AWS Cloud9 για Επιστήμη Δεδομένων Κομμάτι εκπαίδευσης

Εμβαθύνει σε πρακτικές προσεγγίσεις της Επιστήμης Δεδομένων και της Τεχνητής Νοημοσύνης με τη χρήση Python — εξοπλίζει τους επαγγελματίες με τις δεξιότητες για εξερεύνηση δεδομένων, δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης και ανάπτυξη εφαρμογών που βασίζονται στην ΤΝ σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα· καλύπτει ροές εργασίας CRISP-DM, στατιστική ανάλυση, επιβλεπόμενη και μη επιβλεπόμενη μάθηση, βαθιά μάθηση με Tensorflow, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, μεγάλα δεδομένα με Spark και αφήγηση ιστοριών με βάση τα δεδομένα. Ιδανικό για αρχάριους που αναζητούν πιστοποίηση στην επιστήμη δεδομένων Python και πρακτική εκπαίδευση στην ανάλυση δεδομένων για επαγγελματική σταδιοδρομία.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στην Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να διαχειριστούν ροές εργασίας μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης μοντέλων, της επικύρωσης και της ανάπτυξης με χρήση του Apache Airflow.

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

• Ρυθμίζουν το Apache Airflow για ενορχήστρωση ροών εργασίας μηχανικής μάθησης.
• Αυτοματοποιούν εργασίες προεπεξεργασίας δεδομένων, εκπαίδευσης μοντέλων και επικύρωσης.
• Ενσωματώνουν το Airflow με πλαίσια και εργαλεία μηχανικής μάθησης.
• Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένους αγωγούς.
• Παρακολουθούν και βελτιστοποιούν τις ροές εργασίας μηχανικής μάθησης σε παραγωγικό περιβάλλον.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή, στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου διαχειριστές συστημάτων και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτική εμπειρία στη διαχείριση υπηρεσιών cloud AWS και να προετοιμαστούν για την εξέταση AWS Certified SysOps Administrator - Associate.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να ρυθμίσετε και να παραμετροποιήσετε με ασφάλεια τις υπηρεσίες και τους πόρους AWS.
• Να διαχειρίζεστε ταυτότητες χρηστών, δικαιώματα και πρόσβαση σε πόρους AWS.
• Να σχεδιάζετε και να αναπτύσσετε κλιμακούμενα, υψηλής διαθεσιμότητας και ανεκτικά σε σφάλματα συστήματα στο AWS.
• Να υλοποιείτε και να διαχειρίζεστε τη ροή δεδομένων προς και από το AWS.
• Να βελτιστοποιείτε τη χρήση υπηρεσιών AWS για αποδοτική λειτουργία και διαχείριση κόστους.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς cloud που επιθυμούν να κατανοήσουν και να υλοποιήσουν τις πιο πολύπλοκες πτυχές της αρχιτεκτονικής AWS. Το μάθημα καλύπτει πολλά από τα ίδια αντικείμενα με τα μαθήματα επιπέδου AWS Certified Solutions Architect (Professional). Ωστόσο, αυτό το μάθημα ΔΕΝ προορίζεται για την προετοιμασία συμμετεχόντων για εξετάσεις. Πρόκειται για ένα πρακτικό μάθημα που επιδεικνύει πώς να υλοποιείτε σε ένα ζωντανό εργαστηριακό περιβάλλον πολλές από τις παραμετροποιήσεις, υλοποιήσεις και αναπτύξεις που θα χρειαζόταν να εκτελέσει ένας AWS Solutions Architect.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να σχεδιάζουν σύνθετες λύσεις cloud στο AWS.
• Να αναπτύσσουν εφαρμογές λογισμικού στο AWS που είναι κλιμακώσιμες, υψηλής διαθεσιμότητας και ανθεκτικές σε σφάλματα.
• Να ενσωματώνουν τις καταλληλότερες υπηρεσίες AWS σε μια εφαρμογή.
• Να μεταναστεύσουν μια σύνθετη εφαρμογή λογισμικού στο AWS.
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές στον σχεδιασμό, την υλοποίηση, τη βελτιστοποίηση και την ανάπτυξη υποδομών και εφαρμογών στο AWS.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μετάδοση (διαδικτυακά ή δια ζώσης) στο Ελλάδα, απευθύνεται σε επαγγελματίες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να αξιοποιούν τα εργαλεία και τις υπηρεσίες της AWS για την αποδοτική δημιουργία, εκπαίδευση και ανάπτυξη μοντέλων AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις υπηρεσίες AI/ML που παρέχει η AWS.
• Να μπορούν να εγκαθιστούν και να διαχειρίζονται περιβάλλοντα AI/ML στο AWS.
• Να αποκτούν πρακτική εμπειρία στη δημιουργία, εκπαίδευση και ανάπτυξη μοντέλων AI με χρήση του Amazon SageMaker.
• Να μαθαίνουν να αξιοποιούν διάφορες υπηρεσίες AI της AWS για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μετάδοση στο Ελλάδα (onsite ή απομακρυσμένα) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν και να διαχειριστούν συσκευές IoT στο AWS.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να δημιουργήσουν μια πλατφόρμα IoT που περιλαμβάνει την ανάπτυξη και διαχείριση ενός backend, πύλης και συσκευών πάνω στο AWS.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (δια ζώσης ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AWS Lambda για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν υπηρεσίες και εφαρμογές στο cloud, χωρίς να χρειάζεται να ανησυχούν για την παροχή του περιβάλλοντος εκτέλεσης (διακομιστές, εικονικές μηχανές και containers, διαθεσιμότητα, επεκτασιμότητα, αποθήκευση κ.λπ.).

