιήσουν τον ρυθμισμό υπερπαραμέτρων (hyperparameter tuning) για να αυξήσουν την ακρίβεια και την απόδοση των μοντέλων AdaBoost.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων καθώς και σε λιγότερο τεχνικά άτομα που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Auto-Keras για να αυτοματοποιήσουν τη διαδικασία επιλογής και βελτιστοποίησης ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Αυτοματοποιήστε τη διαδικασία εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής μάθησης υψηλής απόδοσης.
• Αυτόματη αναζήτηση για τις καλύτερες παραμέτρους για μοντέλα βαθιάς εκμάθησης.
• Δημιουργήστε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης υψηλής ακρίβειας.
• Χρησιμοποιήστε τη δύναμη της μηχανικής μάθησης για να λύσετε επιχειρηματικά προβλήματα στον πραγματικό κόσμο.

Αυτή η διαδραστική, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε τεχνικούς συμμετέχοντες με υπόβαθρο στη μηχανική μάθηση που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα για τον ανίχνευση περίπλοκων σχεδίων σε μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιώντας πλατφόρμες AutoML.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες με διαφορετικά επίπεδα τεχνογνωσίας που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την πλατφόρμα Google AutoML για να δημιουργήσουν προσαρμοσμένα chatbots για διάφορες εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της ανάπτυξης chatbot.
• Πλοηγηθείτε στο Google Cloud Platform και αποκτήστε πρόσβαση στο AutoML.
• Προετοιμάστε δεδομένα για εκπαίδευση μοντέλων chatbot.
• Εκπαιδεύστε και αξιολογήστε προσαρμοσμένα μοντέλα chatbot χρησιμοποιώντας το AutoML.
• Αναπτύξτε και ενσωματώστε chatbots σε διάφορες πλατφόρμες και κανάλια.
• Παρακολουθήστε και βελτιστοποιήστε την απόδοση του chatbot με την πάροδο του χρόνου.

Αυτή η εκπαίδευση, που πραγματοποιείται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), καλύπτει διάφορα πτυχές της ασφάλειας των επιχειρήσεων, από τη Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) μέχρι την ασφάλεια βάσεων δεδομένων. Περιλαμβάνει επίσης κάλυψη των πιο πρόσφατων εργαλείων, διαδικασιών και μεταξύ απαιτούμενου για να προστατέψετε από επιθέσεις.

Αυτή η εξειδίκευση μαθημάτων, πρόσωπου διδασκάλου (διαδικτύου ή σε χώρο), παρέχει μια εισαγωγή στο πεδίο της αναγνώρισης δεξιοτήτων και της μηχανικής μάθησης. Τέμνει πρακτικές εφαρμογές στατιστικών, υπολογιστικής επιστήμης, επεξεργασίας σήματος, υπολογιστικής οπτικής, δεδομένων εξόρυξης και βιοϊνφορματικής.

Στο τέλος αυτής της εξειδίκευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόζουν βασικά πολυτελή μεθόδους στην αναγνώριση δεξιοτήτων.
• Χρησιμοποιούν κλειδί μοντέλα όπως νευρωνικά δίκτυα και παραγώγοι για ανάλυση δεδομένων.
• Εφαρμόζουν προχωρημένες τεχνικές για επίλυση περιπλοκών προβλημάτων.
• Βελτιώνουν την ακρίβεια πρόβλεψης με τη σύγχυση διαφορετικών μοντέλων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν, να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν προγνωστικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες μηχανικής εκμάθησης του DataRobot.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Φορτώστε σύνολα δεδομένων στο DataRobot για ανάλυση, αξιολόγηση και έλεγχο ποιότητας δεδομένων.
• Δημιουργήστε και εκπαιδεύστε μοντέλα για τον εντοπισμό σημαντικών μεταβλητών και την επίτευξη στόχων πρόβλεψης.
• Ερμηνεύστε μοντέλα για να δημιουργήσετε πολύτιμες γνώσεις που είναι χρήσιμες στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Παρακολουθήστε και διαχειριστείτε μοντέλα για να διατηρήσετε μια βελτιστοποιημένη απόδοση πρόβλεψης.

