Kaggle Training Course

Πρόκειται για μια εισαγωγή 5 ημερών στη Data Science και την AI.

Το μάθημα παραδίδεται με παραδείγματα και ασκήσεις χρησιμοποιώντας Python

Συνοπτική

Οι πάροχοι υπηρεσιών (CSP) αντιμετωπίζουν πίεση για να μειώσουν το κόστος και να μεγιστοποιήσουν το μέσο εισόδημα ανά χρήστη (ARPU), διασφαλίζοντας παράλληλα μια εξαιρετική εμπειρία πελατών, αλλά οι όγκοι δεδομένων συνεχίζουν να αυξάνονται. Η παγκόσμια κυκλοφορία κινητών δεδομένων θα αυξηθεί με συνδεδεμένο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) 78 τοις εκατό έως το 2016, φτάνοντας τα 10,8 exabytes το μήνα.

Εν τω μεταξύ, οι CSPs παράγουν μεγάλους όγκους δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των αρχείων λεπτομέρειων κλήσης (CDR), των δεδομένων δικτύου και των δεδομένων πελατών. Οι εταιρείες που εκμεταλλεύονται πλήρως αυτά τα δεδομένα κερδίζουν ένα ανταγωνιστικό όριο. Σύμφωνα με πρόσφατη έρευνα της Economist Intelligence Unit, οι εταιρείες που χρησιμοποιούν την λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα απολαμβάνουν αύξηση της παραγωγικότητας κατά 5-6%. Εντούτοις, το 53% των εταιρειών χρησιμοποιεί μόνο το ήμισυ των πολύτιμων δεδομένων τους και το ένα τέταρτο των ερωτηθέντων παρατήρησε ότι τεράστιες ποσότητες χρήσιμων δεδομένων δεν καταγράφονται. Οι όγκοι δεδομένων είναι τόσο υψηλοί που η χειροκίνητη ανάλυση είναι αδύνατη, και τα περισσότερα συστήματα λογισμικού κληρονομιάς δεν μπορούν να διατηρηθούν, οδηγώντας σε πολύτιμα δεδομένα που απορρίπτονται ή αγνοούνται.

Με το Big Data & Analytics’ υψηλής ταχύτητας, κλιμακούμενο λογισμικό μεγάλων δεδομένων, οι CSPs μπορούν να εξορύξουν όλα τα δεδομένα τους για καλύτερη λήψη αποφάσεων σε μικρότερο χρονικό διάστημα. Διαφορετικά προϊόντα και τεχνικές παρέχουν μια τελική πλατφόρμα λογισμικού για τη συλλογή, την προετοιμασία, την ανάλυση και την παρουσίαση εντύπων από τα μεγάλα δεδομένα. Οι τομείς εφαρμογής περιλαμβάνουν παρακολούθηση της απόδοσης δικτύου, ανίχνευση απάτης, ανίχνευση πελατών και ανάλυση πιστωτικού κινδύνου. Big Data & Η κλίμακα των προϊόντων αναλύσεων για την επεξεργασία terabytes δεδομένων, αλλά η εφαρμογή τέτοιων εργαλείων απαιτεί ένα νέο είδος συστήματος βάσης δεδομένων σε σύννεφο, όπως Hadoop ή μαζική κλίμακα παράλληλος επεξεργαστής υπολογιστών (KPU κλπ.)

Αυτό το μάθημα λειτουργεί στο Big Data BI για Telco καλύπτει όλες τις αναδυόμενες νέες περιοχές στις οποίες οι CSP επενδύουν για την αύξηση της παραγωγικότητας και το άνοιγμα νέων ροών εσόδων των επιχειρήσεων. Το μάθημα θα παρέχει μια πλήρη 360 βαθμούς όρασης Big Data BI στο Telco έτσι ώστε οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι διαχειριστές μπορούν να έχουν μια πολύ ευρεία και ολοκληρωμένη επισκόπηση των δυνατοτήτων Big Data BI στο Telco για την παραγωγικότητα και την απόκτηση εσόδων.

