Python v datové analýze Počítačový Kurz

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.

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je zaměřena na datové analytiky a softwarové inženýry, kteří chtějí použít Dask s ekosystémem Pythonu k vytváření, škálování a analýze velkých datasetů.

Koncepcí tohoto školení je, že účastníci budou schopni:

• Nastavit prostředí pro zahájení vytváření zpracování velkých dat s Daskem a Pythonem.
• Prozkoumat funkce, knihovny, nástroje a rozhraní API dostupné v Dasku.
• Pochopit, jak Dask zrychluje paralelní výpočty v Pythonu.
• Naučit se škálovat ekosystém Pythonu (Numpy, SciPy a Pandas) pomocí Dasku.
• Optimalizovat prostředí Dask pro udržení vysokého výkonu při zpracování velkých datasetů.

Tento vedený instruktorem živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé Python vývojáře a analytiky dat, kteří chtějí posílit své dovednosti v analýze a manipulaci s daty pomocí Pandas a NumPy.

Do konce tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí, které zahrnuje Python, Pandas a NumPy.
• Vytvořit aplikaci pro analýzu dat pomocí Pandas a NumPy.
• Provádět pokročilou manipulaci s daty, řazení a filtrování operací.
• Provádět agregované operace a analyzovat časové série dat.
• Vizualizovat data pomocí Matplotlibu a dalších knihoven pro vizualizaci.
• Ladit a optimalizovat svůj kód pro analýzu dat.

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 určený pro Marketingové a Prodejní Profesionály, kteří se chtějí více zabývat aplikací datových věd v marketingu/ prodaji. Kurz poskytuje podrobný přehled různých technik datových věd používaných pro "upselling", "cross-selling", segmentaci trhu, branding a CLV (Customer Lifetime Value).

Rozdíl mezi Marketingem a Prodejem - Jak se liší prodej a marketing?

Jednoduchými slovy lze prodej charakterizovat jako proces, který se zaměřuje na jednotlivce nebo malé skupiny. Marketing na druhou stranu míří na širší skupinu nebo obecnou veřejnost. Marketing zahrnuje výzkum (identifikaci potřeb zákazníků), vývoj produktů (vytvořování inovačních produktů) a propagaci produktu (pomocí reklam) a tím vytváří povědomí o produktu mezi spotřebiteli. Marketing znamená generování potenciálních klientů nebo případů. Jakmile je produkt na trhu, je úkolem prodejce přesvědčit zákazníka k nákupu tohoto produktu. Prodej znamená převod potenciálních klientů na kupující zákazníky a objednávky, zatímco marketing se zaměřuje na delší výhledy, prodej se týká kratších cílů.

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je určená pro vývojáře, kteří chtějí použít stack FARM (FastAPI, React a MongoDB) k vytváření dynamických, vysokorychlostních a škálovatelných webových aplikací.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí, které integruje FastAPI, React a MongoDB.
• Porozumět klíčovým konceptům, funkcím a výhodám stacku FARM.
• Přihrádat, jak vytvářet REST API pomocí FastAPI.
• Přihrádat, jak navrhovat interaktivní aplikace s Reactem.
• Vývoj, testování a nasazování aplikací (front-end i back-end) pomocí stacku FARM.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře, kteří se chtějí naučit používat FastAPI s Pythonem k snadnějšímu a rychlejšímu vytváření, testování a nasazování RESTful API.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit nezbytné vývojové prostředí pro vytváření API pomocí Pythonu a FastAPI.
• Vytvářet API rychleji a snadněji s použitím knihovny FastAPI.
• Naučit se, jak vytvářet datové modely a schémata založená na Pydanticu a OpenAPI.
• Připojovat API k databázím s použitím SQLAlchemy.
• Implementovat bezpečnostní mechanismy a ověřování v API pomocí nástrojů FastAPI.
• Vytvářet kontejnerové image a nasazovat webové API na cloudový server.

Tento instruktorův živý kurz (online nebo na místě) představí myšlenku společného vývoje ve vědeckém zpracování dat a ukáže, jak používat Jupyter pro sledování a účast jako tým v "životním cyklu výpočetní myšlenky". Kurz projedná postupem vytvoření vzorového projektu ve vědeckém zpracování dat na základě Jupyter ekosystému.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Jupyter, včetně vytvoření a integrace týmového repozitáře na Git.
• Používat funkce Jupyteru jako rozšíření, interaktivní widgety, víceklientský režim a další k podpoře projektové spolupráce.
• Vytvářet, sdílet a organizovat Jupyter Notebook s členy týmu.
• Zvolit jazyky Scala, Python, R pro psaní a spouštění kódu proti systémům velkých dat jako jsou Apache Spark přes rozhraní Jupyteru.

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.

V první části tohoto školení pokryjeme základy MATLAB a jeho funkci jako jazyka i platformy. Součástí této diskuse je 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 svou práci automatizací zpracování dat a generování reportů.

V průběhu kurzu budou účastníci uplatňovat v praxi 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 bylo možné změřit pokrok.

Formát kurzu

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

Poznámka

• Cvičební sezení budou vycházet z předem připravených šablon vzorových datových zpráv. Pokud máte specifické požadavky, kontaktujte nás, abychom se domluvili.

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.

Python je programovací jazyk, který získal obrovskou popularitu v finančním průmyslu. Přijatý největšími investičními bankami a hedge fondy se používá k vytváření širokého spektra finančních aplikací, od základních obchodních programů po systémy řízení rizik.

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

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy programovacího jazyka Python
• Stáhnout, nainstalovat a udržovat nejlepší vývojové nástroje pro vytváření finančních aplikací v Pythonu
• Vybrat a využít nejvhodnější balíčky a programovací techniky Pythonu k organizaci, vizualizaci a analýze finančních dat z různých zdrojů (CSV, Excel, databáze, webové stránky atd.)
• Stavět aplikace, které řeší problémy související s alokací aktiv, analýzou rizik, výkonem investic a dalšími aspekty
• Odrážet, integrovat, nasazovat a optimalizovat aplikaci v Pythonu

Cílová skupina

• Vývojáři
• Analytici
• Quants (kvantitativní analytici)

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, cvičení a významná praktická práce

Poznámka

• Toto školení má za cíl poskytnout řešení některých hlavních problémů, s kterými se finanční profesionálové setkávají. Pokud máte konkrétní téma, nástroj nebo techniku, kterou byste chtěli přidat nebo podrobněji rozpracovat, prosím, kontaktujte nás pro uspořádání.

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.