Αυτό το μάθημα θα βυθίσει τους μαθητές σε ένα διαδραστικό περιβάλλον όπου θα τους δείξει πώς να σαρώνουν, να δοκιμάζουν, να χακάρουν και να ασφαλίζουν τα δικά τους συστήματα. Το εργαστηριακό περιβάλλον δίνει σε κάθε μαθητή εις βάθος γνώση και πρακτική εμπειρία με τα τρέχοντα βασικά συστήματα ασφαλείας. Οι μαθητές θα ξεκινήσουν κατανοώντας πώς λειτουργούν οι περιμετρικές άμυνες και στη συνέχεια θα οδηγηθούν σε σάρωση και επίθεση στα δικά τους δίκτυα, χωρίς να βλάπτεται κανένα πραγματικό δίκτυο. Στη συνέχεια, οι μαθητές μαθαίνουν πώς οι εισβολείς κλιμακώνουν τα προνόμια και ποια βήματα μπορούν να ληφθούν για την ασφάλεια ενός συστήματος. Οι μαθητές θα μάθουν επίσης για την ανίχνευση εισβολής, τη δημιουργία πολιτικής, την κοινωνική μηχανική, τις επιθέσεις DDoS, τις υπερχειλίσεις buffer και τη δημιουργία ιών. Όταν ένας μαθητής εγκαταλείψει αυτό το εντατικό 5ήμερο μάθημα θα έχει πρακτικά κατανόηση και εμπειρία στο Ethical Hacking.

Ο σκοπός της Εκπαίδευσης Ethical Hacking είναι:

• Θέσπιση και ρύθμιση ελάχιστων προτύπων για την πιστοποίηση επαγγελματιών ειδικών σε θέματα ασφάλειας πληροφοριών σε μέτρα ηθικής πειρατείας.
• Ενημερώστε το κοινό ότι τα διαπιστευμένα άτομα πληρούν ή υπερβαίνουν τα ελάχιστα πρότυπα.
• Ενισχύστε το ηθικό hacking ως ένα μοναδικό και αυτορυθμιζόμενο επάγγελμα.

Ακροατήριο:

Το μάθημα είναι ιδανικό για όσους εργάζονται σε θέσεις όπως, αλλά δεν περιορίζονται σε:

• Μηχανικοί Ασφαλείας
• Σύμβουλοι Ασφαλείας
• Διευθυντές Ασφαλείας
• Διευθυντής/Διευθυντές Πληροφορικής
• Ελεγκτές Ασφαλείας
• Διαχειριστές Συστημάτων Πληροφορικής
• Διαχειριστές Δικτύων Πληροφορικής
• Αρχιτέκτονες Δικτύων
• προγραμματιστές

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, αναλυτές δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να εξερευνήσουν AutoML προϊόντα και δυνατότητες για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν προσαρμοσμένα μοντέλα εκπαίδευσης ML με ελάχιστη προσπάθεια.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εξερευνήστε τη σειρά προϊόντων AutoML για να εφαρμόσετε διαφορετικές υπηρεσίες για διάφορους τύπους δεδομένων.
• Προετοιμάστε και επισημάνετε σύνολα δεδομένων για τη δημιουργία προσαρμοσμένων μοντέλων ML.
• Εκπαιδεύστε και διαχειριστείτε μοντέλα για την παραγωγή ακριβών και δίκαιων μοντέλων μηχανικής μάθησης.
• Κάντε προβλέψεις χρησιμοποιώντας εκπαιδευμένα μοντέλα για την κάλυψη των επιχειρηματικών στόχων και αναγκών.

Η πιστοποίηση Certified Ethical Hacker είναι μια περιζήτητη πιστοποίηση κυβερνοασφάλειας σε όλο τον κόσμο.

Αυτό το πρόγραμμα ενσωματώνει οδηγίες και πρακτική για να προετοιμάσει τους μαθητές να λάβουν μέρος στις εξετάσεις πιστοποίησης CEH καθώς και στην πρακτική εξέταση CEH. Οι υποψήφιοι που περνούν επιτυχώς και τις δύο εξετάσεις κερδίζουν τα διαπιστευτήρια CEH Master καθώς και την πιστοποίησή τους CEH.

