Cursuri de pregatire Introducere în Data Science și IA folosind Python

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor care doresc să utilizeze ecosistemul Anaconda pentru a captura, gestiona și implementa pachete și fluxuri de lucru pentru analiza datelor într-o singură platformă.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze componentele și bibliotecile Anaconda.
• Să înțeleagă conceptele, caracteristicile și beneficiile de bază ale Anaconda.
• Să gestioneze pachete, medii și canale utilizând Anaconda Navigator.
• Utilizați Conda, R și pachetele Python pentru știința datelor și învățarea automată.
• Cunoașteți câteva cazuri practice de utilizare și tehnici pentru gestionarea mai multor medii de date.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask cu ecosistemul Python pentru a construi, extinde și analiza seturi mari de date.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Setați mediul pentru a începe să construiți procesarea de date mari cu Dask și Python.
• Explorați caracteristicile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
.
• Înțelegeți cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
.
• Învățați cum să scalați ecosistemul Python (Numpy, SciPy, și Pandas) folosind Dask.
.
• Optimizați mediul Dask pentru a menține performanțe ridicate în manipularea seturilor mari de date.
.

Această formare sub supravegherea unui instruire în Moldova (online sau la sediu) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar Python și analiștilor de date care doresc să își îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Sａ se configureze un mediu de dezvoltare care includｅ Python, Pandas, și NumPy.
• Sã crea o aplicație de analiză a datelor utilizând Pandas și NumPy.
• Sa efectueze operațiuni avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Sa realizeze operațiuni agregate și să analizeze datele serii temporale.
• Sã vizualizeze datele folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Debugează și optimiză codul lor de analiză a datelor.

Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze stiva FARM (FastAPI, React și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

Configurați mediul de dezvoltare necesar care integrează FastAPI, React și MongoDB. Înțelegeți conceptele-cheie, caracteristicile și beneficiile stivei FARM. Învățați cum să construiți API-uri REST cu FastAPI. Învățați cum să proiectați aplicații interactive cu React. Dezvoltați, testați și implementați aplicații (front end și back end) utilizând stiva FARM.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Creeze API-uri mai rapid și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Învețe cum să creeze modele de date și scheme bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Conecteze API-urile la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Implementeze securitate și autentificare în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Construiască imagini container și implementeze API-uri web pe un server cloud.

Această formare live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date care doresc să învețe și să își construiască o carieră în Data Science folosind Kaggle.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să învețe despre știința datelor și învățarea automată.
• Să exploreze analiza datelor.
• Să învețe despre Kaggle și modul său de funcționare.

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM stateful și multiactor ca grafuri compozabile cu stare persistentă și control asupra execuției.

Acest training live, condus de un instrucător (online sau pe locație), se adresează profesionistilor intermediari până la avansați care dorește să proiecteze, implementeze și opereze soluții financiare bazate pe LangGraph cu o guvernanță, observabilitate și conformitate adecvată.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să proiecteze fluxuri de lucru specific financiar ale LangGraph aliniate cu cerințele regulatorii și auditului.
• Să integreze standardurile și ontologiile de date financiare în starele graficului și instrumentele.
• Să implementeze fiabilitate, siguranță și controale umane în bucle pentru procese critice.
• Să distribuie, monitorizeze și optimizare sisteme LangGraph pentru performanță, costuri și SLAs.

Formatul cursului

• Curs interactiv și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare cu participare activă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM structurate în grafice care susțin planificarea, ramificarea, utilizarea instrumentelor, memorie și execuția controlabilă.

Acest training live sub supravegherea unui instrucțuator (online sau presență) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător, inginerii prompt și practicienii datelor care doresc să proiecteze și construiască fluxuri de lucru LLM multiple etape, fiabile, folosind LangGraph.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Explica conceptele principale ale lui LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
• Construiți lanțuri de prompt care se ramificează, apelează la instrumente și mențin memorie.
• Integrare recuperare și API-uri externe în fluxurile de lucru grafič.
• Să testeze, depisteze erori și să evalueze aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.

