Machine Learning Training Courses

Machine Learning Training Courses

Τα τοπικά μαθήματα κατάρτισης με μάθημα Machine Learning (ML), καθοδηγούμενα από εκπαιδευτές, καταδεικνύουν μέσω της πρακτικής άσκησης πώς να εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής μάθησης και εργαλεία για την επίλυση προβλημάτων πραγματικού κόσμου σε διάφορες βιομηχανίες. Τα μαθήματα NobleProg ML καλύπτουν διαφορετικές γλώσσες προγραμματισμού και πλαίσια, συμπεριλαμβανομένων των Python, R και Matlab. Μαθήματα μηχανικής μάθησης προσφέρονται για διάφορες βιομηχανικές εφαρμογές, όπως Χρηματοοικονομικές, Τραπεζικές και Ασφαλιστικές, και καλύπτουν τις βασικές αρχές της Μηχανικής Μάθησης καθώς και πιο προηγμένες προσεγγίσεις, όπως η Deep Learning. Η Εκπαίδευση Εκμάθησης Μηχανών είναι διαθέσιμη ως "ζωντανή εκπαίδευση στο χώρο" ή "μακρινή ζωντανή εκπαίδευση". Η επιτόπια κατάρτιση σε πραγματικό χρόνο μπορεί να πραγματοποιηθεί σε τοπικό επίπεδο στις εγκαταστάσεις του πελάτη Ελλάδα ή σε εταιρικά κέντρα κατάρτισης NobleProg στο Ελλάδα . Η απομακρυσμένη ζωντανή προπόνηση πραγματοποιείται μέσω μιας διαδραστικής, απομακρυσμένης επιφάνειας εργασίας. NobleProg - Ο τοπικός παροχέας εκπαίδευσης

Machine Translated

Testimonials

★★★★★
★★★★★

Machine Learning (ML) Course Outlines

Course Name
Duration
Overview
Course Name
Duration
Overview
7 hours
Overview
Το μάθημα αυτό έχει δημιουργηθεί για διευθυντές, αρχιτέκτονες λύσεων, αξιωματικούς καινοτομίας, ΚΟΤ, αρχιτέκτονες λογισμικού και όσους ενδιαφέρονται για μια επισκόπηση της εφαρμοσμένης τεχνητής νοημοσύνης και για την πλησιέστερη πρόβλεψη για την ανάπτυξή της.
7 hours
Overview
Αυτό το εκπαιδευτικό μάθημα απευθύνεται σε άτομα που θα ήθελαν να εφαρμόσουν τις βασικές τεχνικές Machine Learning σε πρακτικές εφαρμογές.

Κοινό

Οι επιστήμονες δεδομένων και οι στατιστικολόγοι που έχουν κάποια εξοικείωση με τη μηχανική μάθηση και ξέρουν πώς να προγραμματίσουν το R. Η έμφαση σε αυτό το μάθημα αφορά στις πρακτικές πτυχές της προετοιμασίας δεδομένων / μοντέλων, της εκτέλεσης, της μετα-hoc ανάλυσης και της απεικόνισης. Ο σκοπός είναι να δοθεί μια πρακτική εισαγωγή στην μηχανική μάθηση σε συμμετέχοντες που ενδιαφέρονται να εφαρμόσουν τις μεθόδους στην εργασία

Παραδείγματα συγκεκριμένων τομέων χρησιμοποιούνται για να κάνουν την εκπαίδευση σχετική με το κοινό.
14 hours
Overview
Αυτό το εκπαιδευτικό μάθημα απευθύνεται σε άτομα που θα ήθελαν να εφαρμόσουν Machine Learning σε πρακτικές εφαρμογές.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε επιστήμονες και στατιστικολόγους που έχουν κάποια εξοικείωση με στατιστικά στοιχεία και γνωρίζουν πώς να προγραμματίσουν R (ή Python ή άλλη επιλεγμένη γλώσσα). Η έμφαση δίνεται στις πρακτικές πτυχές της προετοιμασίας δεδομένων / μοντέλων, της εκτέλεσης, της μετα-hoc ανάλυσης και της απεικόνισης.

