Úvod do Google Colab pro data science Počítačový Kurz

Toto instruktorem vedeno živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pokročilým profesionálům, kteří si přejí rozšířit své znalosti modelů strojového učení, zlepšit své dovednosti v optimalizaci hyperparametrů a naučit se, jak efektivně nasazovat modely pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat pokročilé modely strojového učení pomocí populárních frameworků jako je Scikit-learn a TensorFlow.
• Optimalizovat výkon modelu prostřednictvím optimalizace hyperparametrů.
• Nasazovat modely strojového učení ve skutečných aplikacích pomocí Google Colab.
• Spolupracovat a spravovat velké projekty strojového učení v Google Colab.

Toto instruktorem vedené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové analytiky a pracovníky zdravotnictví, kteří chtějí využít AI pro pokročilé aplikace v zdravotnictví pomocí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat AI modely pro zdravotnictví pomocí Google Colab.
• Používat AI pro prediktivní modelování v datách zdravotnictví.
• Analyzovat lékařské obrázky pomocí technik řízených AI.
• Prozkoumat etické aspekty v řešeních zdravotnictví založených na AI.

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.

Tento instruktážní živý kurz (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a inženýry, kteří chtějí použít Google Colab a Apache Spark pro zpracování velkých dat a analytiku.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit prostředí pro velká data pomocí Google Colab a Sparku.
• Efektivně zpracovat a analyzovat výrazné datové sady pomocí Apache Spark.
• Visualizovat velká data ve spolupracovném prostředí.
• Integrace Apache Spark se cloudovými nástroji.

Tuto vedenou instruktorem, živou školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky, kteří si přejí hloubkověji pochopit počítačové vidění a využít možnosti TensorFlow pro vyvíjení sofistikovaných vizuálních modelů s využitím Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neuronové sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů na cloudu.
• Implementovat techniky předzpracování obrázků pro úlohy počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Používat transfer learning k zlepšení výkonu CNN modelů.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů klasifikace obrázků.

Tento instruktorově prováděný živý výcvik (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové vědce a programátory, kteří chtějí porozumět a aplikovat hlubokou školení pomocí prostředí Google Colab.

Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• nastavit a orientovat se v Google Colab pro projekty s hlubokým učením.
• porozumět základům neuronových sítí.
• implementovat modely hlubokého školení pomocí TensorFlow.
• trénovat a hodnocení modelů s hlubokým učením.
• využívání pokročilých funkcí TensorFlow pro hluboké učení.

Tento instruktorův přímý živý výcvik na místě nebo online je určen pro začínající datové vědce, kteří chtějí naučit se vytvářet významné a vizuálně působivé datové vizualizace.

Koncepci tohoto výcviku budou účastníci schopni:

• Nastavit a orientovat se v Google Colab pro datovou vizualizaci.
• Vytvářet různé typy grafů pomocí Matplotlibu.
• Používat Seaborn pro pokročilé vizualizační techniky.
• Vlastněnit grafy na zlepšení prezentace a jasnosti.
• Efektivně interpretovat a prezentovat data pomocí vizuálních nástrojů.

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 instruktorem vedené živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým datovým vědcům a programátorům, kteří chtějí efektivně používat algoritmy strojového učení v prostředí Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a navigovat v Google Colab pro projekty strojového učení.
• Porozumět a aplikovat různé algoritmy strojového učení.
• Používat knihovny jako Scikit-learn k analýze a predikci dat.
• Implementovat nadzorované a nezásahové modely učení.
• Optimalizovat a vyhodnocovat modely strojového učení efektivně.

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.

Tento instruktážní živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé datové vědce a vývojáře, kteří chtějí použít techniky zpracování přirozeného jazyka pomocí Python v Google Colab.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit klíčové koncepty zpracování přirozeného jazyka.
• Prezpracovávat a čistit textová data pro úkoly NLP.
• Provádět analýzu sentimentu pomocí knihoven NLTK a SpaCy.
• Pracovat s textovými daty pomocí Google Colab pro škálovatelnou a spoluprávní vývoj.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen začínajícím vývojářům a analytikům dat, kteří chtějí naučit se programovat v jazyce Python od základu pomocí platformy Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům programovacího jazyka Python.
• Implementovat kód v jazyce Python v prostředí Google Colab.
• Používat struktury ovládání pro správu toku programu v jazyce Python.
• Vytvářet funkce k efektivnímu organizování a reužívání kódu.
• Prozkoumat a používat základní knihovny pro programování v jazyce Python.

Tento školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určený datovým vědcům a vývojářům, kteří chtějí použít RAPIDS pro vytváření GPU-akcelerovaných datových potoků, pracovních postupů a vizualizací s použitím algoritmů strojového učení, jako je XGBoost, cuML atd.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí pro vytváření datových modelů s NVIDIA RAPIDS.
• Pochopit funkce, komponenty a výhody RAPIDS.
• Využít GPU k akceleraci datových a analytických potoků od začátku do konce.
• Implementovat GPU-akcelerovanou přípravu dat a ETL s cuDF a Apache Arrow.
• Naučit se, jak provádět úkoly strojového učení pomocí algoritmů XGBoost a cuML.
• Vytvářet datové vizualizace a provádět grafickou analýzu s cuXfilter a cuGraph.

Tento instruktážní živý kurz na místě nebo online je určen pro pokročilé odborníky, kteří chtějí zprofoundnit své znalosti o reforčním učení a jeho praktických aplikacích v rozvoji umělé inteligence pomocí Google Colab.

Koncepce tohoto kurzu umožní účastníkům:

• Pochopit základní koncepty algoritmů reforčního učení.
• Implementovat modely reforčního učení pomocí TensorFlow a OpenAI Gym.
• Vytvořit inteligentní agenty, které se učí metodou zkoušek a omylů.
• Optimalizovat výkon agentů pomocí pokročilých technik jako je Q-learning a hluboká síť Q (DQN).
• Trénovat agenty v umělém prostředí pomocí OpenAI Gym.
• Nasazovat modely reforčního učení pro skutečné aplikace.

Tento instruktážní až živý kurz (na místě nebo online) je určen pro středně pokročilé datové profesionály, kteří chtějí použít techniky předpovědí časových řad na skutečná data pomocí Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům analýzy časových řad.
• Používat Google Colab pro práci s časovými řadami dat.
• Aplikovat modely ARIMA pro předpověď trendy dat.
• Využívat knihovnu Prophet z Facebook pro flexibilní předpovědi.
• Zobrazit časové řady dat a výsledky předpovědí.