Introduction to Google Colab for Data Science Training Course

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

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση, που διεξάγεται από μαθητές (online ή στο χώρο του μαθητή), στο Ελλάδα, είναι κατεύθυνση για προχωρημένους επαγγελματίες που θέλουν να βελτιώσουν τις γνώσεις τους σχετικά με τυποποιημένα μοντέλα μηχανικής μάθησης, να αυξήσουν τις δεξιότητές τους στην αριθμητική επεξεργασία υπερπαραμέτρων και να μάθουν πώς θα εφαρμόζουν τα μοντέλα αυτά με αποτελεσματικό τρόπο χρησιμοποιώντας Google Colab.

• Εφαρμογή προχωρημένων μοντέλων μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς πλαίσια όπως το Scikit-learn και TensorFlow.
• Ορθοποδήστε την απόδοση του μοντέλου μέσα από την υπερπαράμετρο ευφυσισμό.
• Εγκατάσταση μοντέλων μηχανικής μάθησης σε πρακτικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας Google Colab.
• Συνεργασία και διαχείριση μεγάλων προγραμμάτων μηχανικής μάθησης σε Google Colab.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το οικοσύστημα Anaconda για να συλλάβουν, να διαχειριστούν και να αναπτύξουν πακέτα και ροές εργασίας ανάλυσης δεδομένων σε μια ενιαία πλατφόρμα.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε στοιχεία και βιβλιοθήκες Anaconda.
• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη του Anaconda.
• Διαχειριστείτε πακέτα, περιβάλλοντα και κανάλια χρησιμοποιώντας το Anaconda Navigator.
• Χρησιμοποιήστε πακέτα Conda, R και Python για επιστήμη δεδομένων και μηχανική εκμάθηση.
• Γνωρίστε ορισμένες περιπτώσεις πρακτικής χρήσης και τεχνικές για τη διαχείριση πολλαπλών περιβαλλόντων δεδομένων.

Με το τέλος αυτής την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτύου ή σε προσωπικό χώρο) απευθύνεται σε μεσαίως εμπειρωμένους δείκτες σε λειτουργία Δεδομένων και Τεχνητής Νοημοσύνης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν Google Colab και Apache Spark για την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων και την ανάλυσή τους.

• Να εγκαταστήσουν ένα περιβάλλον μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας Google Colab και Spark.
• Να επεξεργάζονται και αναλύουν μεγάλα συνόλα δεδομένων αποτελεσματικά με Apache Spark.
• Να προσαρμογή των μεγάλων δεδομένων σε ενός συνεργατικώς χώρου.
• Να ενσωματώσουν Apache Spark με το πλαίσιο νέων πηγής δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεις, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Αυτή η εκπαιδευτική εκπίστωση (γραφικά ή διαδικτυακά) στο Ελλάδα προσβάλλει προηγμένους επαγγελματίες που θέλουν να βελτιώσουν την κατανόησή τους για τη υπολογιστική επισκόπηση και να εξερευνήσουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη πολύπλοκων υπολογιστικών μοντέλων χρησιμοποιώντας Google Colab.

• Να κατασκευάζουν και εκπαιδεύουν συνοπτικές νευρωνικές δίκτυα (CNNs) χρησιμοποιώντας TensorFlow.
• Να εκμεταλλεύονται το Google Colab για μεγάλη κλίση και αποτελεσματική ανάπτυξη μοντέλων σε ουρά που χρησιμοποιεί το κλείδι.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνων για εργαλεία υπολογιστικής οπτικής.
• Να εγκαταστήσουν μοντέλα υπολογιστικής επισκόπησης για πρακτικά εφαρμογές.
• Να χρησιμοποιούν τη μεταφορά μάθησης για να βελτιώσουν την απόδοση των CNN μοντέλων.
• Να προβάλλουν και να ερμηνεύουν τα αποτελέσματα των μοντέλων ταξινόμησης εικόνων.

