Εκπαίδευση Data Science στη Λευκωσία

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Λευκωσία (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 Λευκωσία (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 Λευκωσία (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.
• Αναπτύσσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένους αγωγούς.
• Παρακολουθούν και βελτιστοποιούν τις ροές εργασίας μηχανικής μάθησης σε παραγωγικό περιβάλλον.

Αυτή η εκπαίδευση, με εισηγητή και ζωντανή σε Λευκωσία (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:

• Ρυθμίσουν και να περιηγηθούν στο Google Colab.
• Γράφουν και να εκτελούν βασικό κώδικα Python.
• Εισάγουν και να διαχειρίζονται σύνολα δεδομένων.
• Δημιουργούν οπτικοποιήσεις χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες Python.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Λευκωσία (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν και να χτίσουν την καριέρα τους στην Επιστήμη Δεδομένων χρησιμοποιώντας το Kaggle.

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

• Να μάθουν για την επιστήμη δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
• Να εξερευνήσουν την ανάλυση δεδομένων.
• Να μάθουν για το Kaggle και πώς λειτουργεί.

Η Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού που έχει αποκτήσει τεράστια δημοτικότητα στον χρηματοοικονομικό κλάδο. Έχει υιοθετηθεί από τις μεγαλύτερες επενδυτικές τράπεζες και τα hedge funds και χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη ενός ευρέος φάσματος χρηματοοικονομικών εφαρμογών, από βασικά προγράμματα συναλλαγών έως συστήματα διαχείρισης κινδύνου.

Σε αυτήν την εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, σε ζωντανό περιβάλλον, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν την Python για την ανάπτυξη πρακτικών εφαρμογών που επιλύουν συγκεκριμένα χρηματοοικονομικά προβλήματα.

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

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές της γλώσσας προγραμματισμού Python
• Να κατεβάζουν, να εγκαθιστούν και να συντηρούν τα καλύτερα εργαλεία ανάπτυξης για τη δημιουργία χρηματοοικονομικών εφαρμογών σε Python
• Να επιλέγουν και να αξιοποιούν τα καταλληλότερα πακέτα Python και τις τεχνικές προγραμματισμού για την οργάνωση, οπτικοποίηση και ανάλυση χρηματοοικονομικών δεδομένων από διάφορες πηγές (CSV, Excel, βάσεις δεδομένων, ιστός κ.λπ.)
• Να αναπτύσσουν εφαρμογές που επιλύουν προβλήματα που σχετίζονται με την κατανομή περιουσιακών στοιχείων, την ανάλυση κινδύνου, τις επενδυτικές επιδόσεις και άλλα
• Να επιλύουν προβλήματα, να ενσωματώνουν, να αναπτύσσουν και να βελτιστοποιούν μια εφαρμογή Python

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Αναλυτές
• Quants

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξης, μέρος συζήτησης, ασκήσεις και έντονη πρακτική εξάσκηση

Σημείωση

• Αυτή η εκπαίδευση στοχεύει στην παροχή λύσεων σε ορισμένα από τα βασικά προβλήματα που αντιμετωπίζουν οι επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα. Ωστόσο, εάν επιθυμείτε να προσθέσετε ή να επεξεργαστείτε περαιτέρω κάποιο συγκεκριμένο θέμα, εργαλείο ή τεχνική, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Εμβαθύνει σε πρακτικές προσεγγίσεις της Επιστήμης Δεδομένων και της Τεχνητής Νοημοσύνης με τη χρήση Python — εξοπλίζει τους επαγγελματίες με τις δεξιότητες για εξερεύνηση δεδομένων, δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης και ανάπτυξη εφαρμογών που βασίζονται στην ΤΝ σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα· καλύπτει ροές εργασίας CRISP-DM, στατιστική ανάλυση, επιβλεπόμενη και μη επιβλεπόμενη μάθηση, βαθιά μάθηση με Tensorflow, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, μεγάλα δεδομένα με Spark και αφήγηση ιστοριών με βάση τα δεδομένα. Ιδανικό για αρχάριους που αναζητούν πιστοποίηση στην επιστήμη δεδομένων Python και πρακτική εκπαίδευση στην ανάλυση δεδομένων για επαγγελματική σταδιοδρομία.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Λευκωσία (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), 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 την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν τα στοιχεία και τις βιβλιοθήκες του Anaconda.
• Να κατανοούν τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη του Anaconda.
• Να διαχειρίζονται πακέτα, περιβάλλοντα και κανάλια χρησιμοποιώντας τον Anaconda Navigator.
• Να χρησιμοποιούν πακέτα Conda, R και Python για την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
• Να εξοικειωθούν με ορισμένες πρακτικές περιπτώσεις χρήσης και τεχνικές για τη διαχείριση πολλαπλών περιβαλλόντων δεδομένων.