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

• Διαμορφώνουν το AWS Lambda ώστε να εκτελεί μια συνάρτηση.
• Κατανοούν το FaaS (Functions as a Service) και τα πλεονεκτήματα της ανάπτυξης χωρίς διακομιστή.
• Δημιουργούν, ανεβάζουν και εκτελούν συναρτήσεις AWS Lambda.
• Ενσωματώνουν συναρτήσεις Lambda με διαφορετικές πηγές συμβάντων.
• Πακετάρουν, αναπτύσσουν, παρακολουθούν και αντιμετωπίζουν προβλήματα σε εφαρμογές βασισμένες στο Lambda.

Αυτή η εκπαίδευση, με εισηγητή και ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε αρχάριους επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν και να περιηγηθούν στο Google Colab.
• Γράφουν και να εκτελούν βασικό κώδικα Python.
• Εισάγουν και να διαχειρίζονται σύνολα δεδομένων.
• Δημιουργούν οπτικοποιήσεις χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες Python.

Αυτή η εκπαίδευση, με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν την κατανόηση των πρακτικών DevOps και να βελτιστοποιήσουν τις διαδικασίες ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.

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

• Ρυθμίσουν και να παραμετροποιήσουν το AWS Cloud9 για ροές εργασίας DevOps.
• Υλοποιήσουν pipelines συνεχούς ολοκλήρωσης και συνεχούς παράδοσης (CI/CD).
• Αυτοματοποιήσουν τις διαδικασίες δοκιμών, παρακολούθησης και ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.
• Ενσωματώσουν υπηρεσίες AWS όπως Lambda, EC2 και S3 σε ροές εργασίας DevOps.
• Χρησιμοποιήσουν συστήματα ελέγχου προέλευσης όπως GitHub ή GitLab εντός του AWS Cloud9.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να κατασκευάζουν, να αναπτύσσουν και να συντηρούν αποτελεσματικά εφαρμογές χωρίς διακομιστή στα AWS Cloud9 και AWS Lambda.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής χωρίς διακομιστή.
• Να ρυθμίζουν το AWS Cloud9 για ανάπτυξη εφαρμογών χωρίς διακομιστή.
• Να αναπτύσσουν, να δοκιμάζουν και να αναπτύσσουν εφαρμογές χωρίς διακομιστή χρησιμοποιώντας το AWS Lambda.
• Να ενσωματώνουν το AWS Lambda με άλλες υπηρεσίες AWS όπως το API Gateway και το S3.
• Να βελτιστοποιούν τις εφαρμογές χωρίς διακομιστή για απόδοση και οικονομική αποδοτικότητα.

