Διαδικτυακά ή επιτόπου, τα ζωντανά μαθήματα κατάρτισης στην Επιστήμη Δεδομένων με εκπαιδευτή επιδεικνύουν μέσω πρακτικής εξάσκησης πώς να εξάγετε γνώση από δεδομένα σε διάφορες μορφές.
Η κατάρτιση στην Επιστήμη Δεδομένων διατίθεται ως "διαδικτυακή ζωντανή κατάρτιση" ή "επιτόπου ζωντανή κατάρτιση". Η διαδικτυακή ζωντανή κατάρτιση (γνωστή και ως "εξ αποστάσεως ζωντανή κατάρτιση") πραγματοποιείται μέσω ενός διαδραστικού απομακρυσμένου επιτραπέζιου περιβάλλοντος. Η επιτόπου ζωντανή κατάρτιση μπορεί να διεξαχθεί τοπικά στις εγκαταστάσεις του πελάτη στο Αθήνα ή σε εταιρικά κέντρα κατάρτισης της NobleProg στο Αθήνα.
Πάρτε τη Γραμμή 3 του Μετρό (Μ3) από το Αεροδρόμιο με κατεύθυνση προς Δημοτικό Θέατρο.
Κατεβείτε στον σταθμό Ευαγγελισμός.
Η διεύθυνση βρίσκεται στη Λεωφόρο Βασιλίσσης Σοφίας, πολύ κοντά στον σταθμό. Ο σταθμός Ευαγγελισμός βρίσκεται ακριβώς πάνω στη λεωφόρο.
Υπολογίστε περίπου 40–50 λεπτά συνολικά, ανάλογα με τον χρόνο αναμονής και το περπάτημα.
Από τον Κεντρικό Σιδηροδρομικό Σταθμό Αθηνών (Σταθμός Λαρίσης)
Πάρτε το μετρό προς Σύνταγμα και αλλάξτε στη Γραμμή 3 με κατεύθυνση προς Δουκίσσης Πλακεντίας/Αεροδρόμιο.
Κατεβείτε στον σταθμό Ευαγγελισμός.
Περπατήστε μέχρι τον αριθμό 46.
Με λεωφορείο
Υπάρχουν αρκετά λεωφορεία που κινούνται κατά μήκος της Λεωφόρου Βασιλίσσης Σοφίας. Κοντινές στάσεις είναι η Ρηγίλλης και το Σύνταγμα, ενώ η περιοχή του Ευαγγελισμού εξυπηρετείται από πολλές λεωφορειακές γραμμές.
Το μετρό είναι γενικά η πιο απλή επιλογή, ειδικά αν ταξιδεύετε με αποσκευές.
Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν την έννοια των προεκπαιδευμένων μοντέλων και να μάθουν πώς να τα εφαρμόζουν για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων χωρίς να δημιουργούν μοντέλα από την αρχή.
Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
Κατανοούν την έννοια και τα οφέλη των προεκπαιδευμένων μοντέλων.
Εξερευνούν διάφορες αρχιτεκτονικές προεκπαιδευμένων μοντέλων και τις περιπτώσεις χρήσης τους.
Πραγματοποιούν fine-tuning ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου για συγκεκριμένες εργασίες.
Υλοποιούν προεκπαιδευμένα μοντέλα σε απλά έργα μηχανικής μάθησης.
Αυτή η εκπαίδευση που πραγματοποιείται από εκπαιδευτή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και αναλυτές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AWS Cloud9 για βελτιστοποιημένες ροές εργασίας επιστήμης δεδομένων.
Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
Να ρυθμίσουν ένα περιβάλλον επιστήμης δεδομένων στο AWS Cloud9.
Να εκτελούν ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας Python, R και Jupyter Notebook στο Cloud9.
Να ενσωματώσουν το AWS Cloud9 με υπηρεσίες δεδομένων AWS όπως τα S3, RDS και Redshift.
Να αξιοποιήσουν το AWS Cloud9 για την ανάπτυξη και υλοποίηση μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Να βελτιστοποιήσουν ροές εργασίας βασισμένες στο cloud για ανάλυση και επεξεργασία δεδομένων.
Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στην Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να διαχειριστούν ροές εργασίας μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης μοντέλων, της επικύρωσης και της ανάπτυξης με χρήση του Apache Airflow.
Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
Ρυθμίζουν το Apache Airflow για ενορχήστρωση ροών εργασίας μηχανικής μάθησης.
Αυτοματοποιούν εργασίες προεπεξεργασίας δεδομένων, εκπαίδευσης μοντέλων και επικύρωσης.
Ενσωματώνουν το Airflow με πλαίσια και εργαλεία μηχανικής μάθησης.
Αυτή η εκπαίδευση, με εισηγητή και ζωντανή σε Αθήνα (online ή onsite), απευθύνεται σε αρχάριους επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab.
Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
Αυτό το μάθημα 35 ωρών με εισηγητή στο Αθήνα διδάσκει στους συμμετέχοντες να χρησιμοποιούν την Python για τη δημιουργία πρακτικών χρηματοοικονομικών εφαρμογών. Καλύπτει την ανάλυση δεδομένων, την κατανομή περιουσιακών στοιχείων και τη διαχείριση κινδύνου μέσω μιας πρακτικής προσέγγισης, συνδυάζοντας διάλεξη και εκτεταμένη πρακτική εξάσκηση.
Αυτή η εκπαίδευση 35 ωρών στο Αθήνα καλύπτει πρακτική Επιστήμη Δεδομένων και ΤΝ με χρήση Python. Μάθετε ροές εργασίας CRISP-DM, μηχανική μάθηση με TensorFlow, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και Μεγάλα Δεδομένα με Spark. Ιδανικό για αρχάριους που αναζητούν δεξιότητες αναλυτικής έτοιμες για καριέρα και πιστοποίηση επιστήμης δεδομένων με Python για επιχειρηματικά πλαίσια.
Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή στην Αθήνα εισάγει την Πλατφόρμα Αναλυτικής KNIME για καινοτομία με γνώμονα τα δεδομένα. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν να δημιουργούν σενάρια επιστήμης δεδομένων, να εκπαιδεύουν και να επικυρώνουν μοντέλα και να υλοποιούν ολοκληρωμένες αλυσίδες αξίας δεδομένων από άκρο σε άκρο, μέσω πρακτικών εργαστηρίων και πρακτικών ασκήσεων.
Αυτή η ζωντανή, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή εκπαίδευση Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων, προγραμματιστές ή επίδοξους επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής μάθησης στην Python για να εξάγουν γνώσεις, να κάνουν προβλέψεις και να αυτοματοποιήσουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα.
Με το τέλος αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:
Να κατανοούν και να διακρίνουν τα βασικά παραδείγματα μηχανικής μάθησης.
Να εξερευνούν τεχνικές προεπεξεργασίας δεδομένων και μετρικές αξιολόγησης μοντέλων.
Να εφαρμόζουν αλγορίθμους μηχανικής μάθησης για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων δεδομένων.
Να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες της Python και σημειωματάρια Jupyter για πρακτική ανάπτυξη.
Να κατασκευάζουν μοντέλα για πρόβλεψη, ταξινόμηση, σύσταση και ομαδοποίηση.
Διάβασε περισσότερα...
Τελευταία Ενημέρωση:
Σχόλια (2)
Η πρακτική εξάσκηση σχετικά με το υλικό βοηθά πραγματικά να κατανοήσουμε περισσότερα για κάθε θέμα. Επιπλέον, ο τρόπος ξεκινήσης των μαθημάτων με διδασκαλία και συνέχεια με πρακτική εξάσκηση είναι καλός και χρήσιμος για να συνδεθεί με τη διδασκαλία που παρουσιάστηκε αρχικά.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Κομμάτι - Introduction to Data Science and AI using Python
Μηχανική Μετάφραση
Ακόμη και με το χρέωμα ενός ημερή συναντήσεων πελατών, νιώθω πως έχω αποκτήσει αρκετά πιο ξεκάθαρη κατανόηση των διαδικασιών και τεχνικών που χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση και όταν θα εφαρμόζω μία προσέγγιση αντί για μία άλλη. Το έργο μας τώρα είναι να ασκηθούμε στα ό,τι έχουμε μάθει και να ξεκινήσουμε να τα εφαρμόζουμε στο πεδίο προβλημάτων μας.
Διαδικτυακή εκπαίδευση Επιστήμη Δεδομένων στο Αθήνα, Μαθήματα εκπαίδευσης Επιστήμη Δεδομένων στο Αθήνα, Σαββατοκύριακα Επιστήμη Δεδομένων μαθήματα στο Αθήνα, Βραδινή εκπαίδευση Επιστήμη Δεδομένων στο Αθήνα, Εκπαίδευση με εκπαιδευτή Επιστήμη Δεδομένων στο Αθήνα, Επιστήμη Δεδομένων ιδιωτικά μαθήματα στο Αθήνα, Επιστήμη Δεδομένων καθοδήγηση στο Αθήνα, Επιστήμη Δεδομένων boot camp στο Αθήνα, Σαββατοκύριακο Επιστήμη Δεδομένων εκπαίδευση στο Αθήνα, Επιστήμη Δεδομένων εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Αθήνα, Επιστήμη Δεδομένων μαθήματα στο Αθήνα, Επιστήμη Δεδομένων ατομική εκπαίδευση στο Αθήνα, Βραδινά Επιστήμη Δεδομένων μαθήματα στο Αθήνα, Διαδικτυακή εκπαίδευση Επιστήμη Δεδομένων στο Αθήνα, Επιστήμη Δεδομένων δια ζώσης στο Αθήνα, Επιστήμη Δεδομένων δάσκαλος στο Αθήνα, Επιστήμη Δεδομένων εκπαιδευτής στο Αθήνα
