Διαδικασία ανάλυσης δεδομένων, λύσεις Cloud και Power BI λύσεις Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η καθοδήγηση από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να βελτιώσουν τη γνώση τους για μοντέλα μηχανικής μάθησης, να βελτιώσουν τα δεξιότητά τους στη ρύθμιση υπερπαραμέτρων και να μάθουν πώς να εφαρμόζουν ορθά τα μοντέλα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

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

• Εφαρμόζουν προχωρημένα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς πλατφόρμες όπως η Scikit-learn και η TensorFlow.
• Βελτιώνουν την απόδοση των μοντέλων μέσω ρύθμισης υπερπαραμέτρων.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• Συνεργάζονται και διαχειρίζονται μεγάλου όγκου σχέδια μηχανικής μάθησης στο Google Colab.

Αυτή η διδακτορική εκπαίδευση με διδάσκοντα, live (online ή on-site), απευθύνεται σε δεδομένων επιστήμονες και επαγγελματίες υγείας μεδιου βαθμού εμπειρία, που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την ΤΝ για προχωρημένες εφαρμογές στην υγεία με τη βοήθεια του Google Colab.

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

• Εφαρμόζουν μοντέλα ΤΝ για την υγεία με χρήση Google Colab.
• Χρησιμοποιούν ΤΝ για προβλητικό μοντελοποίηση σε δεδομένα υγείας.
• Αναλύουν ιατρικές εικόνες με τεχνικές οδηγούμενες από ΤΝ.
• Εξετάζουν ηθικά προβλήματα στις λύσεις υγείας με βάση τη ΤΝ.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (επιτόπου ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε μηχανικούς που επιθυμούν να αναπτύξουν και να διαχειριστούν συσκευές IoT σε AWS.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να δημιουργήσουν μια πλατφόρμα IoT που περιλαμβάνει την ανάπτυξη και τη διαχείριση ενός backend, μιας πύλης και συσκευών πάνω από το AWS.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να εγκαταστήσουν, να διαμορφώσουν και να διαχειριστούν τις AWS IoT δυνατότητες του Greengrass για τη δημιουργία εφαρμογών για διάφορες συσκευές.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να χρησιμοποιούν το AWS IoT Greengrass για την κατασκευή, την ανάπτυξη, τη διαχείριση, την ασφάλεια και την παρακολούθηση εφαρμογών σε έξυπνες συσκευές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (επιτόπου ή απομακρυσμένα) 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, VM και κοντέινερ, διαθεσιμότητα, επεκτασιμότητα, αποθήκευση κ.λπ.).

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

• Διαμορφώστε το AWS Lambda για να εκτελέσετε μια λειτουργία.
• Κατανοήστε το FaaS (Λειτουργίες ως Υπηρεσία) και τα πλεονεκτήματα της ανάπτυξης χωρίς διακομιστή.
• Δημιουργία, αποστολή και εκτέλεση συναρτήσεων AWS Lambda.
• Ενσωματώστε τις λειτουργίες Lambda με διαφορετικές πηγές συμβάντων.
• Συσκευασία, ανάπτυξη, παρακολούθηση και αντιμετώπιση προβλημάτων εφαρμογών που βασίζονται στο Lambda.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη σε ζωντανό μέρος (σε πρόσωπο πρόσωπου ή διαδικτύου) είναι στοχευμένη για μεσαίου επιπέδου ειδικές στατιστικά επιστήμονες και μηχανικούς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν Google Colab και Apache Spark για την επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαλέξεως, οι μεταφράστες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν περιβάλλον μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας Google Colab και Spark.
• Επεξεργαστούν και αναλύσουν μεγάλα σημεία δεδομένων εξικανώς με το Apache Spark.
• Δημιουργήστε προβολές για μεγάλα σημεία δεδομένων σε ενόπλη υπεύθυνη ομάδα.
• Συνδυάστε Apache Spark με αστικά εργαλεία.

Αυτή η καθοδήγηση με εκπαιδευτικό (online ή onsite) απευθύνεται σε νέους επιστήμονες δεδομένων και IT επαγγελματίες που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά στοχεία της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

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

• Να ρύθμισουν και να πλοηγούνται στο Google Colab.
• Να γράφουν και να εκτελούν βασικό Python code.
• Να εισάγουν και να χειρίζονται datasets.
• Να δημιουργούν visualization χρησιμοποιώντας Python libraries.

