Data Science Training Courses

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.

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

Το μάθημα παραδίδεται με παραδείγματα και ασκήσεις χρησιμοποιώντας Python

Participants who complete this training will gain a practical, real-world understanding of Data Science and its related technologies, methodologies and tools.

Participants will have the opportunity to put this knowledge into practice through hands-on exercises. Group interaction and instructor feedback make up an important component of the class.

The course starts with an introduction to elemental concepts of Data Science, then progresses into the tools and methodologies used in Data Science.

Audience

- Developers
- Technical analysts
- IT consultants

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Η έκρηξη πληροφοριών και δεδομένων στον σημερινό κόσμο δεν είναι παράλληλη, η ικανότητά μας να καινοτομούμε και να προωθούμε τα όρια του δυναμικού αυξάνεται ταχύτερα από ό, τι έχει ποτέ. Ο ρόλος του Data Scientist είναι μία από τις υψηλότερες δεξιότητες σε ζήτηση σε ολόκληρη τη βιομηχανία σήμερα.

Προσφέρουμε πολύ περισσότερα από την εκμάθηση μέσω της θεωρίας. παρέχουμε πρακτικές, εμπορεύσιμες δεξιότητες που γεφυρώνουν το χάσμα μεταξύ του ακαδημαϊκού κόσμου και των απαιτήσεων της βιομηχανίας.

Αυτό το πρόγραμμα διδασκαλίας 7 εβδομάδων μπορεί να προσαρμοστεί στις συγκεκριμένες απαιτήσεις της βιομηχανίας σας, επικοινωνήστε μαζί μας για περισσότερες πληροφορίες ή επισκεφθείτε την ιστοσελίδα του Ινστιτούτου [Nobleprog www.inobleprog.co.uk](http://www.inobleprog.co.uk/)

Κοινό:

Το πρόγραμμα απευθύνεται σε πτυχιούχους μεταπτυχιακού επιπέδου καθώς και σε όσους διαθέτουν τις απαιτούμενες απαιτούμενες δεξιότητες, οι οποίες θα καθοριστούν με αξιολόγηση και συνέντευξη.

Διανομή:

Η παράδοση του μαθήματος θα είναι ένα μείγμα διδακτορικού διδακτικού προσωπικού και διδάσκοντος εκπαιδευμένου σε απευθείας σύνδεση. συνήθως η πρώτη εβδομάδα θα είναι «τάξη οδήγησε», εβδομάδες 2 - 6 «εικονική αίθουσα διδασκαλίας» και εβδομάδα 7 πίσω στην «τάξη οδήγησε».

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.

Αυτό το μάθημα προορίζεται για επαγγελματίες πωλήσεων Marketing που σκοπεύουν να εμβαθύνουν στην εφαρμογή της επιστήμης των δεδομένων στο Marketing / Sales. Το μάθημα παρέχει
λεπτομερή κάλυψη των διαφόρων τεχνικών επιστημών δεδομένων που χρησιμοποιούνται για "upsale", "cross-sale", κατακερματισμό της αγοράς, branding και CLV.

Διαφορά Marketing και πωλήσεων - Πως είναι διαφορετικές οι πωλήσεις και το μάρκετινγκ;

Σε πολύ απλές λέξεις, οι πωλήσεις μπορούν να χαρακτηριστούν ως διαδικασία που εστιάζει ή στοχεύει σε άτομα ή μικρές ομάδες. Από την άλλη πλευρά, το Marketing στοχεύει σε μια μεγαλύτερη ομάδα ή το ευρύ κοινό. Marketing περιλαμβάνει την έρευνα (εντοπισμό των αναγκών του πελάτη), την ανάπτυξη προϊόντων (παραγωγή καινοτόμων προϊόντων) και την προώθηση του προϊόντος (μέσω διαφημίσεων) και τη δημιουργία συνειδητοποίησης για το προϊόν μεταξύ των καταναλωτών. Δεδομένου ότι το μάρκετινγκ αυτό σημαίνει να δημιουργηθούν οδηγοί ή προοπτικές. Μόλις το προϊόν βγει στην αγορά, το καθήκον του πωλητή είναι να πείσει τον πελάτη να αγοράσει το προϊόν. Οι πωλήσεις σημαίνουν τη μετατροπή των πελατών ή των προοπτικών σε αγορές και παραγγελίες, ενώ το μάρκετινγκ προορίζεται για πιο μακροπρόθεσμους όρους, οι πωλήσεις αφορούν βραχύτερους στόχους.

Data science is the application of statistical analysis, machine learning, data visualization and programming for the purpose of understanding and interpreting real-world data. F# is a well suited programming language for data science as it combines efficient execution, REPL-scripting, powerful libraries and scalable data integration.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use F# to solve a series of real-world data science problems.

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

- Use F#'s integrated data science packages
- Use F# to interoperate with other languages and platforms, including Excel, R, Matlab, and Python
- Use the Deedle package to solve time series problems
- Carry out advanced analysis with minimal lines of production-quality code
- Understand how functional programming is a natural fit for scientific and big data computations
- Access and visualize data with F#
- Apply F# for machine learning

Explore solutions for problems in domains such as business intelligence and social gaming

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Jupyter is an open-source, web-based interactive IDE and computing environment.

This instructor-led, live training introduces the idea of collaborative development in data science and demonstrates how to use Jupyter to track and participate as a team in the "life cycle of a computational idea". It walks participants through the creation of a sample data science project based on top of the Jupyter ecosystem.

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

- Install and configure Jupyter, including the creation and integration of a team repository on Git
- Use Jupyter features such as extensions, interactive widgets, multiuser mode and more to enable project collaboraton
- Create, share and organize Jupyter Notebooks with team members
- Choose from Scala, Python, R, to write and execute code against big data systems such as Apache Spark, all through the Jupyter interface

Audience

- Data science teams

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- The Jupypter Notebook supports over 40 languages including R, Python, Scala, Julia, etc. To customize this course to your language(s) of choice, please contact us to arrange.

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.

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.

Αυτή η εκπαιδευτική συνεδρία θα περιλαμβάνει παρουσιάσεις και συνεδρίες Q & A

The training course will help the participants prepare for Web Application Development using Python Programming with Data Analytics. Such data visualization is a great tool for Top Management in decision making.