MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation Počítačový Kurz

Toto je 5denní úvod do Data Science a AI.

Kurz je dodáván s příklady a cvičeními využívajícími Python

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé účastníky, kteří chtějí automatizovat a spravovat pracovní postupy strojového učení, včetně modelového školení, ověřování a nasazení pomocí Apache Airflow.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte Apache Airflow pro orchestraci pracovního postupu strojového učení.
• Automatizujte úlohy předběžného zpracování dat, trénování modelů a ověřování.
• Integrujte Airflow s rámcem a nástroji strojového učení.
• Nasaďte modely strojového učení pomocí automatizovaných kanálů.
• Monitorujte a optimalizujte pracovní postupy strojového učení ve výrobě.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí používat ekosystém Anaconda k zachycení, správě a nasazení balíčků a pracovních postupů analýzy dat na jediné platformě.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Anaconda komponenty a knihovny.
• Pochopte základní koncepty, funkce a výhody Anaconda.
• Spravujte balíčky, prostředí a kanály pomocí Navigátoru Anaconda.
• Používejte balíčky Conda, R a Python pro datovou vědu a strojové učení.
• Seznamte se s některými praktickými případy použití a technikami pro správu více datových prostředí.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce a analytiky, kteří chtějí používat AWS Cloud9 pro zjednodušené pracovní postupy v oblasti datové vědy.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte prostředí datové vědy v AWS Cloud9.
• Proveďte analýzu dat pomocí Python, R a Jupyter Notebook v Cloud9.
• Integrujte AWS Cloud9 s datovými službami AWS, jako jsou S3, RDS a Redshift.
• Využijte AWS Cloud9 pro vývoj a nasazení modelu strojového učení.
• Optimalizujte cloudové pracovní postupy pro analýzu a zpracování dat.

přehled

Poskytovatelé služeb (CSP) se potýkají s tlakem na snížení nákladů a maximalizování průměrného příjmu na uživatele (ARPU), přičemž zajišťují vynikající zákazní zkušenosti, ale objem dat stále roste. Globální mobilní data bude růst s kombinovanou roční rychlostí růstu (CAGR) o 78 procent do roku 2016, dosahující 10,8 exabytů měsíčně.

Mezitím generují CSP velké množství dat, včetně záznamů o volbách (CDR), sítí a údajů o zákaznících. Společnosti, které tyto údaje plně využívají, získají konkurenční okraj. Podle nedávného průzkumu The Economist Intelligence Unit, společnosti, které využívají datové rozhodování, mají 5-6% zvýšení produktivity. Zatím 53 % společností využívá pouze polovinu svých cenných údajů, a čtvrtina respondentů poznamenala, že obrovské množství užitečných údajů je ztraceno. Objem dat je tak vysoký, že manuální analýza je nemožná a většina softwarových systémů dědictví se nedokáže udržet, což vede k vymazání nebo ignorování cenných dat.

S Big Data & Analytics’ vysokorychlostní, skalovatelné Big Data software, CSPs mohou minovat všechny své údaje pro lepší rozhodování v kratším čase. Různé produkty a techniky poskytují konečnou softwarovou platformu pro shromažďování, přípravu, analýzu a prezentaci poznatků z velkých dat. Oblasti aplikace zahrnují monitorování výkonu sítě, detekci podvodů, detekci zákaznických záznamů a analýzu úvěrového rizika. Big Data & Analýza produktů měřítko pro zpracování terabytů dat, ale implementace takových nástrojů vyžaduje nový typ databázového systému založeného na cloudu, jako Hadoop nebo masivní měřítko paralelní počítačový procesor (KPU atd.)

Tento kurz pracuje na Big Data BI pro Telco pokrývá všechny vznikající nové oblasti, ve kterých CSP investují pro zvýšení produktivity a otevření nového toku příjmů z podnikání. Kurz poskytne kompletní 360-stupňový přehled Big Data BI v Telco tak, že rozhodovatelé a manažeři mohou mít velmi široký a komplexní přehled možností Big Data BI v Telco pro produktivitu a výnosy.

Cíle kurzu

Hlavním cílem kurzu je zavést nové Big Data obchodní inteligence techniky v 4 odvětvích Telecom Business (Marketing/prodej, síťová operace, finanční operace a vztah k zákazníkům Management). Studenti budou představeni k následujícím:

• Úvod do Big Data-co je 4Vs (volumen, rychlost, rozmanitost a pravděpodobnost) v Big Data- Generace, extrakce a řízení z perspektivy Telco
• Jak se analytika liší od analytiky dědictví
• Vnitřní odůvodnění Big Data -Telco perspektivy
• Úvod do Hadoop Ecosystem- seznámení se všemi Hadoop nástroji jako Hive, Pig, SPARC –kdy a jak jsou používány k řešení Big Data problém
• Jak Big Data je extrahována k analýze pro analytické nástroje-jak Business Analysis’s mohou snížit své bolestivé body shromažďování a analýzy dat prostřednictvím integrovaného Hadoop dashboard přístupu
• Základní úvod do analýzy Insight, analýzy vizualizace a prediktivní analýzy pro Telco
• Zákazník Churn analýza a Big Data-jak Big Data analýza může snížit zákaznický churn a nespokojenost zákazníků v Telco případových studiích
• Analýza síťových selhání a servisních selhání z síťových meta-dát a IPDR
• Finanční analýza - podvody, podvody a odhady ROI z prodeje a operačních údajů
• Zákazník akvizice problém-Cílový marketing, segmentace zákazníků a cross-prodej z prodeje dat
• Úvod a shrnutí všech Big Data analytických produktů a kde se hodí do analytického prostoru společnosti Telco
• Závěr-jak přijmout krok za krokem přístup k zavedení Big Data Business Intelligence ve vaší organizaci

Cílová publikum

• Síťová operace, finanční manažeři, manažeři CRM a špičkové manažeři IT v kanceláři Telco CIO.
• Business Analytici v Telco
• CFO kancelář manažeři / analytici
• Operativní manažeři
• QA manažeři

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající datové vědce a IT profesionály, kteří se chtějí naučit základy datové vědy pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte a procházejte Google Colab.
• Napište a spusťte základní Python kód.
• Import a zpracování datových sad.
• Vytvářejte vizualizace pomocí Python knihoven.