Δίνεται στους μαθητές η επιλογή να προσθέσουν είτε το μάθημα CPENT είτε το μάθημα CHFI στο πακέτο τους.

Εκπαίδευση είτε για το μάθημα Certified Penetration Testing Professional (CPENT) είτε για το μάθημα Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) θα παρέχεται σε κάθε μαθητή μέσω του διαδικτυακού προγράμματος βίντεο συνεχούς ροής του EC-Council.

CPENT (Pen-test):
Διδάσκει στους μαθητές πώς να εφαρμόζουν τις έννοιες και τα εργαλεία που διδάσκονται στο πρόγραμμα CEH σε μια μεθοδολογία δοκιμής στυλό σε μια ζωντανή περιοχή του κυβερνοχώρου.

CHFI (Ιατροδικαστική Υπολογιστών):
Διδάσκει στους μαθητές μια μεθοδολογική προσέγγιση στην εγκληματολογία υπολογιστών, συμπεριλαμβανομένης της έρευνας και της κατάσχεσης, της αλυσίδας φύλαξης, της απόκτησης, της διατήρησης, της ανάλυσης και της αναφοράς ψηφιακών αποδεικτικών στοιχείων.

Περιγραφή Μαθήματος

Το CEH παρέχει μια εις βάθος κατανόηση των φάσεων ηθικής εισβολής, των διαφόρων φορέων επίθεσης και των προληπτικών αντίμετρων. Θα σας διδάξει πώς σκέφτονται και ενεργούν οι χάκερ με κακόβουλο τρόπο, ώστε να είστε σε καλύτερη θέση για να δημιουργήσετε την υποδομή ασφαλείας σας και να αμυνθείτε από μελλοντικές επιθέσεις. Η κατανόηση των αδυναμιών και των τρωτών σημείων του συστήματος βοηθά τους οργανισμούς να ενισχύσουν τους ελέγχους ασφαλείας του συστήματος για να ελαχιστοποιήσουν τον κίνδυνο ενός συμβάντος.

Το CEH δημιουργήθηκε για να ενσωματώνει ένα πρακτικό περιβάλλον και μια συστηματική διαδικασία σε κάθε τομέα και μεθοδολογία ηθικής εισβολής, δίνοντάς σας την ευκαιρία να εργαστείτε για να αποδείξετε τις απαιτούμενες γνώσεις και δεξιότητες που απαιτούνται για την επίτευξη του διαπιστευτηρίου CEH. Θα εκτεθείτε σε μια εντελώς διαφορετική στάση απέναντι στις ευθύνες και τα μέτρα που απαιτούνται για να είστε ασφαλείς.

Ποιος πρέπει να παρευρεθεί

• Προσωπικό επιβολής του νόμου
• διαχειριστές συστήματος
• Αξιωματικοί ασφαλείας
• Άμυνα και στρατιωτικό προσωπικό
• Νομικοί επαγγελματίες
• Τραπεζίτες
• Επαγγελματίες ασφαλείας

Σχετικά με το Certified Ethical Hacker Master

Για να κερδίσετε την πιστοποίηση CEH Master, πρέπει να περάσετε την πρακτική εξέταση CEH. Η πρακτική εξέταση CEH σχεδιάστηκε για να δώσει στους μαθητές την ευκαιρία να αποδείξουν ότι μπορούν να εκτελέσουν τους διευθυντές που διδάσκονται στο μάθημα CEH. Η πρακτική εξέταση απαιτεί να επιδείξετε την εφαρμογή τεχνικών ηθικής πειρατείας, όπως αναγνώριση διανύσματος απειλής, σάρωση δικτύου, ανίχνευση λειτουργικού συστήματος, ανάλυση ευπάθειας, παραβίαση συστήματος και άλλα.

Το CEH Practical δεν περιέχει προσομοιώσεις. Αντίθετα, θα αμφισβητήσετε μια ζωντανή σειρά που έχει σχεδιαστεί για να μιμείται ένα εταιρικό δίκτυο μέσω της χρήσης ζωντανών εικονικών μηχανών, δικτύων και εφαρμογών.