Με το τέλος αυτής την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

Αυτός ο διδασκαλικός, ζωντανός κύκλος εκπαιδεύσεων στο Ελλάδα (online ή απλά μέσα) προσβάλλει μεσαίου επιπέδου δεδομένων επιστήμονες και αναπτυξιακούς που θέλουν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν τεχνηκές λεώφορες μεθόδους χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

• Εγκαταστήστε και περιφέρεστε στο Google Colab για τη διεξαγωγή αναπτυξιακών μαθημάτων.
• Καταλάβετε τις βασικές ιδέες σχετικά με τους νευρωνικούς δίκτυους.
• Εφαρμόστε βαθιά μελέτη μοντέλων χρησιμοποιώντας TensorFlow.
• Εκπαιδεύστε και εκτιμήστε μόντελα βαθιάς μάθησης.
• Χρησιμοποιείτε προχωρημένες χαρακτηριστικές του TensorFlow για βαθιά μάθηση.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Αυτό το πρόγραμμα εκπαίδευσης, που διεξάγεται ύποπτως (online ή σε υπερθέατρο) στο Ελλάδα, στόχος του είναι νέοι επισcientists δεδομένων που θέλουν να μάθουν πώς να δημιουργούν σημαντικές και όψιμα επιμυστικές παραγωγικές τεχνικές.

• Να εγκαταστήσουν και να χρησιμοποιήσουν Google Colab για παραγωγικές τεχνικές.
• Να δημιουργήσουν διάφορους τύπους γραφημάτων με χρήση Matplotlib.
• Να χρησιμοποιήσουν Seaborn για προχωρημένες τεχνικές παραγωγικότητας.
• Να προσαρμόσουν γραφήματα για καλύτερη επίδειξη και αρτικότητα.
• Να ερμηνεύουν και να παρουσιάζουν δεδομένα αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας όψιμα εργαλεία.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν και να χτίσουν τη σταδιοδρομία τους στο Data Science χρησιμοποιώντας το Kaggle.

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

• Μάθετε για την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
• Εξερευνήστε την ανάλυση δεδομένων.
• Μάθετε για το Kaggle και πώς λειτουργεί.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεις, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη σε ύφοστους (online ή offline) είναι προσανατολισμένη σε μεσαίου επιπέδου ειδικούς στον machine learning και αναπτυξιαλόγους που θέλουν να εφαρμόσουν ταλαντημένα αλγόριθμους μηχανικού μάθησης χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

• Να εγκαταστήσουν και να διαπλέξουν το Google Colab για προ젝τά μηχανικού μάθησης.
• Να καταλάβουν και να εφαρμόσουν διάφορους αλγόριθμους μηχανικού μάθησης.
• Να χρησιμοποιήσουν βιβλιοθήκες όπως το Scikit-learn για ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων.
• Να εφαρμόσουν μοντέλα για τον αποδεκτική και μη δεξική μάθηση.
• Να προσβλέψουν και να εκτιμήσουν τα μοντέλα μηχανικού μάθησης αποτελεσματικά.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Modin για να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν παράλληλους υπολογισμούς με το Pandas για ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.

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

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη Pandas ροών εργασίας σε κλίμακα με Modin.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του Modin.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ Modin, Dask και Ray.
• Εκτελέστε τις λειτουργίες Pandas πιο γρήγορα με το Modin.
• Εφαρμόστε ολόκληρο το Pandas API και τις λειτουργίες.

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

Αυτή η εξόριστη, ζωντανή εκπαιδευτική σύνθεση στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή προσωπικά) είναι προσανατολισμένη σε μεσαίου επιπέδου δεδομένων επισcientists και αναπτυξτές που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές NLP χρησιμοποιώντας Python στο Google Colab.

• Να καταλάβουν τα βασικά εργαλεία της φύσιας απόδοσης γλώσσας.
• Να προετοιμάζουν και να καθαρίζουν τα δεδομένα κειμένου για εργασίες NLP.
• Να πράξουν ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθέκες NLTK και SpaCy.
• Να εργάζονται με δεδομένα κειμένου χρησιμοποιώντας το Google Colab για μεγάλες κλίμακες και συνεργατική ανάπτυξη.

