Βασικά του MATLAB, Δεδομένων Επιστήμης και Δημιουργίας Αναφορών Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή είναι μια πέντε-ημερής εισαγωγή στην Επιστήμη των Δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI).

Η μάθηση παρουσιάζεται με παραδείγματα και ασκήσεις χρησιμοποιώντας το Python

Αυτή η καθοδήγηση επιχειρηματίων, ζωντανά μαθήματος σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μεταξύ επίπεδου συμμετέχοντες που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να διαχειριστούν ροές εργασίας μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης, έλεγχου και διατοπισμού μοντέλων χρησιμοποιώντας το Apache Airflow.

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

• Να ρυθμίσουν το Apache Airflow για την χορεύρωση ροών εργασίας μηχανικής μάθησης.
• Να αυτοματοποιούν τα έργα προεπεξεργασίας δεδομένων, εκπαίδευσης και ελέγχου μοντέλων.
• Να ενσωματώσουν το Airflow με πλατφόρμες και εργαλεία μηχανικής μάθησης.
• Να διατοπισουν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένες καταδικασίες.
• Να παρακολουθούν και να βελτιώνουν τις ροές εργασίας μηχανικής μάθησης σε παραγωγή.

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.

Αυτή η καθοδήγηση από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online or onsite), απευθύνεται σε δευτεροβάθμιους επιστήμονες δεδομένων και αναλυτές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το AWS Cloud9 για βελτιστοποιημένες εργασίες δεδομένων.

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

• Να ρυθμίσουν ένα περιβάλλον δεδομένων στο AWS Cloud9.
• Να εκτελούν ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας τη Python, R και Jupyter Notebook στο Cloud9.
• Να ενσωματώσουν το AWS Cloud9 με υπηρεσίες δεδομένων του AWS, όπως S3, RDS και Redshift.
• Να χρησιμοποιήσουν το AWS Cloud9 για την ανάπτυξη και τη διανομή μοντέλων μηχανικής μάθησης.
• Να βελτιστοποιήσουν τα ρούχα εργασίας στην κλωβοσφαίρα για ανάλυση δεδομένων και επεξεργασία.

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.

Οι συμμετέχοντες που ολοκληρώσουν αυτή την εκπαίδευση θα κατακτήσουν μια πρακτική, πραγματικού κόσμου κατανόηση της Επιστήμης των Δεδομένων και των συναφών τεχνολογιών, μεθοδολογιών και εργαλείων.

Οι συμμετέχοντες θα έχουν την ευκαιρία να εφαρμόσουν αυτή τη γνώση μέσω πρακτικών επαστάθμισεων. Η αλληλεπίδραση σε ομάδα και το feedback του εκπαιδευτή αποτελούν μια σημαντική πτυχή της εκπαίδευσης.

Το μάθημα ξεκινά με μια εισαγωγή στα βασικά χαρακτηριστικά της Επιστήμης των Δεδομένων και προχωρά στα εργαλεία και μεθόδους που χρησιμοποιούνται στη Επιστήμη των Δεδομένων.

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές
• Τεχνικοί αναλυτές
• Σύμβουλοι IT

Μορφή της εκπαίδευσης

• Μέρος ομιλία, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και πολύς πρακτικός χαρακτήρας

Σημείωση

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

Τα μεγάλα ποσά δεδομένων είναι σύνολα δεδομένων τόσο μεγάλα και περίπλοκα ώστε οι παραδοσιακές εφαρμογές επεξεργασίας δεδομένων να είναι ανεπαρκείς για την χειριστική τους. Τα προβλήματα μεγάλων ποσών δεδομένων περιλαμβάνουν τη συλλογή δεδομένων, αποθήκευση δεδομένων, ανάλυση δεδομένων, αναζήτηση, μοιρασισμός, μεταφορά, επικίνδυνη οπτικοποίηση, καθορισμός απορρόφησης, αναβάθμιση και προστασία πληροφοριών.