Google Colab Pro είναι ένα περιβάλλον βασισμένο στην Σύννεφο για την ανάπτυξη Python με υψηλή αξιοπιστία, που προσφέρει υψηλή επιδόσιμη GPUs, μεγαλύτερη διάρκεια εκτέλεσης και περισσότερη μνήμη για απαιτητικές εργασίες AI και επιστήμης δεδομένων.

Αυτή η κατεύθυνση που χαρακτηρίζεται από εκπαιδευτικούς, διεξάγεται σε μια ζωντανή κατάσταση (online ή on-site) και απευθύνεται σε χρήστες Python μεμετρημένου επιπέδου που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Google Colab Pro για μηχανική μάθηση, επεξεργασία δεδομένων και συνεργατική έρευνα σε ισχυρή περιβάλλον notebook.

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

• Να ρυθμίζουν και διαχειρίζονται cloud-based Python notebooks χρησιμοποιώντας το Colab Pro.
• Να πρόσεγγυς GPUs και TPUs για επιταχυνμένη υπολογιστική.
• Να βελτιστοποιούν τις εργασίες μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς βιβλιοθήκες (π.χ., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Να ενσωματώνουν το Google Drive και εξωτερικές πηγές δεδομένων για συνεργατικά έργα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρονομητική σε ζωντανό περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη κατεύθυνση γι' αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Αυτή η διδασκαλία υπό επιβλέψη καθηγητών, δια ζωντανά (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες του υψηλότερου επιπέδου που επιθυμούν να βαθύνουν την κατανόησή τους στην υπολογιστική όραση και να αναδιευθύνουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη περίπλοκων μοντέλων όρασης χρησιμοποιώντας Google Colab.

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

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν δίκτυα τυχαίων ενδεικτών (CNNs) με TensorFlow.
• Να χρησιμοποιήσουν Google Colab για ανάπτυξη κλωβώδων και αποδοτικών μοντέλων σε πλαίσιο νεφέλης.
• Να εφαρμόσουν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνας για εργασίες υπολογιστικής όρασης.
• Να εφαρμόσουν μοντέλα υπολογιστικής όρασης για πραγματικές εφαρμογές.
• Να χρησιμοποιήσουν μεταφορά μάθησης (transfer learning) για τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων CNN.
• Να οπτικοποιήσουν και να ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα μοντέλων κατηγοριοποίησης εικόνας.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη που γίνεται ζωντανά (online ή σε υπερβολικό) στο Ελλάδα, είναι κατευθυνόμενη σε δεδηλωμένους επαγγελματίες των επιστημόνων δεδομένων και αναπτυκτών που θέλουν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές βαθιά μάθησης χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εγκαταστήσουν και διαδραματίσουν Google Colab για προγράμματα βαθιάς μάθησης.
• Κατανοήσουν τα θεμελιώδη στοιχεία των νευρωνικών δικτύων.
• Εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
• Κατευθύνουν και αξιολογήσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Χρησιμοποιούν τις προεπιλεγμένες λειτουργίες του TensorFlow για βαθιά μάθηση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους σχετικά με τις DevOps πρακτικές και να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.

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

• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το AWS Cloud9 για ροές εργασίας DevOps.
• Υλοποίηση αγωγών συνεχούς ενοποίησης και συνεχούς παράδοσης (CI/CD).
• Αυτοματοποιήστε τις διαδικασίες δοκιμών, παρακολούθησης και ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.
• Ενσωματώστε υπηρεσίες AWS όπως το Lambda, το EC2 και το S3 στις ροές εργασίας DevOps.
• Χρησιμοποιήστε συστήματα ελέγχου πηγής όπως το GitHub ή το GitLab στο AWS Cloud9.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να δημιουργούν, να αναπτύσσουν και να διατηρούν αποτελεσματικά εφαρμογές χωρίς διακομιστή στο AWS Cloud9 και στο AWS Lambda.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της αρχιτεκτονικής χωρίς διακομιστή.
• Ρυθμίστε το AWS Cloud9 για ανάπτυξη εφαρμογών χωρίς διακομιστή.
• Αναπτύξτε, δοκιμάστε και αναπτύξτε εφαρμογές χωρίς διακομιστή χρησιμοποιώντας το AWS Lambda.
• Ενσωματώστε το AWS Lambda με άλλες υπηρεσίες AWS όπως το API Gateway και το S3.
• Βελτιστοποιήστε εφαρμογές χωρίς διακομιστή για απόδοση και αποδοτικότητα κόστους.