Η επιτυχής ολοκλήρωση των προκλήσεων που βρέθηκαν στην Πρακτική Εξέταση CEH είναι το επόμενο βήμα μετά την απόκτηση της πιστοποίησης Certified Ethical Hacker (CEH). Η επιτυχής επιτυχία τόσο της εξέτασης CEH όσο και του CEH Practical θα σας κερδίσει την πρόσθετη πιστοποίηση του CEH Master.

Σχετικά με το Certified Ethical Hacker Practical

Για να αποδείξουμε ότι είστε ικανοί στο ηθικό hacking, δοκιμάζουμε τις ικανότητές σας με πραγματικές προκλήσεις σε πραγματικό περιβάλλον, χρησιμοποιώντας εργαστήρια και εργαλεία που σας απαιτούν να ολοκληρώσετε συγκεκριμένες ηθικές προκλήσεις hacking εντός ενός χρονικού ορίου, όπως ακριβώς θα αντιμετωπίσατε στο πραγματικό κόσμο.

Η εξέταση EC-Council CEH (Πρακτική) αποτελείται από ένα σύνθετο δίκτυο που αναπαράγει το πραγματικό δίκτυο ενός μεγάλου οργανισμού και αποτελείται από διάφορα συστήματα δικτύου (συμπεριλαμβανομένων DMZ, Firewalls κ.λπ.). Πρέπει να εφαρμόσετε τις ηθικές σας δεξιότητες hacking για να ανακαλύψετε και να εκμεταλλευτείτε τρωτά σημεία σε πραγματικό χρόνο, ενώ παράλληλα ελέγχετε τα συστήματα.

Σχετικά με το CPENT

Το πρόγραμμα Certified Penetration Tester (CPENT) του EC-Council έχει να κάνει με τη δοκιμή στυλό και θα σας διδάξει να εκτελείτε σε ένα περιβάλλον εταιρικού δικτύου που πρέπει να δεχτεί επίθεση, εκμετάλλευση, αποφυγή και υπεράσπιση. Εάν έχετε εργαστεί μόνο σε επίπεδα δίκτυα, η σειρά ζωντανών πρακτικών του CPENT θα σας διδάξει να ανεβάσετε τις δεξιότητές σας στο επόμενο επίπεδο διδάσκοντάς σας να δοκιμάζετε συστήματα IoT, συστήματα OT, καθώς και πώς να γράφετε τα δικά σας exploits, να δημιουργείτε τα δικά σας εργαλεία, διεξαγωγή προηγμένης εκμετάλλευσης δυαδικών αρχείων, διπλή περιστροφή για πρόσβαση σε κρυφά δίκτυα και προσαρμογή σεναρίων και εκμεταλλεύσεων για είσοδο στα πιο εσωτερικά τμήματα του δικτύου.

Σχετικά με το CHFI

Το μάθημα Computer Hacking Forensic Investigator (CHFI) παρέχει την πειθαρχία ασφαλείας της ψηφιακής εγκληματολογίας από μια οπτική γωνία ουδέτερη ως προς τον προμηθευτή. Το CHFI είναι ένα ολοκληρωμένο μάθημα που καλύπτει σημαντικά σενάρια εγκληματολογικής έρευνας και δίνει τη δυνατότητα στους μαθητές να αποκτήσουν την απαραίτητη πρακτική εμπειρία με διάφορες τεχνικές εγκληματολογικής έρευνας και τυπικά εγκληματολογικά εργαλεία που είναι απαραίτητα για την επιτυχή διεξαγωγή μιας ιατροδικαστικής έρευνας σε υπολογιστή.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση (online ή χώρου σε εγκαταστάσει) προορίζεται για προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το ML Kit της Google για να φτιάξουν μοντέλα μηχανικής μάθησης που οργανωμένα για την επεξεργασία σε κινητά συσκευές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Προσαρμόσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να ξεκινήσουν την ανάπτυξη χαρακτηριστικών μηχανικής μάθησης για εφαρμογές κινητών.
• Να ολοκληρώσουν την ολοκλήρωση νέων τεχνολογιών μηχανικής μάθησης στις εφαρμογές Android και iOS χρησιμοποιώντας τα API ML Kit.
• Να βελτιώσουν και να προσαρμόσουν υφιστάμενες εφαρμογές με τη χρήση του ML Kit SDK για την επεξεργασία και ανάδειξη σε συσκευές.