Στόχοι διαδρομής

Ο κύριος στόχος του μαθήματος είναι να εισαγάγει νέες Big Data τεχνικές επιχειρηματικής νοημοσύνης σε 4 τομείς Telecom Business (Marketing / πωλήσεις, λειτουργία δικτύου, χρηματοοικονομική λειτουργία και σχέσεις πελατών Management). Οι μαθητές θα εισαχθούν στο εξής:

• Εισαγωγή στο Big Data-τι είναι 4Vs (υπολογισμός, ταχύτητα, ποικιλία και βεβαιότητα) στο Big Data- Γενιά, εξόρυξη και διαχείριση από την προοπτική Telco
• Πώς Big Data η ανάλυση διαφέρει από την ανάλυση δεδομένων κληρονομιάς
• Εσωτερική αιτιολόγηση Big Data -Telco προοπτική
• Εισαγωγή στο Hadoop οικοσύστημα- εξοικειωμένοι με όλα τα Hadoop εργαλεία όπως Hive, Pig, SPARC – πότε και πώς χρησιμοποιούνται για την επίλυση Big Data προβλήματος
• Πώς Big Data εξάγεται για την ανάλυση για το εργαλείο ανάλυσης-όπως Business Analysis’s μπορεί να μειώσει τα σημεία πόνου τους από τη συλλογή και την ανάλυση των δεδομένων μέσω της ολοκληρωμένης Hadoop προσέγγισης dashboard
• Βασική εισαγωγή της ανάλυσης Insight, της ανάλυσης απεικόνισης και της προβλέψιμης ανάλυσης για το Telco
• Η ανάλυση πελατών και η Big Data-how Big Data ανάλυση μπορούν να μειώσουν την αμηχανία πελατών και την δυσαρέσκεια πελατών σε μελέτες Telco-case
• Ανάλυση αποτυχίας δικτύου και αποτυχίας υπηρεσιών από τα μετα-δεδομένα δικτύου και το IPDR
• Χρηματοοικονομική ανάλυση - απάτη, πλοήγηση και εκτίμηση ROI από πωλήσεις και επιχειρησιακά δεδομένα
• Προβλήματα αγοράς πελατών - Στόχος μάρκετινγκ, κατακερματισμός πελατών και διαμεσολάβηση από τα δεδομένα πωλήσεων
• Εισαγωγή και σύνοψη όλων των Big Data αναλυτικών προϊόντων και πού ταιριάζουν στον αναλυτικό χώρο Telco
• Συμπέρασμα-όπως να λάβετε βήμα προς βήμα προσέγγιση για να εισαγάγετε Big Data Business Intelligence στην οργάνωση σας

Στόχος κοινό

• Δραστηριότητες δικτύου, χρηματοοικονομικοί διευθυντές, διευθυντές CRM και κορυφαίοι διευθυντές IT στο γραφείο του Telco CIO.
• Business Αναλυτές στο Telco
• Διευθυντές γραφείων / αναλυτές CFO
• Οι επιχειρησιακοί διευθυντές
• ΔΗΜΟΣΙΟΓΡΑΦΟΙ

Οι συμμετέχοντες που θα ολοκληρώσουν αυτήν την εκπαίδευση θα αποκτήσουν μια πρακτική, πραγματική κατανόηση του Data Science και των σχετικών τεχνολογιών, μεθοδολογιών και εργαλείων του.

Οι συμμετέχοντες θα έχουν την ευκαιρία να κάνουν πράξη αυτή τη γνώση μέσα από πρακτικές ασκήσεις. Η ομαδική αλληλεπίδραση και η ανατροφοδότηση του εκπαιδευτή αποτελούν ένα σημαντικό στοιχείο της τάξης.

Το μάθημα ξεκινάει με μια εισαγωγή στις στοιχειώδεις έννοιες του Data Science και στη συνέχεια εξελίσσεται στα εργαλεία και τις μεθοδολογίες που χρησιμοποιούνται στο Data Science.

