Διαδίκτυος Επιστήμη Δεδομένων Καλλιέργεια στην Ελλάδα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 ζωντανή, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή εκπαίδευση Ελλάδα (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.