Pattern Matching είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό καθορισμένων μοτίβων μέσα σε μια εικόνα. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον προσδιορισμό της ύπαρξης καθορισμένων χαρακτηριστικών σε μια καταγεγραμμένη εικόνα, για παράδειγμα την αναμενόμενη ετικέτα σε ένα ελαττωματικό προϊόν σε μια εργοστασιακή γραμμή ή τις καθορισμένες διαστάσεις ενός εξαρτήματος. Διαφέρει από το "Pattern Recognition" (το οποίο αναγνωρίζει γενικά μοτίβα που βασίζονται σε μεγαλύτερες συλλογές σχετικών δειγμάτων) στο ότι υπαγορεύει συγκεκριμένα αυτό που ψάχνουμε και, στη συνέχεια, μας λέει εάν το αναμενόμενο μοτίβο υπάρχει ή όχι.

Μορφή του μαθήματος

• Αυτό το μάθημα εισάγει τις προσεγγίσεις, τις τεχνολογίες και τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται στον τομέα της αντιστοίχισης προτύπων όπως ισχύει για το Machine Vision.

Αυτή η καθοδηγημένη εκπαίδευση από διδάσκοντα, ζωντανά σε Ελλάδα (online or onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού μηχανικό που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Random Forest για να αναπτύξουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για μεγάλους συνόλους δεδομένων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για να αρχίσουν να κατασκευάζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης με το Random Forest.
• Να κατανοήσουν τα πλεονεκτήματα του Random Forest και να υλοποιήσουν την εξέλιξη για την επίλυση προβλημάτων κατηγοριοποίησης και παλινδρόμησης.
• Να μάθουν πώς να διαχειρίζονται μεγάλους συνόλους δεδομένων και να ερμηνεύουν πολλά δέντρα απόφασης στο Random Forest.
• Να αξιολογούν και να βελτιώνουν την απόδοση μοντέλων μηχανικής μάθησης ελαφρύνοντας τα υπερμεταβλητά.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner για την εκτίμηση και την προβολή τιμών και τη χρήση αναλυτικών εργαλείων για την πρόβλεψη χρονοσειρών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε να εφαρμόζετε τη μεθοδολογία CRISP-DM, επιλέξτε κατάλληλους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης και βελτιώστε την κατασκευή και την απόδοση του μοντέλου.
• Χρησιμοποιήστε το RapidMiner για να εκτιμήσετε και να προβάλετε τιμές και να χρησιμοποιήσετε αναλυτικά εργαλεία για την πρόβλεψη χρονοσειρών.

Το RapidMiner είναι μια πλατφόρμα λογισμικού επιστήμης δεδομένων ανοιχτού κώδικα για γρήγορη δημιουργία πρωτοτύπων και ανάπτυξη εφαρμογών. Περιλαμβάνει ένα ενσωματωμένο περιβάλλον για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, εξόρυξη κειμένου και προγνωστική ανάλυση.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το RapidMiner Studio για προετοιμασία δεδομένων, μηχανική εκμάθηση και ανάπτυξη προγνωστικών μοντέλων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκατάσταση και διαμόρφωση RapidMiner
• Προετοιμασία και οπτικοποίηση δεδομένων με RapidMiner
• Επικύρωση μοντέλων μηχανικής μάθησης
• Συνδυάστε δεδομένα και δημιουργήστε προγνωστικά μοντέλα
• Λειτουργία προγνωστικών αναλυτικών στοιχείων σε μια επιχειρηματική διαδικασία
• Αντιμετώπιση προβλημάτων και βελτιστοποίηση RapidMiner

Ακροατήριο

• Επιστήμονες δεδομένων
• Μηχανικοί
• προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωμα

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.