Curs de pregatire Introducere în Știința Datelor și AI folosind Python

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM cu stare, multi-actor, sub formă de grafuri componibile cu stare persistentă și control asupra execuției.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de platformă AI de nivel avansat, DevOps pentru AI și arhitecților ML care doresc să optimizeze, să depaneze, să monitorizeze și să opereze sisteme LangGraph de nivel de producție.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și optimiza topologii complexe LangGraph pentru viteză, cost și scalabilitate.
• Ingineria fiabilității cu reîncercări, timeout-uri, idempotență și recuperare bazată pe checkpoint-uri.
• Depana și urmări execuțiile graficelor, inspecta starea și reproduce sistematic problemele de producție.
• Instrumenta grafice cu loguri, metrici și urme, să le implementeze în producție și să monitorizeze SLA-urile și costurile.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Acest training condus de un instructor, în format live Moldova (online sau la fața locului), este destinat data scientistilor care doresc să utilizeze ecosistemul Anaconda pentru a captura, gestiona și implementa pachete și fluxuri de lucru de analiză a datelor într-o singură platformă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura componentele și bibliotecile Anaconda.
• Înțelege conceptele de bază, caracteristicile și beneficiile Anaconda.
• Gestiona pachete, medii și canale folosind Anaconda Navigator.
• Utiliza pachete Conda, R și Python pentru știința datelor și învățarea automată.
• Să cunoască câteva cazuri practice și tehnici pentru gestionarea mai multor medii de date.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor de date și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi mari de date.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul pentru a începe construirea procesării datelor mari cu Dask și Python.
• Să exploreze caracteristicile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
• Să înțeleagă cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
• Să învețe cum să scaleze ecosistemul Python (Numpy, SciPy și Pandas) folosind Dask.
• Să optimizeze mediul Dask pentru a menține o performanță ridicată în gestionarea seturilor mari de date.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python și analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include Python, Pandas și NumPy.
• Să creeze o aplicație de analiză a datelor folosind Pandas și NumPy.
• Să efectueze operații avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Să realizeze operații de agregare și să analizeze serii de timp.
• Să vizualizeze date folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Să depisteze și să optimizeze codul lor de analiză a datelor.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească stiva FARM (FastAPI, React și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar care integrează FastAPI, React și MongoDB.
• Să înțeleagă conceptele, caracteristicile și beneficiile cheie ale stivei FARM.
• Să învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Să învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații (front-end și back-end) folosind stiva FARM.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Să creeze API-uri mai rapid și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Să învețe cum să creeze modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Să conecteze API-uri la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Să implementeze securitate și autentificare în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Să construiască imagini de container și să implementeze API-uri web pe un server cloud.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor și profesioniștilor de laborator de la nivel începător până la intermediar, care doresc să prelucreze și să analizeze imagini legate de țesuturi histologice, celule sanguine, alge și alte mostre biologice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să navigheze în interfața Fiji și să utilizeze funcțiile de bază ale ImageJ.
• Să prelucreze și să îmbunătățească imaginile științifice pentru o analiză mai bună.
• Să analizeze imagini cantitativ, inclusiv numărarea celulelor și măsurarea ariilor.
• Să automatizeze sarcini repetitive folosind macro-uri și plugin-uri.
• Să personalizeze fluxurile de lucru pentru nevoile specifice de analiză a imaginilor în cercetarea biologică.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor care doresc să învețe și să-și construiască o carieră în Știința Datelor folosind Kaggle.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să învețe despre știința datelor și învățarea automată.
• Să exploreze analiza datelor.
• Să învețe despre Kaggle și cum funcționează.

LangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM cu mai mulți actori și stare persistentă, ca grafuri componibile cu control asupra execuției.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar și avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să opereze soluții financiare bazate pe LangGraph, respectând regulile de guvernanță, observabilitate și conformitate.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru LangGraph specifice finanțelor, aliniate la cerințele de reglementare și audit.
• Integra standarde și ontologii de date financiare în starea grafului și instrumentele aferente.
• Implementa controale de fiabilitate, siguranță și implicare umană pentru procese critice.
• Deploy, monitoriza și optimiza sisteme LangGraph pentru performanță, cost și SLA-uri.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM bazate pe grafuri care suportă planificare, ramificare, utilizarea de unelte, memorie și execuție controlabilă.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor începători, inginerilor de prompts și practicienilor de date care doresc să proiecteze și să construiască fluxuri de lucru LLM multi-etape și fiabile folosind LangGraph.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Explica conceptele de bază ale LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
• Construi lanțuri de prompts care se ramifică, apelează unelte și mențin memoria.
• Integra recuperarea și API-uri externe în fluxurile de lucru bazate pe grafuri.
• Testa, depană și evalua aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții facilitate.
• Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu sigur.
• Exerciții bazate pe scenarii de proiectare, testare și evaluare.