Ακροατήριο

Προγραμματιστές Τεχνικοί αναλυτές σύμβουλοι πληροφορικής

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωση

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

The explosion of information and data in today’s world is un-paralleled, our ability to innovate and push the boundaries of the possible is growing faster than it ever has. The role of Data Scientist is one of the highest in-demand skills across industry today.

We offer much more than learning through theory; we deliver practical, marketable skills that bridge the gap between the world of academia and the demands of industry.

This 7 week curriculum  can be tailored to your specific Industry requirements, please contact us for further information or visit the Nobleprog Institute website 

Audience:

This programme is aimed post level graduates as well as anyone with the required pre-requisite skills which will be determined by an assessment and interview. 

Delivery:

Delivery of the course will be a mixture of Instructor Led Classroom and Instructor Led Online; typically the 1st week will be 'classroom led', weeks 2 - 6 'virtual classroom' and week 7  back to 'classroom led'. 

Τα μεγάλα δεδομένα είναι σύνολα δεδομένων που είναι τόσο ογκώδη και περίπλοκα που το παραδοσιακό λογισμικό εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων είναι ανεπαρκές για την αντιμετώπισή τους. Οι μεγάλες προκλήσεις δεδομένων περιλαμβάνουν τη συλλογή δεδομένων, την αποθήκευση δεδομένων, την ανάλυση δεδομένων, την αναζήτηση, την κοινή χρήση, τη μεταφορά, την οπτικοποίηση, την αναζήτηση, την ενημέρωση και την προστασία της ιδιωτικής ζωής των πληροφοριών.

This course is meant for Marketing Sales Professionals who are intending to get deeper into application of data science in Marketing/ Sales. The course provides
detailed coverage of different data science techniques used for “upsale”, “cross-sale”, market segmentation, branding and CLV.

Difference of Marketing and Sales - How is that sales and marketing are different?

In very simplewords, sales can be termed as a process which focuses or targets on individuals or small groups. Marketing on the other hand targets a larger group or the general public. Marketing includes research (identifying needs of the customer), development of products (producing innovative products) and promoting the product (through advertisements) and create awareness about the product among the consumers. As such marketing means generating leads or prospects. Once the product is out in the market, it is the task of the sales person to persuade the customer to buy the product. Sales means converting the leads or prospects into purchases and orders, while marketing is aimed at longer terms, sales pertain to shorter goals.

Η επιστήμη των δεδομένων είναι η εφαρμογή της στατιστικής ανάλυσης, της μηχανικής μάθησης, της οπτικοποίησης δεδομένων και του προγραμματισμού με σκοπό την κατανόηση και την ερμηνεία δεδομένων του πραγματικού κόσμου. Η F# είναι μια κατάλληλη γλώσσα προγραμματισμού για την επιστήμη δεδομένων καθώς συνδυάζει αποτελεσματική εκτέλεση, δέσμες ενεργειών REPL, ισχυρές βιβλιοθήκες και κλιμακούμενη ενοποίηση δεδομένων.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το F# για να λύσουν μια σειρά από προβλήματα της επιστήμης δεδομένων του πραγματικού κόσμου.

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

Χρησιμοποιήστε τα ενσωματωμένα πακέτα επιστήμης δεδομένων του F# Χρησιμοποιήστε το F# για διαλειτουργικότητα με άλλες γλώσσες και πλατφόρμες, συμπεριλαμβανομένων των Excel, R, Matlab και Python Χρησιμοποιήστε το πακέτο Deedle για επίλυση προβλημάτων χρονοσειρών Εκτελέστε προηγμένη ανάλυση με ελάχιστες γραμμές κώδικα ποιότητας παραγωγής Κατανοήστε πώς Ο λειτουργικός προγραμματισμός είναι μια φυσική εφαρμογή για επιστημονικούς και υπολογισμούς μεγάλων δεδομένων Πρόσβαση και οπτικοποίηση δεδομένων με F# Εφαρμογή F# για μηχανική μάθηση

Εξερευνήστε λύσεις για προβλήματα σε τομείς όπως η επιχειρηματική ευφυΐα και τα κοινωνικά παιχνίδια

Ακροατήριο

Προγραμματιστές Επιστήμονες δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση (επιτόπου ή απομακρυσμένη) απευθύνεται σε επαγγελματίες που επιθυμούν να ξεκινήσουν μια καριέρα στην Data Science .

