MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation Képzés

Ez egy ötnapos bevezetés az Data Science és az AI számára.

A tanfolyam példákkal és gyakorlatokkal szolgál a Python segítségével

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű résztvevőknek szól, akik szeretnék automatizálni és kezelni a gépi tanulási munkafolyamatokat, beleértve a modelloktatást, érvényesítést és telepítést a Apache Airflow segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Apache Airflow beállítása a gépi tanulási munkafolyamat összehangolásához.
• Automatizálja az adat-előfeldolgozást, a modellképzést és az érvényesítési feladatokat.
• Integrálja az Airflow-t gépi tanulási keretrendszerekkel és eszközökkel.
• Telepítsen gépi tanulási modelleket automatizált folyamatok segítségével.
• Figyelemmel kísérheti és optimalizálhatja a gépi tanulási munkafolyamatokat a termelésben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adatkutatóknak szól, akik a Anaconda ökoszisztémát szeretnék használni csomagok és adatelemzési munkafolyamatok egyetlen platformon történő rögzítésére, kezelésére és üzembe helyezésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Anaconda összetevőket és könyvtárakat.
• Ismerje meg a Anaconda alapfogalmait, szolgáltatásait és előnyeit.
• Csomagok, környezetek és csatornák kezelése a Anaconda Navigátor segítségével.
• Használja a Conda, R és Python csomagokat az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz.
• Ismerjen meg néhány gyakorlati felhasználási esetet és technikát több adatkörnyezet kezeléséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű adattudósoknak és elemzőknek szól, akik az AWS Cloud9-et szeretnék használni az egyszerűsített adattudományi munkafolyamatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Adattudományi környezet beállítása az AWS Cloud9 szolgáltatásban.
• Végezzen adatelemzést a Python, R és Jupyter Notebook használatával a Cloud9-ben.
• Integrálja az AWS Cloud9-et olyan AWS adatszolgáltatásokkal, mint az S3, RDS és Redshift.
• Használja az AWS Cloud9-et a gépi tanulási modell fejlesztéséhez és telepítéséhez.
• Optimalizálja a felhőalapú munkafolyamatokat az adatok elemzéséhez és feldolgozásához.

áttekintés

A szolgáltatók (CSP) nyomást gyakorolnak a költségek csökkentésére és az átlagos felhasználói bevétel (ARPU) maximalizálására, miközben kiváló ügyfélélményt biztosítanak, de az adatok mennyisége tovább növekszik. A globális mobil adatforgalom növekedni fog egy kombinált éves növekedési ütemben (CAGR) 78 százalékkal 2016-ra, elérve a 10,8 exabyt havonta.

Eközben a CSP-k nagy mennyiségű adatot generálnak, beleértve a hívási részleteket (CDR), a hálózati adatokat és az ügyféladatokat. Azok a cégek, amelyek teljes mértékben kihasználják ezeket az adatokat, versenyképes küszöböt szereznek. A The Economist Intelligence Unit közelmúltbeli felmérése szerint az adatközpontú döntéshozatalt használó vállalatok 5-6% -os termelékenységnövekedést élveznek. Azonban a vállalatok 53 százaléka csak az értékes adataik felét használja fel, és a megkérdezettek egyharmada megjegyezte, hogy a hasznos adatok hatalmas mennyiségét nem használják fel. Az adatok mennyisége olyan magas, hogy a kézi elemzés lehetetlen, és a legtöbb örökletes szoftverrendszer nem tudja megtartani, ami értékes adatokat hagy el vagy figyelmen kívül hagy.

Big Data & Analytics’ nagy sebességű, méretezhető nagy adat szoftverrel a CSP-k minálhatják az összes adatukat a jobb döntéshozatal érdekében kevesebb idő alatt. Különböző termékek és technikák végső szoftver platformot biztosítanak a nagy adatokból származó betekintések gyűjtésére, előkészítésére, elemzésére és bemutatására. Az alkalmazási területek közé tartozik a hálózati teljesítmény nyomon követése, a csalás kimutatása, az ügyfélhullám kimutatása és a hitelkockázatelemzés. Big Data & Analytics termékek skála kezelni terabytes adatokat, de az ilyen eszközök végrehajtása új típusú felhőalapú adatbázis rendszer, mint a Hadoop vagy a tömeges skála párhuzamos számítógépes processzor ( KPU stb.)