Ο σκοπός είναι να δοθούν πρακτικές εφαρμογές στη Machine Learning σε συμμετέχοντες που ενδιαφέρονται να εφαρμόσουν τις μεθόδους στην εργασία.

Παραδείγματα συγκεκριμένων τομέων χρησιμοποιούνται για να κάνουν την εκπαίδευση σχετική με το κοινό.
14 hours
Overview
Ο στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει μια βασική επάρκεια στην εφαρμογή μεθόδων Machine Learning στην πράξη. Μέσω της χρήσης της Python προγραμματισμού Python και των διάφορων βιβλιοθηκών της και με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδειγμάτων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιήσει τα πιο σημαντικά δομικά στοιχεία της Machine Learning , πώς να κάνει τις αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσει τις εξόδους των αλγορίθμων επικυρώστε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας προσφέρουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε με βεβαιότητα τα πιο βασικά εργαλεία από το Toolbox Machine Learning Tool και να αποφύγετε τις συνήθεις παγίδες των εφαρμογών της Data Science .
14 hours
Overview
Ο στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει μια βασική επάρκεια στην εφαρμογή μεθόδων Machine Learning στην πράξη. Μέσα από τη χρήση της πλατφόρμας προγραμματισμού R και των διαφόρων βιβλιοθηκών της, και με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδειγμάτων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιήσει τα πιο σημαντικά δομικά στοιχεία της Machine Learning , πώς να κάνει τις αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσει τις εξόδους των αλγορίθμων επικυρώστε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας προσφέρουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε με βεβαιότητα τα πιο βασικά εργαλεία από το Toolbox Machine Learning Tool και να αποφύγετε τις συνήθεις παγίδες των εφαρμογών της Data Science .
21 hours
Overview
Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν "ευφυή" καθήκοντα. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως στις εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες είναι οι ίδιες μια υλοποίηση του AI. Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.
21 hours
Overview
This course will be a combination of theory and practical work with specific examples used throughout the event.
21 hours
Overview
Αυτό το μάθημα εισάγει μεθόδους μηχανικής μάθησης σε εφαρμογές ρομποτικής.

Πρόκειται για μια ευρεία επισκόπηση των υφιστάμενων μεθόδων, κινήτρων και βασικών ιδεών στο πλαίσιο της αναγνώρισης προτύπων.

Μετά από ένα σύντομο θεωρητικό υπόβαθρο, οι συμμετέχοντες θα εκτελούν απλή άσκηση χρησιμοποιώντας ανοικτή πηγή (συνήθως R) ή οποιοδήποτε άλλο δημοφιλές λογισμικό.
21 hours
Overview
Αυτό το μάθημα είναι μια γενική επισκόπηση για την Deep Learning χωρίς να πάει πολύ βαθιά σε οποιαδήποτε συγκεκριμένη μέθοδο. Είναι κατάλληλο για άτομα που θέλουν να αρχίσουν να χρησιμοποιούν Deep Learning για να ενισχύσουν την ακρίβεια της πρόβλεψης.
21 hours
Overview
MATLAB is a numerical computing environment and programming language developed by MathWorks.
21 hours
Overview
Το τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα υπολογιστικό μοντέλο δεδομένων που χρησιμοποιείται στην ανάπτυξη συστημάτων Artificial Intelligence (AI) ικανών να εκτελούν "ευφυή" καθήκοντα. Neural Networks χρησιμοποιούνται συνήθως στις εφαρμογές Machine Learning (ML), οι οποίες είναι οι ίδιες μια υλοποίηση του AI. Deep Learning είναι ένα υποσύνολο του ML.
28 hours
Overview
Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Η βαθιά μάθηση είναι ένας υποτομέας μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε παραστάσεις και δομές δεδομένων μάθησης, όπως νευρωνικά δίκτυα.
14 hours
Overview
Ο στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει μια βασική επάρκεια στην εφαρμογή μεθόδων Machine Learning στην πράξη. Με τη χρήση της γλώσσας προγραμματισμού Scala και των διάφορων βιβλιοθηκών της και με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδειγμάτων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιήσει τα πιο σημαντικά δομικά στοιχεία της Machine Learning , πώς να κάνει τις αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσει τις εξόδους των αλγορίθμων επικυρώστε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας προσφέρουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε με βεβαιότητα τα πιο βασικά εργαλεία από το Toolbox Machine Learning Tool και να αποφύγετε τις συνήθεις παγίδες των εφαρμογών της Data Science .
14 hours
Overview
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
21 hours
Overview
TensorFlow είναι ένα API 2ης γενιάς της βιβλιοθήκης λογισμικού ανοιχτού κώδικα της Go ogle για την Deep Learning . Το σύστημα έχει σχεδιαστεί για να διευκολύνει την έρευνα στη μηχανική μάθηση και να το κάνει γρήγορο και εύκολο στη μετάβαση από το πρωτότυπο της έρευνας στο σύστημα παραγωγής.