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Εγκαταστήστε και ρυθμίστε τις παραμέτρους Python και MySql.
• Κατανοήστε τι είναι το Data Science και πώς μπορεί να προσθέσει αξία σχεδόν σε κάθε επιχείρηση.
• Μάθετε τα βασικά στοιχεία της κωδικοποίησης στην Python
• Μάθετε τις εποπτευόμενες και μη εποπτευόμενες τεχνικές Machine Learning και πώς να τις εφαρμόσετε και να ερμηνεύσετε τα αποτελέσματα.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Χειροκίνητη υλοποίηση σε εργασιακό περιβάλλον.

Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.

Το Jupyter είναι ένα διαδραστικό IDE και υπολογιστικό περιβάλλον ανοιχτού κώδικα, βασισμένο στο διαδίκτυο.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτυακή ή επιτόπου) καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές εισάγει την ιδέα της συνεργατικής ανάπτυξης στην επιστήμη των δεδομένων και δείχνει πώς να χρησιμοποιείτε το Jupyter για να παρακολουθείτε και να συμμετέχετε ως ομάδα στον «κύκλο ζωής μιας υπολογιστικής ιδέας». Καθοδηγεί τους συμμετέχοντες στη δημιουργία ενός δείγματος έργου επιστήμης δεδομένων που βασίζεται στην κορυφή του οικοσυστήματος Jupyter.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Jupyter, συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας και της ενσωμάτωσης ενός αποθετηρίου ομάδας στο Git.
• Χρησιμοποιήστε λειτουργίες του Jupyter, όπως επεκτάσεις, διαδραστικά γραφικά στοιχεία, λειτουργία πολλών χρηστών και άλλα για να ενεργοποιήσετε τη συνεργασία έργου.
• Δημιουργήστε, μοιραστείτε και οργανώστε σημειωματάρια Jupyter με μέλη της ομάδας.
• Επιλέξτε μεταξύ Scala, Python, R, για να γράψετε και να εκτελέσετε κώδικα σε συστήματα μεγάλων δεδομένων όπως το Apache Spark, όλα μέσω της διεπαφής Jupyter.

Μορφή του μαθήματος

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

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Το Jupyter Notebook υποστηρίζει περισσότερες από 40 γλώσσες, συμπεριλαμβανομένων των R, Python, Scala, Julia, κ.λπ. Για να προσαρμόσετε αυτό το μάθημα στη γλώσσα(ες) της επιλογής σας, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

KNIME Η πλατφόρμα Analytics είναι μια κορυφαία επιλογή ανοικτού κώδικα για την καινοτομία που βασίζεται σε δεδομένα, βοηθώντας σας να ανακαλύψετε τις δυνατότητες που κρύβονται στα δεδομένα σας, να αποκτήσετε νέες γνώσεις ή να προβλέψετε νέα μέλλοντα. Με πάνω από 1000 ενότητες, εκατοντάδες έτοιμα για εκτέλεση παραδείγματα, μια ολοκληρωμένη ποικιλία ολοκληρωμένων εργαλείων και την ευρύτερη επιλογή προηγμένων αλγόριθμων διαθέσιμες, KNIME Η πλατφόρμα Analytics είναι η τέλεια κιβώτιο εργαλείων για οποιονδήποτε επιστήμονα δεδομένων και επιχειρηματικό αναλυτή.