Σύνοψη:

• Κατανόηση της αρχιτεκτονικής IoT και των βασικών λειτουργιών.
• Διερεύνηση της έννοιας «Πράγματα» και «Αισθητήρες», του Διαδικτύου των Πραγμάτων, και αντιστοίχιση επιχειρηματικών λειτουργιών σε λύσεις IoT.
• Ολοκληρωμένη επισκόπηση των στοιχείων λογισμικού IoT: υλικό, υλικολογισμικό, ενδιάμεσο λογισμικό, υποδομή cloud και εφαρμογές για κινητά.
• Βασικές λειτουργίες IoT: Διαχείριση στόλου, οπτικοποίηση δεδομένων, λύσεις FM και DV βασισμένες σε SaaS, συστήματα ειδοποιήσεων/συναγερμών, ενσωμάτωση αισθητήρων και «πραγμάτων», και γεω-περίφραξη.
• Βασικές αρχές επικοινωνίας συσκευής-cloud IoT με χρήση MQTT.
• Σύνδεση συσκευών IoT στο AWS μέσω MQTT χρησιμοποιώντας το AWS IoT Core.
• Ενσωμάτωση του AWS IoT Core με το AWS Lambda για υπολογισμούς και το Amazon DynamoDB για αποθήκευση δεδομένων.
• Σύνδεση ενός Raspberry Pi με το AWS IoT Core για απρόσκοπτη επικοινωνία δεδομένων.
• Πρακτικό εργαστήριο: Κατασκευή μιας έξυπνης συσκευής με χρήση Raspberry Pi και AWS IoT Core.
• Οπτικοποίηση δεδομένων αισθητήρων και επικοινωνία διεπαφής ιστού.

Το KNIME Analytics Platform αποτελεί μια κορυφαία επιλογή ανοικτού κώδικα για καινοτομία με γνώμονα τα δεδομένα, βοηθώντας σας να ανακαλύψετε το κρυμμένο δυναμικό στα δεδομένα σας, να εξορύξετε νέες γνώσεις ή να προβλέψετε νέα μέλλοντα. Με περισσότερες από 1000 λειτουργικές μονάδες, εκατοντάδες έτοιμα προς εκτέλεση παραδείγματα, μια ολοκληρωμένη γκάμα ενσωματωμένων εργαλείων και την ευρύτερη επιλογή προηγμένων αλγορίθμων διαθέσιμων, το KNIME Analytics Platform είναι η τέλεια εργαλειοθήκη για κάθε επιστήμονα δεδομένων και αναλυτή επιχειρήσεων.

Αυτό το μάθημα για το KNIME Analytics Platform αποτελεί μια ιδανική ευκαιρία για αρχάριους, προχωρημένους χρήστες και ειδικούς του KNIME να γνωρίσουν το KNIME, να μάθουν πώς να το χρησιμοποιούν αποτελεσματικότερα και πώς να δημιουργούν σαφείς, ολοκληρωμένες αναφορές βασισμένες σε ροές εργασίας του KNIME.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το KNIME για την επίλυση σύνθετων επιχειρηματικών αναγκών.