Αυτή η μάθηση απευθύνεται σε επαγγελματίες πωλήσεων και μάρκετινγκ που επιθυμούν να βρουν περισσότερες λεπτομέρειες για την εφαρμογή των επιστημών δεδομένων στον μάρκετινγκ/ πωλήσεις. Η μάθηση παρέχει αναλυτική κάλυψη των διαφόρων τεχνικών επιστημών δεδομένων που χρησιμοποιούνται για «up-sale», «cross-sale», ανάλυση αγοράς, μάρκετινγκ και CLV.

Διαφορές του Μάρκετινγκ και Πωλήσεων - Πώς διαφέρουν οι πωλήσεις από το μάρκετινγκ;

Σε πολύ απλά λόγια, οι πωλήσεις μπορούν να χαρακτηριστούν ως διαδικασία που εστιάζει ή στόχευει ατόμα ή μικρές ομάδες. Από την άλλη πλευρά, ο μάρκετινγκ εστιάζει σε μεγαλύτερες ομάδες ή στο γενικό κοινό. Ο μάρκετινγκ περιλαμβάνει την έρευνα (αναγνώριση των χρειών του επιβλέποντος), ανάπτυξη προϊόντων (παραγωγή καινοτόμων προϊόντων) και υποστήριξη του προϊόντος (μέσω διαφημίσεων) και δημιουργία ευαισθητοποίησης για το προϊόν μεταξύ των καταναλωτών. Συνεπώς, ο μάρκετινγκ σημαίνει δημιουργία ηγετικών ή προοπτικών. Μόλις το προϊόν είναι κυκλοφορία, είναι η δουλειά του εκπροσωπού πωλήσεων να υποχρεώσει τον πελάτη να αγοράσει το προϊόν. Οι πωλήσεις σημαίνουν την εκδοχή των ηγετικών ή προοπτικών σε αγορές και παραγγελίες, ενώ ο μάρκετινγκ στοχεύει σε μακροπρόθεσμους στόχους, αντίθετα τα πωλήσεις συνδέονται με κοντινές επιφάνειες.

Αυτή η κατεύθυνση από εκπαιδευτικό, εξ αποστάσεως ή σε τόπο παρέχεται (online or onsite), είναι απευθυνθείς σε επαγγελματίες που επιθυμούν να ξεκινήσουν μια καριέρα στην Επιστήμη των Δεδομένων.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Python και MySql.
• Κατανοήσουν τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων και πώς μπορεί να προστεθεί αξία σε σχεδόν οποιαδήποτε επιχείρηση.
• Μάθουν τα βασικά για την κωδικοποίηση σε Python
• Μάθουν τεχνικές προς επίβλεψη (supervised) και χωρίς επίβλεψη (unsupervised) Μηχανικής Μάθησης, καθώς και το πώς να τις υλοποιήσουν και να ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα.

Μορφή του Μαθήματος

• Αυτόνομη παράσταση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Εφαρμογή με χειρονομία σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσουμε.

Αυτός ο διαλογικός δίδασκος (επίδομης ή πραγματική σцη) εισάγει την ιδέα του συνεργατικού αναπτύξεως στις επιστήμες δεδομένων και δείχνει πώς να χρησιμοποιήσετε το Jupyter για να ακολουθήσετε και να συμμετέχετε με έναν ομάδα στο "ζωγραφικό κύκλο ενός υπολογιστικής ιδέας". Πηγαίνει τους μαθητές πάνω από τη δημιουργία ενός δείγματος έργου επιστήμης δεδομένων βασιζόμενο στο εκοσύστημα Jupyter.

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

• Εγκαταστήσουν και συμβάλλουν το Jupyter, περιλαμβανομένης δημιουργίας και αναποδοχής μιας ομάδας αποθετηρίων Git.
• Χρησιμοποιήσετε χαρακτηριστικά του Jupyter, όπως επέκταση, δυναμικά παράθυρα, πολλαπλά οικήτορα και περισσότερα για να εγκαταλείψετε τη συνεργασία.
• Δημιουργήσετε, μοιράζεστε και οργανώσετε Jupyter Notebook με τους συναδέλφους σας.
• Επιλέξετε Scala, Python, R για να γράψετε και εκτελέσετε κώδικα ανά τα μεγάλα δεδομένα συστήματα όπως Apache Spark, όλα μέσα από τη διεργασία Jupyter.

