Data Science Implementation Management using KNIME Server Počítačový Kurz

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 datové vědě 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 vytváření a implementaci paralelních výpočtů s Pandas pro rychlejší analýzu dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné prostředí pro zahájení vývoje Pandas pracovních postupů ve velkém měřítku s Modinem.
• Pochopte funkce, architekturu a výhody Modinu.
• Poznejte rozdíly mezi Modin, Dask a Ray.
• S Modinem 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 vytvoření GPU akcelerovaných datových kanálů, pracovních postupů a vizualizací s použitím algoritmů strojového učení, jako je např. 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 akcelerovanou přípravu dat a ETL pomocí 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.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí využívat 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 komponenty a knihovny Anaconda.
• Pochopte základní koncepty, funkce a výhody Anacondy.
• Spravujte balíčky, prostředí a kanály pomocí Anaconda Navigator.
• 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.

KNIME Analytics Platform je přední open source možnost pro inovace založené na datech, která vám pomůže objevit potenciál skrytý ve vašich datech, získat nové poznatky nebo předvídat nové budoucnosti. S více než 1 000 moduly, stovkami připravených příkladů, komplexní řadou integrovaných nástrojů a nejširším výběrem dostupných pokročilých algoritmů je platforma KNIME Analytics dokonalou sadou nástrojů pro každého datového vědce a obchodního analytika.

Tento kurz pro platformu KNIME Analytics je ideální příležitostí pro začátečníky, pokročilé uživatele a experty KNIME seznámit se s KNIME, naučit se, jak ji efektivněji používat a jak vytvářet jasné, komplexní přehledy založené na [ 0] pracovní postupy

Školení „KNIME Analytics Platform“ nabízí komplexní přehled této bezplatné platformy pro analýzu dat. Program zahrnuje úvod do zpracování a analýzy dat, instalaci a konfiguraci KNIME, budování workflow, metodiku tvorby obchodních modelů a datové modelování. Kurz také pokrývá pokročilé nástroje pro analýzu dat, import a export workflow, integraci nástrojů, ETL procesy, data mining, vizualizaci, rozšíření a integrace s nástroji jako R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Závěr obsahuje přehled reportingu, integraci s BIRT a KNIME WebPortal.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, kteří chtějí programovat v Python a R pro KNIME.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Plánujte, sestavujte a nasazujte modely strojového učení v KNIME.
• Rozhodujte pro operace na základě dat.
• Implementujte end-to-end projekty datové vědy.

KNIME Analytická platforma je přední open source volbou pro inovace založené na údajích, které vám pomohou objevit potenciál, který se skrývá ve vašich údajích, miny pro nové poznatky nebo předpovídat nové budoucnosti. S více než 1000 moduly, stovkami připravených příkladů, komplexním sortimentem integrovaných nástrojů a nejširším výběrem pokročilých algoritmů, KNIME Analytics Platform je ideální nástroj pro každého vědce údajů a obchodního analytika.

Tento kurz pro KNIME Analytics Platform je ideální příležitostí pro začátečníky, pokročilé uživatele a KNIME odborníky, aby se seznámili s KNIME, naučit se, jak ji efektivněji používat a jak vytvořit jasné, komplexní zprávy založené na KNIME pracovních toků

Tento výcvik vedený instruktorem (online nebo on-site) je zaměřen na profesionály v oblasti dat, kteří chtějí využít KNIME k řešení složitých obchodních potřeb.

Je zaměřena na publikum, které neví programování a má v úmyslu používat pokročilé nástroje k provádění analytických scénářů.

Po ukončení tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Instalace a nastavení KNIME.
• Vytvořte Data Science scénáře
• Zkoušky, testování a validace modelů
• Zavedení konečného hodnotového řetězce datových vědeckých modelů

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Hands-on implementace v živém laboratoři prostředí.

Možnosti personalizace kurzu

• Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz nebo se dozvědět více o tomto programu, kontaktujte nás, abychom uspokojili.

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

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.

The explosion of information and data in today’s world is un-paralleled, our ability to innovate and push the boundaries of the possible is growing faster than it ever has. The role of Data Scientist is one of the highest in-demand skills across industry today.

We offer much more than learning through theory; we deliver practical, marketable skills that bridge the gap between the world of academia and the demands of industry.

This 7 week curriculum  can be tailored to your specific Industry requirements, please contact us for further information or visit the Nobleprog Institute website 

Audience:

This programme is aimed post level graduates as well as anyone with the required pre-requisite skills which will be determined by an assessment and interview. 

Delivery:

Delivery of the course will be a mixture of Instructor Led Classroom and Instructor Led Online; typically the 1st week will be 'classroom led', weeks 2 - 6 'virtual classroom' and week 7  back to 'classroom led'. 