Κοινό

Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τα έργα Deep Learning

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:

- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, δημιουργία γραφημάτων και καταγραφή
21 hours
Overview
PredictionIO είναι ένας Machine Learning ανοιχτού κώδικα που είναι ενσωματωμένος στην κορυφαία στοίβα ανοιχτής πηγής.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να δημιουργήσουν μηχανές πρόβλεψης για οποιαδήποτε εργασία εκμάθησης μηχανών.
14 hours
Overview
Apache SystemML είναι μια κατανεμημένη και δηλωτική πλατφόρμα εκμάθησης μηχανών.

Το SystemML παρέχει δηλωτική μαζική εκμάθηση μηχανών (ML) που στοχεύει στην ευέλικτη εξειδίκευση των αλγορίθμων ML και στην αυτόματη παραγωγή υβριδικών σχεδίων χρόνου εκτέλεσης που κυμαίνονται από μονό κόμβο, υπολογισμοί εντός μνήμης έως κατανεμημένους υπολογισμούς σε Apache Hadoop και Apache Spark .

Κοινό

Αυτό το μάθημα είναι κατάλληλο για ερευνητές Machine Learning , προγραμματιστές και μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το SystemML ως πλαίσιο για μηχανική μάθηση.
28 hours
Overview
Αυτό το μάθημα διερευνά, με συγκεκριμένα παραδείγματα, την εφαρμογή του Tensor Flow στους σκοπούς της αναγνώρισης εικόνων

Κοινό

Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για τους σκοπούς της αναγνώρισης εικόνων

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα μπορούν:

- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- εκτελέστε εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να εφαρμόσουν προηγμένη παραγωγή, όπως μοντέλα κατάρτισης, οικοδόμηση γραφημάτων και καταγραφή
35 hours
Overview
TensorFlow ™ είναι μια βιβλιοθήκη λογισμικού ανοιχτού κώδικα για τον αριθμητικό υπολογισμό χρησιμοποιώντας γραφήματα ροής δεδομένων.

Το SyntaxNet είναι ένα πλαίσιο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας νευρωνικού δικτύου για το TensorFlow .

Word 2Vec χρησιμοποιείται για την εκμάθηση διάνυσμα αναπαραστάσεων των λέξεων, που ονομάζονται "ενσωματωμένες λέξεις". Word 2vec είναι ένα ιδιαίτερα αποτελεσματικό υπολογιστικό μοντέλο πρόβλεψης για την εκμάθηση ενσωματώσεων λέξεων από ακατέργαστο κείμενο. Έρχεται σε δύο γεύσεις, η συνεχής Bag-of- Word s μοντέλο (CBOW) και το μοντέλο Παράλειψη-Gram (κεφάλαιο 3.1 και 3.2 σε Mikolov et al.).