Το KNIME Analytics Platform αποτελεί μια κορυφαία επιλογή ανοικτού κώδικα για καινοτομία με γνώμονα τα δεδομένα, βοηθώντας σας να ανακαλύψετε το κρυμμένο δυναμικό στα δεδομένα σας, να εξορύξετε νέες γνώσεις ή να προβλέψετε νέα μέλλοντα. Με περισσότερες από 1000 λειτουργικές μονάδες, εκατοντάδες έτοιμα προς εκτέλεση παραδείγματα, μια ολοκληρωμένη γκάμα ενσωματωμένων εργαλείων και την ευρύτερη επιλογή προηγμένων αλγορίθμων διαθέσιμων, το KNIME Analytics Platform είναι η τέλεια εργαλειοθήκη για κάθε επιστήμονα δεδομένων και αναλυτή επιχειρήσεων.

Αυτό το μάθημα για το KNIME Analytics Platform αποτελεί μια ιδανική ευκαιρία για αρχάριους, προχωρημένους χρήστες και ειδικούς του KNIME να γνωρίσουν το KNIME, να μάθουν πώς να το χρησιμοποιούν αποτελεσματικότερα και πώς να δημιουργούν σαφείς, ολοκληρωμένες αναφορές βασισμένες σε ροές εργασίας του KNIME.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το KNIME για την επίλυση σύνθετων επιχειρηματικών αναγκών.

Απευθύνεται σε κοινό που δεν γνωρίζει προγραμματισμό και προτίθεται να χρησιμοποιήσει εργαλεία αιχμής για την υλοποίηση σεναρίων ανάλυσης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαθιστούν και ρυθμίζουν το KNIME.
• Δημιουργούν σενάρια Επιστήμης Δεδομένων
• Εκπαιδεύουν, ελέγχουν και επικυρώνουν μοντέλα
• Υλοποιούν ολοκληρωμένη αλυσίδα αξίας μοντέλων επιστήμης δεδομένων

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα ή για να μάθετε περισσότερα για αυτό το πρόγραμμα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η ζωντανή, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή εκπαίδευση Λευκωσία (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.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή σε Λευκωσία (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το RAPIDS για την κατασκευή επιταχυνόμενων με GPU ροών δεδομένων, ροών εργασίας και οπτικοποιήσεων, εφαρμόζοντας αλγορίθμους μηχανικής μάθησης όπως το XGBoost, cuML κ.λπ.

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

• Να διαμορφώσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την κατασκευή μοντέλων δεδομένων με το NVIDIA RAPIDS.
• Να κατανοήσουν τα χαρακτηριστικά, τα συστατικά μέρη και τα πλεονεκτήματα του RAPIDS.
• Να αξιοποιήσουν τις GPU για την επιτάχυνση ολοκληρωμένων ροών δεδομένων και ανάλυσης.
• Να υλοποιήσουν προετοιμασία δεδομένων και ETL με επιτάχυνση GPU χρησιμοποιώντας τα cuDF και Apache Arrow.
• Να μάθουν πώς να εκτελούν εργασίες μηχανικής μάθησης με τους αλγορίθμους XGBoost και cuML.
• Να δημιουργήσουν οπτικοποιήσεις δεδομένων και να εκτελέσουν ανάλυση γράφων με τα cuXfilter και cuGraph.