Opțiuni 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 cu stare, multi-actor, alimentate de LLM-uri, cu un control precis asupra căilor de execuție și al păstrării stării. În domeniul sănătății, aceste capabilități sunt cruciale pentru conformitate, interoperabilitate și construirea sistemelor de sprijin în luarea deciziilor care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să gestioneze soluții bazate pe LangGraph în domeniul sănătății, abordând în același timp provocările reglementare, etice și operaționale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru specifice sănătății folosind LangGraph, având în vedere conformitatea și auditabilitatea.
• Integra aplicații LangGraph cu ontologii și standarde medicale (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Aplica cele mai bune practici pentru fiabilitate, urmărire și explicabilitate în medii sensibile.
• Implementa, monitoriza și valida aplicații LangGraph în setări de producție din domeniul sănătății.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Exerciții practice bazate pe studii de caz din viața reală.
• Practică de implementare într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

LangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM cu mai mulți actori și stare persistentă, sub formă de grafuri componibile, cu control precis asupra execuției.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar și avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să opereze soluții juridice bazate pe LangGraph, cu controalele necesare de conformitate, trasabilitate și guvernanță.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru specifice domeniului juridic în LangGraph care să păstreze auditabilitatea și conformitatea.
• Integra ontologii juridice și standarde de documente în starea și procesarea grafului.
• Implementa bariere de protecție, aprobări cu implicarea umană și căi de decizie trasabile.
• Implementa, monitoriza și întreține servicii LangGraph în producție, cu observabilitate și control al costurilor.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

LangGraph este un cadru pentru compunerea fluxurilor de lucru structurate în grafice LLM care susțin ramificări, utilizarea de instrumente, memorie și execuție controlabilă.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului) este destinat inginerilor și echipelor de produs de nivel intermediar care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu buclele agenților LLM pentru a construi aplicații dinamice și conștiente de context, cum ar fi agenți de asistență pentru clienți, arbori de decizie și sisteme de recuperare a informațiilor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta fluxuri de lucru bazate pe grafice care coordonează agenții LLM, instrumente și memorie.
• Implementa rutare condițională, reîncercări și mecanisme de rezervă pentru o execuție robustă.
• Integra recuperarea, API-uri și ieșiri structurate în buclele agenților.
• Evalua, monitoriza și consolida comportamentul agenților pentru fiabilitate și siguranță.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții facilitate.
• Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu sandbox.
• Exerciții de proiectare bazate pe scenarii și recenzii între colegi.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

LangGraph este un cadru de orchestratie bazat pe grafice care permite fluxuri de lucru condiționale, în mai mulți pași, cu LLM și instrumente, ideal pentru automatizarea și personalizarea pipeline-urilor de conținut.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată marketerilor de nivel intermediar, strategilor de conținut și dezvoltatorilor de automatizări care doresc să implementeze campanii de emailing dinamice, cu ramificări, și pipeline-uri de generare de conținut folosind LangGraph.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să proiecteze fluxuri de lucru structurate pe grafice pentru conținut și emailing, cu logică condițională.
• Să integreze LLM-uri, API-uri și surse de date pentru personalizare automată.
• Să gestioneze starea, memoria și contextul în cadrul campaniilor cu mai mulți pași.
• Să evalueze, monitorizeze și optimizeze performanța fluxurilor de lucru și rezultatele de livrare.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și discuții de grup.
• Sesiuni practice de implementare a fluxurilor de lucru pentru emailing și pipeline-uri de conținut.
• Exerciții bazate pe scenarii de personalizare, segmentare și logică de ramificare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze RAPIDS pentru a construi fluxuri de date accelerate de GPU, fluxuri de lucru și vizualizări, aplicând algoritmi de învățare automată, cum ar fi XGBoost, cuML etc.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a construi modele de date cu NVIDIA RAPIDS.
• Să înțeleagă caracteristicile, componentele și avantajele RAPIDS.
• Să utilizeze GPU-uri pentru a accelera fluxurile de date și analize de la un capăt la altul.
• Să implementeze pregătirea și ETL a datelor accelerate de GPU cu cuDF și Apache Arrow.
• Să învețe cum să efectueze sarcini de învățare automată cu algoritmii XGBoost și cuML.
• Să construiască vizualizări de date și să execute analize de grafice cu cuXfilter și cuGraph.