Χρησιμοποιείται σε συνδυασμό, τα SyntaxNet και το Word 2Vec επιτρέπουν στους χρήστες να παράγουν μοντέλα Learned Embedding από την είσοδο φυσικής γλώσσας.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και μηχανικούς που σκοπεύουν να εργαστούν με μοντέλα SyntaxNet και Word 2Vec στα γραφήματα TensorFlow .

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:

- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του TensorFlow
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως τα μοντέλα εκπαίδευσης, την ενσωμάτωση όρων, τη δημιουργία γραφημάτων και την καταγραφή
14 hours
Overview
Deeplearning4j είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα, διανεμημένη σε βάθος, γραμμένη για Java και Scala . Ολοκληρωμένο με Hadoop και Spark, το DL4J έχει σχεδιαστεί για χρήση σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα σε κατανεμημένες μονάδες GPU και CPU.

Word 2Vec είναι μια μέθοδος υπολογισμού διανυσματικών αναπαραστάσεων λέξεων που εισάγονται από μια ομάδα ερευνητών στο Go ogle με επικεφαλής τον Tomas Mikolov.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε ερευνητές, μηχανικούς και προγραμματιστές που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το Deeplearning4J για την κατασκευή μοντέλων Word 2Vec.
21 hours
Overview
Deeplearning4j είναι η πρώτη βιβλιοθήκη βαθιάς εκμάθησης εμπορικής ποιότητας, ανοιχτής προέλευσης, διανεμημένη για Java και Scala . Ολοκληρωμένο με Hadoop και Spark, το DL4J έχει σχεδιαστεί για χρήση σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα σε κατανεμημένες μονάδες GPU και CPU.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς και προγραμματιστές που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το Deeplearning4j στα έργα τους.

Μετά από αυτό το μάθημα οι εκπρόσωποι θα μπορούν:
21 hours
Overview
Το SINGA είναι μια γενική κατανεμημένη πλατφόρμα βαθιάς μάθησης για την κατάρτιση μεγάλων μοντέλων βαθιάς μάθησης σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Έχει σχεδιαστεί με ένα διαισθητικό μοντέλο προγραμματισμού που βασίζεται στην αφαίρεση στρώματος. Υποστηρίζεται μια ποικιλία δημοφιλών μοντέλων βαθιάς μάθησης, όπως μοντέλα τροφοδοσίας, περιλαμβανομένων των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων (CNN), ενεργειακά μοντέλα όπως η περιορισμένη μηχανή Boltzmann (RBM) και τα επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN). Πολλά ενσωματωμένα στρώματα παρέχονται στους χρήστες. Η αρχιτεκτονική SINGA είναι αρκετά ευέλικτη για να τρέχει σύγχρονα, ασύγχρονα και υβριδικά πλαίσια εκπαίδευσης. Το SINGA υποστηρίζει επίσης διαφορετικά συστήματα διαίρεσης νευρωνικών δικτύων για να παραλληλισθεί η εκπαίδευση μεγάλων μοντέλων, δηλαδή η διαίρεση σε διαστάσεις δέσμης, η διάσταση χαρακτηριστικών ή η υβριδική κατανομή.

Κοινό

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε ερευνητές, μηχανικούς και προγραμματιστές που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν το Apache SINGA ως πλαίσιο βαθιάς μάθησης.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:

- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του SINGA
- να είναι σε θέση να εκτελέσει εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή, όπως τα μοντέλα εκπαίδευσης, την ενσωμάτωση όρων, τη δημιουργία γραφημάτων και την καταγραφή
35 hours
Overview
This course is created for people who have no previous experience in probability and statistics.
21 hours
Overview
Deeplearning4j είναι ένα λογισμικό ανοιχτού κώδικα βαθιάς εκμάθησης για Java και Scala για το Hadoop και το Spark.

Κοινό

Αυτό το μάθημα προορίζεται για μηχανικούς και προγραμματιστές που επιδιώκουν να αξιοποιήσουν το DeepLearning4J στα έργα αναγνώρισης εικόνας τους.
21 hours
Overview
Caffe είναι ένα βαθύ πλαίσιο μάθησης που γίνεται με γνώμονα την έκφραση, την ταχύτητα και τη διαμόρφωση.