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.

Η Πλατφόρμα KNIME Analytics είναι μια κορυφαία επιλογή open source για δεδομένα-κεντρική καινοτομία, βοηθώντάς σας να ανακαλύψετε το κρυμμένο δυναμικό που κρύβεται στα δεδομένα σας, να εξερευνήσετε νέες απόδοσης ή να προβλέψετε μελλοντικές εξελίξεις. Με πάνω από 1000 μονάδες, εκατοντάδες σχεδιασμένες για λειτουργία παραδείγματα, ένα ανάλογο φάσμα τεχνικών εργαλείων και την μεγαλύτερη επιλογή προηγμένων αλγόριθμων, η Πλατφόρμα KNIME Analytics αποτελεί το κατάλληλο εργαλειοθήκη για κάθε επιστήμονα δεδομένων και επιχειρηματικό αναλυτή.

Αυτό το μάθημα για την KNIME Analytics Platform είναι η αναπόσπαστη ευκαιρία για αρχάριους, προηγμένους χρήστες και εξPERTs της KNIME να εισαγάγουν την KNIME, να μάθουν πώς να την χρησιμοποιήσουν αποδοτικότερα και πώς να δημιουργήσουν σαφείς, ολοκληρωμένες εκθέσεις με βάση τα workflows της KNIME

Αυτή η κατεύθυνση από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση (online ή in-person) απευθύνεται σε επιχειρηματικούς παραγωγούς δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη KNIME για την επίλυση περίπλοκων επιχειρηματικών αναγκαιότητες.

Απευθύνεται σε κοινό που δεν γνωρίζει προγραμματισμό και ενδιαφέρεται να χρησιμοποιήσει μεθόδους με τέλειο εξοπλισμό για την εφαρμογή σενάριων ανάλυσης.

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

• Να εγκαταστήσουν και να προσαρμόσουν τη KNIME.
• Να δημιουργούν σενάρια Data Science
• Να εκπαιδεύουν, να κάνουν τέστ και να επικυρώνουν μοντέλα
• Να εφαρμόζουν την αξία πλήρους κύκλου των μοντέλων Data Science

Μορφή Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλές εξασκήσεις και πρακτική.
• Εφαρμογή με χείρια στον τουρβό σε επικοινωνιακό περιβάλλον.

Εξατομικευμένες Επιλογές Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια εξατομικευμένη κατάρτιση για αυτό το μάθημα ή για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με αυτό το πρόγραμμα, επικοινωνήστε μαζί μας για να διορθώσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με ζωντανό διδάσκοντα στο Ελλάδα (offline ή online) προσβλέπει σε μεσαιτικούς αναλυτές δεδομένων, αναπτυξιακούς ή εφηβευόμενους επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης στο Python για να αποκτούν δείγματα, να κάνουν πρόβλεψη και να αυτοματοποιήσουν αποφάσεις βασιζόμενες σε δεδομένα.

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

• Καταλάβουν και διαφοροποιήσουν τους βασικούς παραδίδασκες της μηχανικής μάθησης.
• Αναζητήσουν τεχνικές προεπεξεργασίας δεδομένων και μετρικές αξιολόγησης μοντέλων.
• Εφαρμόζουν λογισμικά γορίθμων της μηχανικής μάθησης για να επιλύσουν πρακτικά προβλήματα δεδομένων.
• Χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες του Python και Jupyter notebooks για αυτόματη ανάπτυξη.
• Κατασκευάζουν μοντέλα πρόβλεψης, ταξινομήσεων, προτάσεων και αγγρύπτησης.

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.

Αυτή 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.