Účastníci, kteří absolvují toto školení, získají praktické znalosti z reálného světa Data Science a souvisejících technologií, metodologií a nástrojů.

Účastníci budou mít příležitost uplatnit tyto znalosti v praxi prostřednictvím praktických cvičení. Skupinová interakce a zpětná vazba od instruktora tvoří důležitou součást třídy.

Kurz začíná úvodem do základních pojmů Data Science, poté postupuje k nástrojům a metodologiím používaným v Data Science.

Publikum

Vývojáři Techničtí analytici IT konzultanti

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Poznámka

Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.

Exploze informací a dat v dnešním světě nemá obdoby, naše schopnost inovovat a posouvat hranice možného roste rychleji než kdy předtím. Role Data Scientist je dnes jednou z nejžádanějších dovedností napříč průmyslem.

Nabízíme mnohem více než učení prostřednictvím teorie; poskytujeme praktické, obchodovatelné dovednosti, které překlenují propast mezi světem akademické obce a požadavky průmyslu.

Tento 7týdenní kurikulum může být přizpůsobeno vašim specifickým průmyslovým požadavkům, kontaktujte nás pro další informace nebo navštivte webové stránky Nobleprog Institute

Publikum:

Tento program je určen pro absolventy postgraduálního studia a také pro kohokoli s požadovanými nezbytnými dovednostmi, které budou určeny hodnocením a pohovorem.

Dodávka:

Poskytování kurzu bude směsí Instructor Led Classroom a Instructor Led Online; typicky 1. týden bude 'třídou vedenou', týdny 2-6 'virtuální učebnou' a 7. týden zpět 'třídou vedenou'.

Velká data jsou datové soubory, které jsou tak objemné a složité, že tradiční aplikační software pro zpracování dat je pro ně nedostatečný. Velké problémy s daty zahrnují sběr dat, ukládání dat, analýzu dat, vyhledávání, sdílení, přenos, vizualizaci, dotazování, aktualizaci a ochranu osobních údajů.

Tento kurz je určen pro Marketing Sales Professionals, kteří mají v úmyslu proniknout hlouběji do aplikace datové vědy v Marketing/ Sales. Kurz poskytuje podrobné pokrytí různých technik datové vědy používaných pro „upsale“, „cross-sale“, segmentaci trhu, branding a CLV.

Rozdíl Marketing a prodeje – Jak se liší prodej a marketing?

Velmi zjednodušeně lze prodej nazvat jako proces, který se zaměřuje nebo cílí na jednotlivce nebo malé skupiny. Marketing na druhou stranu cílí na větší skupinu nebo širokou veřejnost. Marketing zahrnuje výzkum (identifikace potřeb zákazníka), vývoj produktů (výroba inovativních produktů) a propagaci produktu (prostřednictvím reklamy) a vytváření povědomí o produktu mezi spotřebiteli. Marketing jako takový znamená generování potenciálních zákazníků nebo potenciálních zákazníků. Jakmile je produkt na trhu, je úkolem prodejce přesvědčit zákazníka, aby si produkt koupil. Prodej znamená přeměnu potenciálních zákazníků nebo potenciálních zákazníků na nákupy a objednávky, zatímco marketing je zaměřen na delší období, prodej se vztahuje na kratší cíle.

Toto školení vedené instruktory (na místě nebo na dálku) je zaměřeno na profesionály, kteří chtějí zahájit kariéru v oboru Data Science .

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalujte a nakonfigurujte Python a MySql.
• Pochopte, co je to Data Science a jak může přinést hodnotu prakticky jakémukoli podnikání.
• Naučte se základy kódování v Python
• Naučte se techniky Machine Learning pod dohledem a bez dozoru a jak je implementovat a interpretovat výsledky.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Spousta cvičení a cvičení.
• Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvte se.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) 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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří se chtějí učit a budovat svou kariéru v Data Science pomocí Kaggle.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Přečtěte si o datové vědě a strojovém učení.
• Prozkoumejte analýzu dat.
• Přečtěte si o Kaggle a jak to funguje.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří chtějí používat Modin k sestavení a implementaci paralelních výpočtů s Pandas pro rychlejší analýzu dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné prostředí, abyste mohli začít vyvíjet pracovní postupy Pandas ve velkém měřítku s Modin.
• Pochopte funkce, architekturu a výhody Modin.
• Poznejte rozdíly mezi Modin, Dask a Rayem.
• Pomocí Modin provádějte operace Pandas rychleji.
• Implementujte celé Pandas API a funkce.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře, kteří chtějí použít RAPIDS k sestavení GPU-akcelerovaných datových kanálů, pracovních postupů a vizualizací s použitím algoritmů strojového učení, jako XGBoost, cuML atd.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí pro vytváření datových modelů pomocí NVIDIA RAPIDS.
• Pochopte vlastnosti, součásti a výhody RAPIDS.
• Využijte GPU k urychlení kompletních datových a analytických kanálů.
• Implementujte GPU-zrychlenou přípravu dat a ETL s cuDF a Apache Arrow.
• Naučte se provádět úlohy strojového učení pomocí algoritmů XGBoost a cuML.
• Vytvářejte vizualizace dat a provádějte analýzu grafů pomocí cuXfilter a cuGraph.