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

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (online ή σε υπόθεση) είναι προσανατολισμένη σε νέους αναπτυγχανωτές και αναλυτές δεδομένων που θέλουν να μάθουν τα βασικά της γλώσσας προγραμματισμού Python χρησιμοποιώντας το Google Colab.

• Να καταλάβουν τα βασικά στοιχεία της γλώσσας προγραμματισμού Python.
• Να εφαρμόσουν κώδικα Python σε περιβάλλον Google Colab.
• Να χρησιμοποιήσουν δομές ελέγχου για τη διαχείριση της ροής ενός προγράμματος Python.
• Να δημιουργούν συναρτήσεις για την οργάνωση και ανακαταχώρηση του κώδικα με αποτελεσματικό τρόπο.
• Να εξερευνήσουν και να χρησιμοποιήσουν βασικές βιβλιοθήκες για το προγραμματισμό Python.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το RAPIDS για να δημιουργήσουν επιταχυνόμενες αγωγούς δεδομένων, ροές εργασίας και οπτικοποιήσεις, εφαρμόζοντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, όπως XGBoost, cuML κ.λπ.

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

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για τη δημιουργία μοντέλων δεδομένων με τη NVIDIA RAPIDS.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, τα στοιχεία και τα πλεονεκτήματα του RAPIDS.
• Αξιοποιήστε GPU για να επιταχύνετε αγωγούς δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων από άκρο σε άκρο.
• Εφαρμόστε GPU-επιταχυνόμενη προετοιμασία δεδομένων και ETL με cuDF και Apache Arrow.
• Μάθετε πώς να εκτελείτε εργασίες μηχανικής εκμάθησης με αλγόριθμους XGBoost και cuML.
• Δημιουργήστε οπτικοποιήσεις δεδομένων και εκτελέστε ανάλυση γραφημάτων με το cuXfilter και το cuGraph.

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

Αυτή η εκπαίδευση από καθηγητή (online ή σε υπεράστη) προσβάλλει εξειδικευμένους επαγγελματίες που θέλουν να βαθύνουν τη γνώση τους σχετικά με το machine learning με επαναλήψη και τις πρακτικές εφαρμογές του στην ανάπτυξη AI χρησιμοποιώντας Google Colab.

• Να καταλάβουν τις βασικές αρχές των υπολογισμών machine learning με επαναλήψη.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα machine learning με επαναλήψη χρησιμοποιώντας το TensorFlow και το OpenAI Gym.
• Να ανάπτυσσουν νοημοσύνες που μάθουν ως εκ των πραγμάτων μέσω πειραματισμών.
• Να βελτιώνουν τη δύναμη των νοημοσυνών χρησιμοποιώντας προχωρημένες μεθόδους όπως Q-learning και βαθύτερες δικτύα Q (DQNs).
• Να εκπαιδεύουν νοημοσυνές σε προσομοιωμένα περιβάλλοντα χρησιμοποιώντας το OpenAI Gym.
• Να εγκαταστήσουν μοντέλα machine learning με επαναλήψη για πραγματικά καθημερινά εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεις, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

Αυτή η εκπαιδευτική εξ άποψης, ζωντανή τρέχουσα σύνοδος στο Ελλάδα (διαδικτύου ή προσωπικό) διευθύνεται σε επίμηκτους δεδομένων αναλυτές που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές πρόβλεψης χρονική σειράς σε πραγματικά δεδομένα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

• Να καταλάβουν τις βασικές αρχές της χρονικής σειράς.
• Να χρησιμοποιήσουν το Google Colab για να δουλέψουν με χρονική σειρά δεδομένων.
• Να εφαρμόσουν τυπούς ARIMA για πρόβλεψη των μεταβολών.
• Να χρησιμοποιήσουν το καθίστημα Prophet του Facebook για ευέλικτες πρόβλεψεις.
• Να προξενούν χρονική σειρά δεδομένων και τα αποτελέσματα πρόβλεψης.