Αυτό το μάθημα για KNIME Analytics Platform είναι μια ιδανική ευκαιρία για αρχάριους, προηγμένους χρήστες και KNIME εμπειρογνώμονες να εισαχθούν στο KNIME, να μάθουν πώς να το χρησιμοποιούν πιο αποτελεσματικά, και πώς να δημιουργήσουν σαφείς, ολοκληρωμένες εκθέσεις με βάση KNIME ροές εργασίας

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν KNIME για την επίλυση πολύπλοκων επιχειρηματικών αναγκών.

Είναι στοχευμένο στο κοινό που δεν γνωρίζει το προγραμματισμό και σκοπεύει να χρησιμοποιήσει προηγμένα εργαλεία για την εφαρμογή αναλυτικών σενάρια.

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

• Εγκατάσταση και διαμόρφωση KNIME.
• Δημιουργία Data Science Σενάριο
• Τρένο, δοκιμές και επικυρωμένα μοντέλα
• Εφαρμογή στο τέλος της αλυσίδας αξίας των μοντέλων επιστήμης των δεδομένων

Η μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικές.
• Hands-on εφαρμογή σε ένα ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.

Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων

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

KNIME Ο διακομιστής είναι το επιχειρηματικό λογισμικό για την ομαδική συνεργασία, την αυτοματοποίηση, τη διαχείριση και την εκτέλεση των ροών εργασίας της επιστήμης των δεδομένων ως αναλυτικές εφαρμογές και υπηρεσίες.

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

• Προγραμματισμός αναλυτικές ροές εργασίας να τρέξει αυτόματα και να σας δώσει περισσότερο χρόνο για να επικεντρωθεί στην επιστήμη των δεδομένων.
• Ελέγξτε τις ροές εργασίας για την αυτοματοποιημένη διαχείριση μοντέλου
• Εκτέλεση ροής εργασίας κλίμακας και pin με καλά εξοπλισμένη, υψηλής απόδοσης αρχιτεκτονική διακομιστή η οποία είναι προσαρμοσμένη στις προδιαγραφές σας.
• Σχεδιάστε, επεξεργαστείτε και εκτελέστε τις ροές εργασίας στο KNIME Server χρησιμοποιώντας τον επεξεργαστή απομακρυσμένων ροών εργασίας και επωφεληθείτε από καλά εξοπλισμένο υλικό σε ένα ασφαλές περιβάλλον.

Η μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτικές.
• Hands-on εφαρμογή σε ένα ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.

Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων

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

Στο πρώτο μέρος αυτής της εκπαίδευσης, καλύπτουμε τις βασικές αρχές του MATLAB και τη λειτουργία του τόσο ως γλώσσα όσο και ως πλατφόρμα. Περιλαμβάνεται σε αυτή τη συζήτηση μια εισαγωγή στη σύνταξη MATLAB , συστοιχίες και μήτρες, οπτικοποίηση δεδομένων, ανάπτυξη σεναρίων και αντικειμενοστραφείς αρχές.

Στο δεύτερο μέρος, παρουσιάζουμε τον τρόπο χρήσης του MATLAB για εξόρυξη δεδομένων, μηχανική μάθηση και προγνωστική ανάλυση. Για να προσφέρουμε στους συμμετέχοντες μια σαφή και πρακτική προοπτική της προσέγγισης και της εξουσίας του MATLAB , κάνουμε συγκρίσεις μεταξύ της χρήσης του MATLAB και άλλων εργαλείων, όπως υπολογιστικά φύλλα, C, C++ και Visual Basic.

Στο τρίτο μέρος της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες μαθαίνουν πώς να εξομαλύνουν το έργο τους αυτοματοποιώντας την επεξεργασία δεδομένων και την παραγωγή αναφορών.

Σε όλη τη διάρκεια του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα εφαρμόσουν τις ιδέες που μάθουν μέσω πρακτικών ασκήσεων σε εργαστηριακό περιβάλλον. Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα έχουν πλήρη γνώση των δυνατοτήτων της MATLAB και θα είναι σε θέση να την χρησιμοποιήσουν για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων επιστήμης δεδομένων καθώς και για τον εξορθολογισμό της εργασίας τους μέσω αυτοματισμού.

