Věda o datech Školení v Prague

Tento kurz s instruktorem, probíhající živě v Prague (online nebo na místě), je určen začínajícím profesionálům, kteří si chtějí osvojit koncept předtrénovaných modelů a naučit se je prakticky využít k řešení reálných problémů bez nutnosti stavět modely od nuly.

Po dokončení kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit koncept a výhody předtrénovaných modelů.
• Seznámit se s různými architekturami předtrénovaných modelů a jejich využitím.
• Dalším laděním upravit předtrénované modely pro konkrétní úkoly.
• Využít předtrénované modely v jednoduchých projektech strojového učení.

Jedná se o živé školení vedené instruktorem v <lok> (online nebo na místě), určené pro datové vědce a analytiky na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít AWS Cloud9 ke zefektivnění svých pracovních postupů v oblasti datové vědy.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit prostředí pro datovou vědu v AWS Cloud9.
• Provádět analýzu dat s použitím jazyků Python a R spolu s nástrojem Jupyter Notebook v rámci Cloud9.
• Integrovat AWS Cloud9 se službami AWS určenými k práci s daty, jako jsou S3, RDS a Redshift.
• Využívat AWS Cloud9 při vývoji a nasazování modelů strojového učení.
• Optimalizovat cloudová pracovní postupy vhodné pro analýzu a zpracování dat.

Toto školení vedené lektorem Prague (online či prezenčně) je určeno pro účastníky středně pokročilé úrovně, kteří si přejí automatizovat a spravovat pracovní postupy strojového učení – včetně trénování modelů, jejich validace a nasazení pomocí Apache Airflow.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit Apache Airflow pro orchestraci pracovních postupů strojového učení.
• Automatizovat úkony spojené s předzpracováním dat, trénováním modelů a jejich validací.
• Integrovat Airflow s nástroji a frameworky pro strojové učení.
• Nasazovat modely strojového učení pomocí automatizovaných pipeline.
• Monitorovat a optimalizovat pracovní postupy strojového učení v produkci.

Toto školení pod vedením lektora Prague (online nebo na místě) je určeno pro začínající datové vědce a IT profesionály, kteří se chtějí naučit základy datové vědy s využitím nástroje Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a orientovat se v prostředí Google Colab.
• Psát a spouštět jednoduchý kód v jazyce Python.
• Načítat a pracovat s datovými soubory.
• Vytvářet vizualizace pomocí knihoven v Pythonu.

Tento kurz vedený instruktorem Prague (online nebo prezenčně) je určen pro data analytiky, vývojáře a budoucí odborníky na datovou vědu na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí uplatnit metody machine learningu v Pythonu k získávání poznatků, předpovídání a automatizaci rozhodování na základě dat.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Rozumět hlavním paradigmatům machine learningu a mezi nimi rozlišovat.
• Seznámit se s technikami předzpracování dat a metrikami pro vyhodnocení modelů.
• Aplikovat algoritmy machine learningu na řešení reálných problémů spojených s daty.
• Využívat knihovny v Pythonu a Jupyter Notebooks k praktickému vývoji.
• Vytvářet modely určené k predikci, klasifikaci, doporučování a shlukování dat.