V první části tohoto školení pokryjeme základy MATLAB a jeho funkci jako jazyka i platformy. V této diskusi je zahrnut úvod do MATLAB syntaxe, polí a matic, vizualizace dat, vývoje skriptů a objektově orientovaných principů.

Ve druhé části demonstrujeme, jak používat MATLAB pro dolování dat, strojové učení a prediktivní analytiku. Abychom účastníkům poskytli jasnou a praktickou perspektivu přístupu a síly MATLAB, nakreslíme srovnání mezi používáním MATLAB a jinými nástroji, jako jsou tabulky, C, C++ a Visual Basic.

Ve třetí části školení se účastníci naučí, jak zefektivnit práci automatizací zpracování dat a generování reportů.

V průběhu kurzu budou účastníci uvádět do praxe myšlenky získané praktickými cvičeními v laboratorním prostředí. Na konci školení budou mít účastníci důkladný přehled o schopnostech MATLAB a budou je moci využít pro řešení reálných problémů datové vědy a také pro zefektivnění své práce prostřednictvím automatizace.

V průběhu kurzu budou probíhat hodnocení, aby se změřil pokrok.

Formát kurzu

Kurz zahrnuje teoretická a praktická cvičení, včetně případových diskuzí, kontroly ukázkového kódu a praktické implementace.

Poznámka

Cvičební lekce budou založeny na předem připravených šablonách vzorových datových zpráv. Pokud máte specifické požadavky, kontaktujte nás, abychom se domluvili.

Jupyter je open-source, webové interaktivní IDE a výpočetní prostředí.

Toto živé školení vedené instruktorem představuje myšlenku kolaborativního vývoje v oblasti datové vědy a ukazuje, jak používat Jupyter ke sledování a týmové účasti na „životním cyklu výpočetní myšlenky“. Provede účastníky vytvořením vzorového projektu vědy o datech založeného na vrcholu ekosystému Jupyter.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Nainstalujte a nakonfigurujte Jupyter, včetně vytvoření a integrace týmového úložiště na Git Použijte funkce Jupyter, jako jsou rozšíření, interaktivní widgety, víceuživatelský režim a další, abyste umožnili spolupráci na projektu Vytvářejte, sdílejte a organizujte notebooky Jupyter se členy týmu Vyberte si z Scala, Python, R, pro psaní a spouštění kódu proti velkým datovým systémům, jako je Apache Spark, to vše prostřednictvím rozhraní Jupyter

Publikum

Týmy datové vědy

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Poznámka

Jupypter Notebook podporuje více než 40 jazyků včetně R, Python, Scala, Julia atd. Chcete-li přizpůsobit tento kurz vašemu jazyku (jazykům), kontaktujte nás, abychom se domluvili.

Data science je aplikace statistické analýzy, strojového učení, vizualizace dat a programování za účelem pochopení a interpretace reálných dat. F# je velmi vhodný programovací jazyk pro datovou vědu, protože kombinuje efektivní spouštění, REPL-scripting, výkonné knihovny a škálovatelnou integraci dat.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat F# k řešení řady reálných problémů datové vědy.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Používejte integrované balíčky datové vědy F# Používejte F# pro spolupráci s dalšími jazyky a platformami, včetně Excelu, R, Matlabu a Python Použijte balíček Deedle k řešení problémů s časovými řadami Provádějte pokročilou analýzu s minimálními řádky kódu produkční kvality Pochopte, jak funkční programování se přirozeně hodí pro vědecké výpočty a výpočty s velkými daty Přístup a vizualizace dat pomocí F# Aplikujte F# pro strojové učení

Prozkoumejte řešení problémů v oblastech, jako je business intelligence a sociální hry

Publikum

Vývojáři Data vědci

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Python je programovací jazyk, který si získal obrovskou popularitu ve finančním průmyslu. Přijato největšími investičními bankami a hedgeovými fondy je používáno k vytváření široké škály finančních aplikací od základních obchodních programů až po systémy řízení rizik.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat Python k vývoji praktických aplikací pro řešení řady specifických problémů souvisejících s financemi.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Pochopte základy programovacího jazyka Python Stáhněte si, nainstalujte a udržujte nejlepší vývojové nástroje pro vytváření finančních aplikací v Python Vyberte a používejte nejvhodnější Python balíčky a programovací techniky pro organizaci, vizualizaci a analýzu finančních dat z různé zdroje (CSV, Excel, databáze, web atd.) Vytvářejte aplikace, které řeší problémy související s alokací aktiv, analýzou rizik, investiční výkonností a dalšími Odstraňování problémů, integrace, nasazení a optimalizace Python aplikací

Publikum

Vývojáři Analytici Quants

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

Poznámka

Cílem tohoto školení je poskytnout řešení některých zásadních problémů, kterým čelí finanční profesionálové. Pokud však máte konkrétní téma, nástroj nebo techniku, kterou chcete doplnit nebo dále rozpracovat, kontaktujte nás prosím, abychom se domluvili.