Οι αξιολογήσεις θα διεξαχθούν σε όλη τη διάρκεια του μαθήματος για να μετρηθεί η πρόοδος.

Μορφή του μαθήματος

• Το μάθημα περιλαμβάνει θεωρητικές και πρακτικές ασκήσεις, όπως συζητήσεις περίπτωσης, δειγματοληπτικό έλεγχο κώδικα και πρακτική εφαρμογή.

Σημείωση

• Οι περιόδους πρακτικής θα βασίζονται σε προκαθορισμένα πρότυπα αναφορών δεδομένων δείγματος. Αν έχετε συγκεκριμένες απαιτήσεις, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να αναζητήσουν πηγές δεδομένων μεγάλων δεδομένων με Presto.

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

• Χρησιμοποιήστε βασικές έννοιες Presto για να βελτιστοποιήσετε τα σύγχρονα συστήματα μεγάλων δεδομένων.
• Χρησιμοποιήστε το Presto για να εκτελέσετε αποθήκες κλίμακας exabyte.
• Κλωνοποιήστε δεδομένα σε ένα ιδιόκτητο σύστημα αποθήκευσης δεδομένων.
• Εργαστείτε με υπάρχοντα εργαλεία BI, όπως τα R και Tableau.

Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού που έχει αποκτήσει μεγάλη δημοτικότητα στον χρηματοπιστωτικό κλάδο. Εγκρίθηκε από τις μεγαλύτερες επενδυτικές τράπεζες και τα αμοιβαία κεφάλαια αντιστάθμισης κινδύνου, χρησιμοποιείται για την οικοδόμηση ενός ευρέος φάσματος χρηματοοικονομικών εφαρμογών που κυμαίνονται από βασικά προγράμματα συναλλαγών έως συστήματα διαχείρισης κινδύνου.

Σε αυτήν την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν την Python για να αναπτύξουν πρακτικές εφαρμογές για την επίλυση ορισμένων ειδικών προβλημάτων χρηματοδότησης.

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της Python προγραμματισμού Python
• Κατεβάστε, εγκαταστήστε και διατηρήστε τα καλύτερα εργαλεία ανάπτυξης για τη δημιουργία οικονομικών εφαρμογών στη Python
• Επιλέξτε και χρησιμοποιήστε τα πιο κατάλληλα πακέτα Python και τεχνικές προγραμματισμού για να οργανώσετε, να απεικονίσετε και να αναλύσετε οικονομικά δεδομένα από διάφορες πηγές (CSV, Excel , βάσεις δεδομένων, ιστό, κ.λπ.)
• Δημιουργήστε εφαρμογές που επιλύουν προβλήματα που σχετίζονται με την κατανομή ενεργητικού, την ανάλυση κινδύνου, τις επιδόσεις επενδύσεων και άλλα
• Αντιμετώπιση προβλημάτων, ενοποίηση, ανάπτυξη και βελτιστοποίηση μιας εφαρμογής Python

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Αναλυτές
• Quants

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Σημείωση

• Η κατάρτιση αυτή στοχεύει στην παροχή λύσεων για ορισμένα από τα βασικά προβλήματα που αντιμετωπίζουν οι επαγγελματίες του χρηματοπιστωτικού τομέα. Ωστόσο, εάν έχετε ένα συγκεκριμένο θέμα, ένα εργαλείο ή μια τεχνική που επιθυμείτε να προσθέσετε ή να επεξεργαστείτε περαιτέρω, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.

Το μάθημα κατάρτισης θα βοηθήσει τους συμμετέχοντες να προετοιμαστούν για την ανάπτυξη Web Application χρησιμοποιώντας Python Programming με το Data Analytics. Μια τέτοια προβολή δεδομένων είναι ένα εξαιρετικό εργαλείο για το Top Management στη λήψη αποφάσεων.