Introduction to Google Colab for Data Science Training Course

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktorův živý kurz (online nebo na místě) je určen pro pokročilé profesionály, kteří chtějí rozšířit své znalosti v oblasti modelů strojového učení, zdokonalit své dovednosti ve finetuningu hyperparametrů a naučit se efektivně nasazovat modely pomocí Google Colab.

• Implementace pokročilých modelů strojového učení s využitím populárních frameworků jako je Scikit-learn a TensorFlow.
• Optimalizace výkonu modelu prostřednictvím finetuningu hyperparametrů.
• Nasazování modelů strojového učení do skutečných aplikací pomocí Google Colab.
• Spolupráce a správa velkém měřítku projektů strojového učení v Google Colab.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

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.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé datové vědce a inženýry, kteří chtějí použít Google Colab a Apache Spark pro zpracování a analýzu velkých dat.

• Nastavit prostředí pro velká data s využitím Google Colab a Sparku.
• Efektivně zpracovávat a analyzovat velké datové sady pomocí Apache Spark.
• Visualizovat velká data v spolupracujícím prostředí.
• Integrace Apache Spark s nástroji založenými na cloudových technologiích.

Po skončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktážní, živé školení na místě nebo online je určeno pokročilým odborníkům, kteří chtějí prohlubit znalosti v oblasti počítačového vidění a vyšetřit schopnosti TensorFlow pro vytváření pokročilých modelů pomocí Google Colab.

• Vytvořit a trénovat konvoluční neuronové sítě (CNNs) pomocí TensorFlow.
• Využít Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů v cloudu.
• Implementovat techniky předzpracování obrazu pro úlohy počítačového vidění.
• Nasadit modely počítačového vidění do skutečných aplikací.
• Využít přenosné učení pro zlepšení výkonu CNN modelů.
• Visualizovat a interpretovat výsledky modelů klasifikace obrazu.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktážní, živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilých datových vědců a vývojářů, kteří chtějí porozumět a aplikovat techniky hlubokého učení pomocí prostředí Google Colab.

• Nastavit a navigovat v prostředí Google Colab pro projekty s hlubokým učením.
• Porozumět základům neuronových sítí.
• Implementovat modely hlubokého učení pomocí TensorFlow.
• Trénovat a hodnocení modelů hlubokého učení.
• Využít pokročilé funkce TensorFlow pro hluboké učení.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktážní, živé školení na místě (online nebo osobně) je určeno začínajícím datovým vědcům, kteří chtějí naučit, jak vytvářet významné a vizuálně poutavé datové vizualizace.

• Nastavit a orientovat se v Google Colab pro vizualizaci dat.
• Vytvářet různé druhy grafů pomocí Matplotlibu.
• Používat Seaborn pro pokročilé vizualizační techniky.
• Vylepšovat grafy pro lepší prezentaci a jasnost.
• 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.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto školení s instruktorem (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým datovým vědcům a vývojářům, kteří chtějí efektivně používat algoritmy strojového učení v prostředí Google Colab.

• Nastavit a orientovat se v prostředí Google Colab pro projekty strojového učení.
• Pochopit a aplikovat různé algoritmy strojového učení.
• Používat knihovny jako Scikit-learn pro analýzu a predikci dat.
• Implementovat modely řízeného a nápravného učení.
• Efektivně optimalizovat a hodnotit modely strojového učení.

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.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto vedené instruktorem live školení na místě nebo online (na dálku) je určeno pro středně pokročilé datové vědce a vývojáře, kteří chtějí používat techniky PZN pomocí Python ve Google Colab.

• Porozumět základním konceptům procesování přirozeného jazyka.
• Prezpracovat a vyčistit textová data pro úkoly PZN.
• Provádět analýzu nálady pomocí knihoven NLTK a SpaCy.
• Pracovat s textovými daty pomocí Google Colab pro škálovatelné a kolaborativní vývoj.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno začínajícím vývojářům a analytikům dat, kteří chtějí naučit se programování jazykem Python od základu pomocí Google Colab.

• Porozumět základům programovacího jazyka Python.
• Implementovat kód v prostředí Google Colab.
• Využít struktury ovládání pro správu toku programu Python.
• Vytvářet funkce pro organizaci a efektivní opakované použití kódu.
• Prozkoumat a využít základní knihovny pro programování jazykem Python.

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.

Po dokončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktorovo řízené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je určeno pokročilým profesionálům, kteří chtějí prohlębít své znalosti reforčního učení a jeho praktických aplikací v rozvoji AI pomocí Google Colab.

• Porozumět základním konceptům algoritmů reforčního učení.
• Implementovat modely reforčního učení pomocí TensorFlow a OpenAI Gym.
• Vytvářet inteligentní agenty, které se učí prostřednictvím pokusů a omylů.
• Optimalizovat výkon agentů pomocí pokročilých technik jako je Q-learning a hluboká Q-sítě (DQNs).
• Trénovat agenty v simulovaných prostředích pomocí OpenAI Gym.
• Nasazovat modely reforčního učení pro skutečné aplikace.

Koncepci obecného kurzu: Po skončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto instruktorské, živé školení (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé datové profesionály, kteří chtějí použít techniky prognózy časových řad ke skutečným datům pomocí Google Colab.

• Pochopit základy analýzy časových řad.
• Používat Google Colab k práci s časovými řadami dat.
• Použít ARIMA modely ke kladivu trendů dat.
• Využít knihovnu Prophet z Facebook pro flexibilní prognózy.
• Visualizovat časové řady a výsledky prognóz.