Απευθύνεται σε κοινό που δεν γνωρίζει προγραμματισμό και προτίθεται να χρησιμοποιήσει εργαλεία αιχμής για την υλοποίηση σεναρίων ανάλυσης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαθιστούν και ρυθμίζουν το KNIME.
• Δημιουργούν σενάρια Επιστήμης Δεδομένων
• Εκπαιδεύουν, ελέγχουν και επικυρώνουν μοντέλα
• Υλοποιούν ολοκληρωμένη αλυσίδα αξίας μοντέλων επιστήμης δεδομένων

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα ή για να μάθετε περισσότερα για αυτό το πρόγραμμα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η ζωντανή, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή εκπαίδευση Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων, προγραμματιστές ή επίδοξους επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης στην Python για να εξάγουν γνώσεις, να κάνουν προβλέψεις και να αυτοματοποιήσουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα.

Με το τέλος αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν και να διακρίνουν τα βασικά παραδείγματα μηχανικής μάθησης.
• Να εξερευνούν τεχνικές προεπεξεργασίας δεδομένων και μετρικές αξιολόγησης μοντέλων.
• Να εφαρμόζουν αλγορίθμους μηχανικής μάθησης για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων δεδομένων.
• Να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες της Python και σημειωματάρια Jupyter για πρακτική ανάπτυξη.
• Να κατασκευάζουν μοντέλα για πρόβλεψη, ταξινόμηση, σύσταση και ομαδοποίηση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν την έννοια των προεκπαιδευμένων μοντέλων και να μάθουν πώς να τα εφαρμόζουν για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων χωρίς να δημιουργούν μοντέλα από την αρχή.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν την έννοια και τα οφέλη των προεκπαιδευμένων μοντέλων.
• Εξερευνούν διάφορες αρχιτεκτονικές προεκπαιδευμένων μοντέλων και τις περιπτώσεις χρήσης τους.
• Πραγματοποιούν fine-tuning ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου για συγκεκριμένες εργασίες.
• Υλοποιούν προεκπαιδευμένα μοντέλα σε απλά έργα μηχανικής μάθησης.

Η Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού που έχει αποκτήσει τεράστια δημοτικότητα στον χρηματοοικονομικό κλάδο. Έχει υιοθετηθεί από τις μεγαλύτερες επενδυτικές τράπεζες και τα hedge funds και χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη ενός ευρέος φάσματος χρηματοοικονομικών εφαρμογών, από βασικά προγράμματα συναλλαγών έως συστήματα διαχείρισης κινδύνου.

Σε αυτήν την εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, σε ζωντανό περιβάλλον, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν την Python για την ανάπτυξη πρακτικών εφαρμογών που επιλύουν συγκεκριμένα χρηματοοικονομικά προβλήματα.

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

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές της γλώσσας προγραμματισμού Python
• Να κατεβάζουν, να εγκαθιστούν και να συντηρούν τα καλύτερα εργαλεία ανάπτυξης για τη δημιουργία χρηματοοικονομικών εφαρμογών σε Python
• Να επιλέγουν και να αξιοποιούν τα καταλληλότερα πακέτα Python και τις τεχνικές προγραμματισμού για την οργάνωση, οπτικοποίηση και ανάλυση χρηματοοικονομικών δεδομένων από διάφορες πηγές (CSV, Excel, βάσεις δεδομένων, ιστός κ.λπ.)
• Να αναπτύσσουν εφαρμογές που επιλύουν προβλήματα που σχετίζονται με την κατανομή περιουσιακών στοιχείων, την ανάλυση κινδύνου, τις επενδυτικές επιδόσεις και άλλα
• Να επιλύουν προβλήματα, να ενσωματώνουν, να αναπτύσσουν και να βελτιστοποιούν μια εφαρμογή Python

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Αναλυτές
• Quants

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξης, μέρος συζήτησης, ασκήσεις και έντονη πρακτική εξάσκηση

Σημείωση

• Αυτή η εκπαίδευση στοχεύει στην παροχή λύσεων σε ορισμένα από τα βασικά προβλήματα που αντιμετωπίζουν οι επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα. Ωστόσο, εάν επιθυμείτε να προσθέσετε ή να επεξεργαστείτε περαιτέρω κάποιο συγκεκριμένο θέμα, εργαλείο ή τεχνική, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.