Εισαγωγή στο Google Colab για την Επιστήμη Δεδομένων Κομμάτι εκπαίδευσης
To Google Colab είναι μια δωρεάν, πλατφόρμα στην νεφελησκοπία που επιτρέπει στους χρήστες να γράφουν και να εκτελούν Python code σε ένα διαδικτυακό, αλληλεπίδραστο περιβάλλον.
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.
Μορφή του Μαθήματος
- Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
- Πολλά ασκήματα και πρακτική εξέταση.
- Σχεδίαση χειρόν σε ένα live-lab environment.
Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος
- Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη καθοδήγηση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσετε τη ζήτησή σας.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στο Google Colab
- Περίληψη του Google Colab
- Ρύθμιση του Google Colab
- Πλοήγηση στην διεπαφή του Google Colab
Ξεκίνημα με το Google Colab
- Δημιουργία και διαχείριση Notebook
- Βασικές επιχειρήσεις
- Χρήση Markdown για την δομή του κώδικα
Εισαγωγή στο προγραμματισμό Python
- Βασικά σημεία του Python
- Δομές ελέγχου
- Συναρτήσεις και μόδουλοι
Εργασία με βιβλιοθήκες στο Google Colab
- Εισαγωγή σε δημοφιλείς βιβλιοθήκες
- Εγκατάσταση και εισαγωγή βιβλιοθηκών
Εισαγωγή και χειρισμός datasets
- Φόρτωση δεδομένων στο Google Colab
- Βασική χειρισμός δεδομένων
Visualisation των δεδομένων
- Εισαγωγή στη visualisation των δεδομένων
- Δημιουργία γράφηματος με Matplotlib
Συνεργατικές δυνατότητες
- Συνεργασία στο Google Colab
- Πραγματικός χρόνος συνεργασίας
Συμβουλές και καλές πρακτικές
- Αποδοτική χρήση του Google Colab
- Καλές πρακτικές σε πρότυπα δεδομένων
Περίληψη και επόμενα βήματα
Απαιτήσεις
- Δεν απαιτούνται προηγούμενες γνώσεις προγραμματισμού
Ακροατήριο
- Επιστήμονες δεδομένων
- IT επαγγελματίες
Κομμάτια Εκπαίδευσης χρειάζονται 5+ συμμετέχοντες.
Εισαγωγή στο Google Colab για την Επιστήμη Δεδομένων Κομμάτι εκπαίδευσης - Κράτηση
Εισαγωγή στο Google Colab για την Επιστήμη Δεδομένων Κομμάτι εκπαίδευσης - Ζήτημα Συμβουλευτικής
Εισαγωγή στο Google Colab για την Επιστήμη Δεδομένων - Συμβουλευτική Αίτημα
Συμβουλευτική Αίτημα
Εφεξής Μαθήματα
Σχετικά Μαθήματα
Προχωρημένα Μοντέλα Μηχανικής Μάθησης με Google Colab
21 ΏρεςΑυτή 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.
Τεχνητή Νοημοσύνη για την Υγεία με χρήση Google Colab
14 ΏρεςΑυτή 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.
Anaconda Εκοσυστήμα για Δεδομένων Επιστήμονες
14 ΏρεςΑυτή 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.
Big Data Analytics με Google Colab και Apache Spark
14 ΏρεςΑυτή 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.
Computer Vision με Google Colab και TensorFlow
21 ΏρεςΑυτή 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.
Deep Learning με TensorFlow στο Google Colab
14 ΏρεςΑυτή 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.
Οπτικοποίηση δεδομένων με Google Colab
14 ΏρεςΑυτή 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.
Kaggle
14 ΏρεςΑυτή 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.
Μηχανική Μάθηση με Google Colab
14 Ώρεςαυτή η καθοδήγηση με εξυπηρέτηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) στοχεύει σε δευτεροβάθμιους επίπεδου data scientists και προγραμματιστές, που επιθυμούν να εφαρμόζουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.
Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- ρυθμίσουν και να εξερευνήσουν το Google Colab για προέκτες μηχανικής μάθησης.
- να κατανοήσουν και εφαρμόζουν διάφορους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
- να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες όπως το Scikit-learn για την ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων.
- να εφαρμόζουν μοντέλα υποεπόμενης και ανυπερβάτου μάθησης.
- να βελτιώνουν και να εκτιμούν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά.
Αξιοποίηση του Modin για ταχύτερους διαδromούς Python Pandas
14 ΏρεςΑυτή 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.
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) με Google Colab
14 ΏρεςΑυτή η εξοικείωση υπό την καθοδήγηση σε Ελλάδα (μέσω διαδικτύου ή επί τόπου) προς μεσαίου επιπέδου επιστήμονες και αναπτυκτές δεδομένων στατίστικων είναι προσανατολισμένη προς τους άνθρωπους που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές NLP χρησιμοποιώντας Python στο Google Colab.