Ez a tanfolyam dolgozik Big Data BI for Telco fedezi az összes feltörekvő új területeket, amelyekben a CSP-k befektetnek a termelékenység növelése és megnyitása új üzleti bevételi áram. A kurzus teljes 360 fokos áttekintést nyújt a Big Data BI-ről a Telco-ban, hogy a döntéshozók és a vezetők nagyon széles és átfogó áttekintést kapjanak a Big Data BI lehetőségekről a Telco-ban a termelékenység és a bevételi nyereség érdekében.

kurzus célkitűzései

A kurzus fő célja, hogy új Big Data üzleti intelligencia technikákat vezessen be 4 ágazatban Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation és Customer Relation Management). A diákokat be kell mutatni a következőkre:

• Bevezetés Big Data-mi a 4Vs (volumen, sebesség, sokszínűség és valószínűség) a Big Data- Generáció, kivonás és menedzsment a Telco perspektívából
• Hogyan különbözik az elemző az öröklési adatok elemzőjétől
• Otthoni indokolás Big Data -Telco perspektívája
• Bevezetés a Hadoop Ökoszisztéma- ismerkedés az összes Hadoop eszközök, mint a Hive, Pig, SPARC – mikor és hogyan használják megoldani Big Data problémát
• Hogyan Big Data kivonható elemezni az analitikai eszköz-hogyan Business Analysis’s csökkentheti a fájdalompontok gyűjtése és elemzése az adatok révén integrált Hadoop dashboard megközelítés
• Az Insight elemzés, a vizualizációs elemzés és az előrejelzési elemzés alapvető bemutatása a Telco számára
• Az ügyfélszóró elemzés és a Big Data-how Big Data elemzés csökkenti az ügyfélszórót és az ügyfél elégedetlenségét a Telco-ügyvizsgálatokban
• Hálózati hibák és szolgáltatási hibák elemzése a Hálózati meta-adatokból és az IPDR-ből
• Pénzügyi elemzés - csalás, csalás és ROI becslés az értékesítésből és az üzemeltetési adatokból
• Ügyfél beszerzési probléma-cél marketing, ügyfél szegmentáció és cross-sales az értékesítési adatokból
• Bevezetés és összefoglaló az összes Big Data analitikai termékről és arról, hogy hol illeszkednek a Telco analitikai térbe
• Következtetés-hogyan lehet lépésről lépésre megközelíteni Big Data Business Intelligence bevezetését a szervezetbe

Célközönség

• Hálózati üzemeltetések, Pénzügyi Menedzserek, CRM menedzserek és vezető IT menedzserek a Telco CIO irodájában.
• Business Az elemzők a Telco
• CFO irodai menedzserek / elemzők
• Operációs menedzserek
• QA menedzserek

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósoknak és informatikai szakembereknek szól, akik az Google Colab segítségével szeretnék megtanulni az adattudomány alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az Google Colab beállítása és navigálása.
• Írja meg és futtassa az alapvető Python kódot.
• Adatkészletek importálása és kezelése.
• Készítsen vizualizációkat Python könyvtárak használatával.

Azok a résztvevők, akik elvégzik ezt a képzést, gyakorlati, valós ismereteket szereznek a Data Science-ről és a kapcsolódó technológiákról, módszertanokról és eszközökről.

A résztvevők gyakorlati gyakorlatokon keresztül lehetőséget kapnak arra, hogy ezt a tudást a gyakorlatba is átültessék. A csoportos interakció és az oktatói visszajelzések az óra fontos részét képezik.

A kurzus a Data Science elemi fogalmainak bemutatásával kezdődik, majd a Data Science-ben használt eszközök és módszertanok felé halad.

Közönség

• Fejlesztők
• Műszaki elemzők
• informatikai tanácsadók

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlatok

Jegyzet

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

A nagy adat olyan adatkészletek, amelyek annyira terjedelmesek és összetettek, hogy a hagyományos adatfeldolgozó alkalmazásszoftverek nem megfelelőek ezek kezelésére. A nagy adat kihívások között szerepel az adatok rögzítése, az adatok tárolása, az adatok elemzése, a keresés, a megosztás, az átvitel, a megjelenítés, a lekérdezés, a frissítés és az adatvédelem.

Ez a kurzus azoknak a Marketing értékesítési szakembereknek szól, akik szeretnének mélyebben elmerülni az adattudomány alkalmazásában a Marketing/ Értékesítés területén. A kurzus részletes ismertetést nyújt az „upsale”, „cross-sale”, piacszegmentáció, márkaépítés és CLV különböző adattudományi technikáiról.

A Marketing és az értékesítés különbsége – Miben különbözik az értékesítés és a marketing?

Nagyon leegyszerűsítve az értékesítést olyan folyamatnak nevezhetjük, amely egyénekre vagy kis csoportokra összpontosít vagy céloz. Marketing másrészt egy nagyobb csoportot vagy a nagyközönséget céloz meg. Marketing magában foglalja a kutatást (a vevő igényeinek azonosítása), a termékfejlesztést (innovatív termékek előállítása) és a termék népszerűsítését (reklámokon keresztül), valamint a termékkel kapcsolatos tudatosság kialakítását a fogyasztók körében. Mivel az ilyen marketing potenciális ügyfelek vagy potenciális ügyfelek generálását jelenti. Miután a termék kikerült a piacra, az értékesítő feladata, hogy rávegye a vásárlót a termék megvásárlására. Az értékesítés azt jelenti, hogy a leadeket vagy potenciális ügyfeleket vásárlásokká és megrendelésekké alakítják, míg a marketing hosszabb távú, az értékesítés rövidebb célokra irányul.

Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés olyan szakembereknek szól, akik karrierlehetőséget szeretnének kezdeni az Data Science .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Python és a MySql szoftvert.
• Tudja meg, mi az Data Science , és hogyan teremt hozzáadott értéket gyakorlatilag bármely vállalkozás számára.
• Ismerje meg a kódolás alapjait a Python
• Ismerje meg a felügyelt és felügyelet nélküli Machine Learning technikákat, és hogyan alkalmazhatja azokat, valamint hogyan értelmezheti az eredményeket.

A tantárgy formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszélést szervezzen.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) introduces the idea of collaborative development in data science and demonstrates how to use Jupyter to track and participate as a team in the "life cycle of a computational idea".  It walks participants through the creation of a sample data science project based on top of the Jupyter ecosystem.

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

• Install and configure Jupyter, including the creation and integration of a team repository on Git.
• Use Jupyter features such as extensions, interactive widgets, multiuser mode and more to enable project collaboraton.
• Create, share and organize Jupyter Notebooks with team members.
• Choose from Scala, Python, R, to write and execute code against big data systems such as Apache Spark, all through the Jupyter interface.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnének tanulni és karrierjüket a Data Science-ban az Kaggle segítségével építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az adattudományt és a gépi tanulást.
• Fedezze fel az adatelemzést.
• További információ a Kaggle-ről és annak működéséről.

KNIME Az Analytics Platform egy vezető nyílt forráskódú lehetőség az adatokon alapuló innováció számára, amely segít felfedezni az adatokban rejtett potenciálokat, új betekintést keres, vagy új jövőket megjósolni. Több mint 1000 modul, több száz készenléti példával, integrált eszközök átfogó választékával és a legszélesebb körű fejlett algoritmusokkal rendelkezésre áll, az Analytics Platform tökéletes eszköztár minden adattudós és üzleti elemző számára.

Ez a kurzus az KNIME Analytics Platform ideális lehetőséget kezdőknek, fejlett felhasználóknak és KNIME szakértőknek, hogy bemutassák az KNIME, hogy megtanulják, hogyan kell hatékonyabban használni, és hogyan kell létrehozni egyértelmű, átfogó jelentéseket az KNIME munkafolyamatok alapján

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy on-site) olyan adatfeldolgozókra összpontosít, akik szeretnék használni KNIME a komplex üzleti igények kielégítésére.

Olyan közönségre irányul, aki nem ismeri a programozást, és a legmodernebb eszközöket kívánja használni az analitikai forgatókönyvek végrehajtására.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítása és konfigurálása KNIME.
• Építse Data Science forgatókönyvek
• Vezetés, tesztelés és validált modellek
• A végrehajtás az adattudomány modellek végső értékláncára irányul

A kurzus formája

• Interaktív előadás és vita.
• Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
• Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.

Szakképesítési lehetőségek

• Ahhoz, hogy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, vagy többet tudjon erről a programról, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Modin segítségével párhuzamos számításokat kívánnak készíteni és megvalósítani a Pandas-vel a gyorsabb adatelemzés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges környezetet a Pandas munkafolyamatok nagyarányú fejlesztésének megkezdéséhez az Modin segítségével.
• Ismerje meg az Modin szolgáltatásait, felépítését és előnyeit.
• Ismerje meg a különbségeket Modin, Dask és Ray között.
• Hajtsa végre a Pandas műveletet gyorsabban az Modin segítségével.
• Valósítsa meg a teljes Pandas API-t és funkciókat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik a RAPIDS segítségével GPU gyorsított adatfolyamokat, munkafolyamatokat és vizualizációkat kívánnak készíteni, gépi tanulási algoritmusokat alkalmazva, mint például az XGBoost, a cuML stb.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az adatmodellek NVIDIA-val való felépítéséhez RAPIDS.
• Ismerje meg a RAPIDS szolgáltatásait, összetevőit és előnyeit.
• Használja ki az GPU-eket a végpontok közötti adat- és elemzési folyamatok felgyorsításához.
• Valósítson meg GPU-gyorsított adat-előkészítést és ETL-t cuDF-el és Apache Arrow-val.
• Ismerje meg, hogyan hajthat végre gépi tanulási feladatokat XGBoost és cuML algoritmusokkal.
• Készítsen adatvizualizációkat és hajtson végre grafikonelemzést a cuXfilter és cuGraph segítségével.