Format al cursului

• Conferințe interactive și discuții facilitate.
• Laboratoare guidați și parcurgere cod într-un mediu sandbox.
• Exerciții bazate pe scenarii privind proiectarea, testarea și evaluarea.

Opcțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

LangGraph permite fluxuri de lucru stateful și multiactori alimentate de LLMs cu control precis asupra traiectoriilor de execuție și persistenței stării. În sănătate, aceste capacități sunt cruciale pentru conformitatea, interoperabilitatea și construirea sistemelor de suport la decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.

Acest instruire directivă (online sau pe locație) este destinată profesionistilor de nivel intermediar până avansat care dorește să conceapă, implementeze și administreze soluții LangGraph pentru sănătate, abordând provocările regulate, etice și operaționale.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Să conceapă fluxuri de lucru specifice pentru sănătate în LangGraph cu menținerea conformității și auditabilității.
• Să integreze aplicațiile LangGraph cu ontologiile medicale și standardurile (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Să aplique cele mai bune practici pentru fiabilitatea, tracabilizarea și explicabilitatea în medii senzitive.
• Să deployeze, monitorizeze și valideze aplicațiile LangGraph în setările de producție din sănătate.

Format al cursului

• Lecții interacutive și discuții.
• Exerciții practice cu studii de caz reale.
• Practică de implementare într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LangGraph este un cadru pentru compunerea fluxurilor de lucru structurați ca grafuri care susțin ramificare, utilizarea instrumentelor, memorie și execuție controlabilă.

Acest învățământ direct (online sau presencial) se adresează inginerilor de nivel mediu și echipele de produse care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu ciclurile agentelor LLM pentru a construi aplicații dinamice și sensibile la context, cum ar fi agenți de suport clienti, arborele decizional sau sisteme de recuperare a informațiilor.

La finalul acestui învățământ, participanții vor putea:

• Să dezvolte fluxuri de lucru bazate pe grafuri care coordonează agenții LLM, instrumentele și memoria.
• Să implementeze rutare condițională, repetări și planuri de rezervă pentru o execuție robustă.
• Să integreze recuperarea datelor, API-uri și iesiri structurate în ciclurile agenților.
• Să evalueze, monitorizeze și consolideze comportamentul agentului pentru fiabilitate și siguranță.

Formatul cursului

• Prelegeri interactive și discuții facilitate.
• Laboratoare guiâte și parcurgerea codului într-un mediu sandbox.
• Exerciții de design bazate pe scenarii și reviste peer-to-peer.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un învățământ personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Dizolva fluxuri de conținut și e-mail structurate pe grafuri cu logică condițională. Intra LLM-uri, API-uri și surse de date pentru personalizarea automatizată. Gestiona starea, memoria și contextul în campanii multiple etape. Evaluează, monitorizează și optimizează performanța și rezultatele de livrare ale fluxului de lucru.

Sesiuni interactive și discuții în grup. Labe-uri cu mână de opere implementând fluxuri de e-mail și canale de conținut. Exerciții bazate pe scenarii privind personalizarea, segmentarea și logică de ramurare.

Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză mai rapidă a datelor.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe să dezvolte fluxuri de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
• Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
• Efectuați operații Pandas mai rapid cu Modin.
• Implementați întregul API și funcțiile Pandas.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze RAPIDS pentru a construi conducte de date, fluxuri de lucru și vizualizări accelerate GPU, aplicând algoritmi de învățare automată, cum ar fi XGBoost, cuML etc.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Configurați mediul de dezvoltare necesar pentru a construi modele de date cu NVIDIA RAPIDS.
• Să înțeleagă caracteristicile, componentele și avantajele RAPIDS.
• Să utilizeze GPUs pentru a accelera conductele de date și de analiză de la un capăt la altul.
• Implementați pregătirea datelor și ETL accelerate cu GPU- cu cuDF și Apache Arrow.
• Învățați cum să efectuați sarcini de învățare automată cu algoritmi XGBoost și cuML.
• Creați vizualizări de date și executați analize grafice cu cuXfilter și cuGraph.