Στο τέλος αυτής της εξοικείωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Συνέντευξαν τους βασικούς λόγους της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
- Αρχιτεκτονίζουν και αντιμετωπίζουν δεδομένα κειμένου για εργασίες NLP.
- Παράγουν ανάλυση μεταισθητική χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθέκες NLTK και SpaCy.
- Εργάζονται με δεδομένα κειμένου χρησιμοποιώντας το Google Colab για αξιόπιστη και συνεργατική ανάπτυξη.
Python Programming Βασικά χρησιμοποιώντας Google Colab
14 ΏρεςΑυτή η εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού σε Ελλάδα (ονλάιν ή offline) προσβλέπει σε αρχής-επιπέδου δημιουργούς κώδικα και αναλυτές δεδομένων που θέλουν να μάθουν τη γλώσσα προγραμματισμού Python από την καμπίλα χρησιμοποιώντας το Google Colab.
Από το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Συνειδητοποιήσουν τα βασικά στοιχεία της γλώσσας προγραμματισμού Python.
- Προσφέρουν κωδικό Python στο περιβάλλον της Google Colab.
- Χρησιμοποιήσουν δομές ελέγχου για να διαχειρίζονται το πρόγραμμα Python.
- Δημιουργήσουν λειτουργίες για να οργανώσουν και να επαναχρησιμοποιήσουν τον κωδικό αποτελεσματικά.
- Εξερευνήσουν και χρησιμοποιήσουν βασικές βιβλιοθήκες για το προγραμματισμό Python.
GPU Data Science με το NVIDIA RAPIDS
14 ΏρεςΑυτή η εκπαίδευση με εξαγωγό, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το RAPIDS για τη δημιουργία GPU-επιταχυνμένων αναλυτικών και πλυθμού δεδομένων, workflows, και οπτικοποιήσεων, εφαρμόζοντας μηχανικές μέθοδους μάθησης, όπως το XGBoost, cuML κλπ.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Εγκαθιστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για τη δημιουργία μοdel από δεδομένα με NVIDIA RAPIDS.
- Να κατανοήσουν τις πληροφορίες, συστατικά και πλεονεκτήματα του RAPIDS.
- Να χρησιμοποιήσουν GPUs για να επιταχύνουν από κάθε πλευρά τους πίπτοντες αναλυτικούς και δεδομένων.
- Να υλοποιήσουν GPU-επιταχυνμένη προετοίμαση δεδομένων και ETL με cuDF και Apache Arrow.
- Να μάθουν πώς να εκτελούν μηχανικές εργασίες μάθησης με XGBoost και cuML αλγόριθμους.
- Να δημιουργήσουν οπτικοποιήσεις δεδομένων και να εκτελούν γράφημα ανάλυση με cuXfilter και cuGraph.
Ενισχυτική μάθηση με το Google Colab
28 ΏρεςΑυτή η εκπαιδευτική εξομοιωμένη δίδαση σε Ελλάδα (διαδικτύου ή τόπου) προσβάλλει εξειδικευμένους επαγγελματίες που θέλουν να βελτιώσουν την κατανόησή τους για το μάθηση ανταπόκρισης και τις πρακτικές εφαρμογές της στην ανάπτυξη AI χρησιμοποιώντας Google Colab.
Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:
- Καταλάβουν τα βασικά εννόηματα των υπολογισμών ανταπόκρισης.
- Εφαρμόζουν μοντέλα μάθησης ανταπόκρισης χρησιμοποιώντας TensorFlow και OpenAI Gym.
- Δημιουργεί εξελικτικά αξιωματικά που μάθει μέσω προσπαθειών και σφαλμάτων.
- Οικοδομεί τη δύναμη των αξιωματικών μέσω προχωρημένων τεχνικών όπως Q-μάθηση και βαθύ Q-δίκτυα (DQNs).
- Εξηγεί αξιωματικά σε εμφερέντες περιβάλλοντα χρησιμοποιώντας το OpenAI Gym.
- Εγκαταστήσουν μοντέλα μάθησης ανταπόκρισης για πρακτικές εφαρμογές.
Ανάλυση χρονοσειρών με Google Colab
21 ΏρεςΑυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη σε Ελλάδα (ον-λίνε ή offline) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου δεδομένων επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές πρόβλεψης σειράς χρόνου σε πραγματικά δεδομένα χρησιμοποιώντας το Google Colab.
Ατέλεστη αυτής της εκπαιξεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Διαθέτουν γνώση των βασικών στοιχείων της ανάλυσης σειράς χρόνου.
- Χρησιμοποιήσουν το Google Colab για να εργαστούν με δεδομένα σειράς χρόνου.
- Εφαρμόζουν ARIMA μοντέλα για πρόβλεψη των μεταγωγών δεδομένων.
- Χρησιμοποιούν τη βιβλιοθήκη Prophet του Facebook για ευελιξία στη πρόβλεψη.
- Βιζουαλίζουν δεδομένα σειράς χρόνου και τα αποτελέσματα πρόβλεψης.