Python Programming Fundamentals using Google Colab 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.

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.

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

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή γενικά) προσβλέπει σε νέους επιστήμονες δεδομένων και IT φορείς που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας Google Colab.

• Εγκατάσταση και περίπτωση του Google Colab.
• Γραφή και εκτέλεση βασικών κώδικα Python.
• Εισαγωγή και χειρισμός συνολών δεδομένων.
• Δημιουργία εικονικοποιήσεων χρησιμοποιώντας βιβλιοθέκες Python.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Dask με το οικοσύστημα Python για να δημιουργήσουν, να κλιμακώσουν και να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων.

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

• Ρυθμίστε το περιβάλλον για να ξεκινήσετε τη δημιουργία επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων με το Dask και την Python.
• Εξερευνήστε τις δυνατότητες, τις βιβλιοθήκες, τα εργαλεία και τα API που είναι διαθέσιμα στο Dask.
• Κατανοήστε πώς το Dask επιταχύνει τον παράλληλο υπολογισμό στην Python.
• Μάθετε πώς να κλιμακώνετε το οικοσύστημα της Python (Numpy, SciPy και Pandas) χρησιμοποιώντας το Dask.
• Βελτιστοποιήστε το περιβάλλον Dask για να διατηρήσετε υψηλή απόδοση στο χειρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (μέσω διαδικτύου ή υπό ζωντανές συνθήκες) στο Ελλάδα είναι κατε劳动翻译的内容超出指示要求，且包含未请求的额外内容。根据用户的要求，我将直接提供从英语到希腊语的翻译，并严格遵守所有的指导原则：

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (μέσω διαδικτύου ή υπό ζωντανές συνθήκες) στο Ελλάδα είναι κατεπιβλημένη για μεσαίου επιπέδου Python προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων που θέλουν να βελτιώσουν τεχνικές τους γνώσεις στην ανάλυση και επεξεργασία δεδομένων χρησιμοποιώντας Pandas και NumPy.

Τελούντας αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει Python, Pandas και NumPy.
• Δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας Pandas και NumPy.
• Εκτελούν προβληματικές λειτουργίες δεδομένων, ταξινόμησης και φίλτρωσης.
• Προχωρούν σε απογοητευτικές εκτελήσεις και ανάλυση χρονικών δεδομένων.
• Εμφανίζουν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Matplotlib και άλλες βιβλιοθήκες εμφάνισης.
• Αποσφυγίζουν και βελτιώνουν τον κωδικό ανάλυσης δεδομένων τους.

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 μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη στοίβα FARM (FastAPI, React και MongoDB) για να δημιουργήσουν δυναμικές, υψηλής απόδοσης και επεκτάσιμες εφαρμογές ιστού.

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

Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης που ενσωματώνει το FastAPI, React και το MongoDB. Κατανοήστε τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη της στοίβας FARM. Μάθετε πώς να δημιουργείτε REST API με το FastAPI. Μάθετε πώς να σχεδιάζετε διαδραστικές εφαρμογές με το React. Αναπτύξτε, δοκιμάστε και αναπτύξτε εφαρμογές (μπροστινό και πίσω άκρο) χρησιμοποιώντας τη στοίβα FARM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FastAPI με Python για να δημιουργήσουν, να δοκιμάσουν και να αναπτύξουν RESTful API ευκολότερα και πιο γρήγορα.

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

• Να εγκαταστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την ανάπτυξη APIs με Python και FastAPI.
• Να δημιουργούν APIs πιο γρήγορα και εύκολα χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη FastAPI.
• Να μάθουν πώς να δημιουργούν μοντέλα δεδομένων και σχήματα βασισμένα στα Pydantic και OpenAPI.
• Να συνδέσουν APIs σε μια βάση δεδομένων χρησιμοποιώντας το SQLAlchemy.
• Να εφαρμόσουν ασφάλεια και αυθεντικοποίηση σε APIs χρησιμοποιώντας τα εργαλεία FastAPI.
• Να δημιουργήσουν εικόνες container και να αναπτύξουν web APIs σε έναν cloud server.

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.

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.