Αυτό το μάθημα διερευνά την εφαρμογή του Caffe ως πλαισίου βαθιάς μάθησης για την αναγνώριση εικόνων χρησιμοποιώντας το MNIST ως παράδειγμα

Κοινό

Αυτό το μάθημα είναι κατάλληλο για τους ερευνητές και τους μηχανικούς της Deep Learning ενδιαφέρονται να χρησιμοποιήσουν το Caffe ως πλαίσιο.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα μπορούν:

- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του Caffe
- εκτελέστε εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να εφαρμόσουν προηγμένη παραγωγή όπως μοντέλα εκπαίδευσης, υλοποίηση στρώσεων και καταγραφή
21 hours
Overview
Κοινό

Αυτό το μάθημα είναι κατάλληλο για τους ερευνητές και τους μηχανικούς της Deep Learning ενδιαφέρονται να χρησιμοποιήσουν διαθέσιμα εργαλεία (κυρίως ανοιχτού κώδικα) για την ανάλυση εικόνων υπολογιστή

Αυτό το μάθημα παρέχει παραδείγματα εργασίας.
14 hours
Overview
Αυτό το μάθημα καλύπτει το AI (με έμφαση στη Machine Learning και Deep Learning ) στην Automotive . Βοηθά να προσδιοριστεί ποια τεχνολογία μπορεί (ενδεχομένως) να χρησιμοποιηθεί σε πολλαπλές περιπτώσεις ενός αυτοκινήτου: απλή αυτοματοποίηση, αναγνώριση εικόνας σε αυτόνομη λήψη αποφάσεων.
28 hours
Overview
Αυτό το μάθημα θα σας δώσει γνώση στα νευρωνικά δίκτυα και γενικά στον αλγόριθμο μηχανικής μάθησης, βαθιά μάθηση (αλγόριθμοι και εφαρμογές).

Η εκπαίδευση αυτή είναι μεγαλύτερη έμφαση στην θεμελιώδη, αλλά θα σας βοηθήσει να επιλέξετε τη σωστή τεχνολογία: TensorFlow , Caffe , Teano, DeepDrive, Keras , κλπ Τα παραδείγματα γίνονται σε TensorFlow .
21 hours
Overview
Αυτό το μάθημα καλύπτει την AI (με έμφαση στη Machine Learning και Deep Learning )
7 hours
Overview
Το ολοκληρωμένο περιβάλλον του Wolfram System καθιστά ένα αποτελεσματικό εργαλείο τόσο για την ανάλυση όσο και για την παρουσίαση δεδομένων. Αυτό το μάθημα καλύπτει πτυχές της γλώσσας Wolfram σχετίζονται με την ανάλυση, συμπεριλαμβανομένου του στατιστικού υπολογισμού, της απεικόνισης, της εισαγωγής και εξαγωγής δεδομένων και της αυτόματης δημιουργίας αναφορών.

Upcoming Machine Learning (ML) Courses

Online Machine Learning (ML) courses, Weekend Machine Learning (ML) courses, Evening Machine Learning training, Machine Learning boot camp, Machine Learning instructor-led, Weekend Machine Learning training, Evening Machine Learning (ML) courses, ML (Machine Learning) coaching, ML (Machine Learning) instructor, Machine Learning (ML) trainer, ML (Machine Learning) training courses, Machine Learning (ML) classes, Machine Learning (ML) on-site, ML (Machine Learning) private courses, Machine Learning (ML) one on one training

Course Discounts

Course Discounts Newsletter

We respect the privacy of your email address. We will not pass on or sell your address to others.
You can always change your preferences or unsubscribe completely.

Some of our clients

is growing fast!

We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Greece!

As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
  • SOA, BPM, BPMN
  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
  • R, Python
  • Mobile Development (iOS, Android)
  • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
  • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

Apply now!

This site in other countries/regions