Αυτή η εκπαιδευτική δίδαση (live) στο Ελλάδα (διαπερστικά ή προσωπικά) προσβλέπει σε αρχικό επίπεδο δεδομένων επιστήμονες που θα θέλουν να μάθουν πώς να δημιουργήσουν σημαντικές και ψυχαγωγικές δεδομένων προβολές.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διάσκεψης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και περιηγηθούν το Google Colab για προβολές δεδομένων.
• Δημιουργήσουν διάφορους τύπους χαρτών με το Matplotlib.
• Χρησιμοποιήσουν το Seaborn για προχωρημένες τεχνικές προβολής.
• Διαθέτουν χαρτούς για καλύτερη παρουσίαση και αποδυτικότητα.
• Ερμηνεύσει και παρουσιάσει δεδομένα αποτελεσματικά με χρήση βισιουαλ τεχνικών.

Καλοκαιρινός:

• Βασικά στοιχεία αρχιτεκτονικής και λειτουργιών IoT
• «Πράγματα», «Αισθητήρες», Διαδίκτυο και η χαρτογράφηση μεταξύ των επιχειρηματικών λειτουργιών του IoT
• Απαραίτητο για όλα τα στοιχεία λογισμικού IoT - υλικό, υλικολογισμικό, ενδιάμεσο λογισμικό, cloud και εφαρμογές για κινητά
• Λειτουργίες IoT - Διαχείριση στόλου, Οπτικοποίηση δεδομένων, FM και DV με βάση SaaS, ειδοποίηση/συναγερμός, ενσωμάτωση αισθητήρα, ενσωμάτωση "πράγμα", γεωγραφική περίφραξη
• Βασικά στοιχεία επικοινωνίας συσκευών IoT με cloud με MQTT.
• Σύνδεση συσκευών IoT σε AWS με MQTT (AWS IoT Core).
• Σύνδεση πυρήνα AWS IoT με λειτουργία AWS Lambda για υπολογισμούς και αποθήκευση δεδομένων.
• Σύνδεση Raspberry PI με AWS IoT πυρήνα και απλή επικοινωνία δεδομένων.
• Ειδοποιήσεις και συμβάντα
• Βαθμονόμηση αισθητήρα

Περίληψη:

• Βασικά στοιχεία αρχιτεκτονικής και λειτουργιών IoT
• «Πράγματα», «Αισθητήρες», Διαδίκτυο και η χαρτογράφηση μεταξύ των επιχειρηματικών λειτουργιών του IoT
• Απαραίτητο για όλα τα στοιχεία λογισμικού IoT - υλικό, υλικολογισμικό, ενδιάμεσο λογισμικό, cloud και εφαρμογές για κινητά
• Λειτουργίες IoT - Διαχείριση στόλου, Οπτικοποίηση δεδομένων, FM και DV με βάση SaaS, ειδοποίηση/συναγερμός, ενσωμάτωση αισθητήρα, ενσωμάτωση "πράγμα", γεωγραφική περίφραξη
• Βασικά στοιχεία επικοινωνίας συσκευών IoT με cloud με MQTT.
• Σύνδεση συσκευών IoT σε AWS με MQTT (AWS IoT Core).
• Σύνδεση πυρήνα AWS IoT με λειτουργία AWS Lambda για υπολογισμούς και αποθήκευση δεδομένων χρησιμοποιώντας DynamoDB.
• Σύνδεση Raspberry PI με AWS IoT πυρήνα και απλή επικοινωνία δεδομένων.
• Συνεχίστε με το Raspberry PI και το AWS IoT Core για να δημιουργήσετε μια έξυπνη συσκευή.
• Οπτικοποίηση δεδομένων αισθητήρα και επικοινωνία με διεπαφή ιστού.