Cursuri de pregatire AWS Cloud9 pentru Știința Datelor

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință a datelor 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 (la fața locului sau la distanță) este destinat inginerilor care doresc să implementeze și să gestioneze dispozitive IoT pe AWS.

La finalul acestui training, participanții vor putea construi o platformă IoT care include implementarea și gestionarea unui backend, a unui gateway și a dispozitivelor pe AWS.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să instaleze, să configureze și să gestioneze capacitățile AWS IoT Greengrass pentru a crea aplicații pentru diverse dispozitive.

La finalul acestui training, participanții vor putea folosi AWS IoT Greengrass pentru a construi, implementa, gestiona, securiza și monitoriza aplicații pe dispozitive inteligente.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (la fața locului sau la distanță), este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze AWS Lambda pentru a construi și a implementa servicii și aplicații în cloud, fără a fi nevoie să se preocupe de provisioning-ul mediului de execuție (servere, VM-uri și containere, disponibilitate, scalabilitate, stocare etc.).

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze AWS Lambda pentru a executa o funcție.
• Să înțeleagă FaaS (Functions as a Service) și avantajele dezvoltării serverless.
• Să construiască, să încarce și să execute funcții AWS Lambda.
• Să integreze funcții Lambda cu diferite surse de evenimente.
• Să împacheteze, să implementeze, să monitorizeze și să depaneze aplicații bazate pe Lambda.

Explozia de informații și date din lumea de astăzi este fără precedent, iar capacitatea noastră de a inova și de a împinge limitele posibilului crește mai rapid decât oricând. Rolul de Data Scientist este una dintre cele mai solicitate abilități din industrie în prezent.

Oferim mult mai mult decât învățarea prin teorie; oferim abilități practice și valorificabile pe piață care acoperă decalajul dintre lumea academică și cerințele industriei.

Acest curriculum de 7 săptămâni poate fi adaptat la cerințele specifice ale industriei dumneavoastră, vă rugăm să ne contactați pentru mai multe informații sau să vizitați site-ul Nobleprog Institute.

Public țintă:

Acest program este destinat absolvenților de nivel postuniversitar, precum și oricărui alt participant care deține abilitățile preliminare necesare, care vor fi stabilite printr-un evaluare și un interviu.

Modalitate de desfășurare:

Cursul va fi desfășurat într-o combinație de predare în clasă și predare online; de obicei, prima săptămână va fi „predare în clasă”, săptămânile 2-6 „predare virtuală”, iar săptămâna 7 se va reveni la „predare în clasă”.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea practicilor DevOps și să îmbunătățească procesele de dezvoltare folosind AWS Cloud9.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să personalizeze AWS Cloud9 pentru fluxurile de lucru DevOps.
• Să implementeze fluxuri de integrare și livrare continuă (CI/CD).
• Să automatizeze procesele de testare, monitorizare și implementare folosind AWS Cloud9.
• Să integreze servicii AWS precum Lambda, EC2 și S3 în fluxurile de lucru DevOps.
• Să utilizeze sisteme de control al surselor precum GitHub sau GitLab în cadrul AWS Cloud9.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să învețe cum să construiască, să implementeze și să mențină eficient aplicații serverless pe AWS Cloud9 și AWS Lambda.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale arhitecturii serverless.
• Să configureze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea aplicațiilor serverless.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații serverless folosind AWS Lambda.
• Să integreze AWS Lambda cu alte servicii AWS, cum ar fi API Gateway și S3.
• Să optimizeze aplicațiile serverless pentru performanță și eficiență de cost.

Big data se referă la seturi de date atât de voluminoase și complexe încât software-urile tradiționale de procesare a datelor sunt inadecvate pentru a le gestiona. Provocările big data includ capturarea datelor, stocarea datelor, analiza datelor, căutarea, partajarea, transferul, vizualizarea, interogarea, actualizarea și confidențialitatea informațiilor.

Rezumat:

• Bazele arhitecturii și funcțiilor IoT
• „Lucruri”, „Senzori”, Internet și maparea între funcțiile de afaceri ale IoT
• Elementele esențiale ale componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - Manager de flotă, Vizualizare de date, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, înregistrarea senzorilor, înregistrarea „lucrurilor”, geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul folosind MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS folosind MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT Core cu funcția AWS Lambda pentru calcul și stocare de date.
• Conectarea Raspberry PI la AWS IoT Core și comunicarea simplă de date.
• Alertă și evenimente
• Calibrarea senzorilor

Rezumat:

• Bazele arhitecturii și funcțiilor IoT
• „Lucruri”, „Senzoare”, Internetul și maparea între funcțiile de afaceri ale IoT
• Componentele esențiale ale software-ului IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - Manager de flotă, Vizualizare de date, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, înregistrarea senzorilor, înregistrarea „lucrurilor”, geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul folosind MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS folosind MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT Core cu funcția AWS Lambda pentru calcul și stocare de date folosind DynamoDB.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT Core și comunicare simplă de date.
• Lucru practic cu Raspberry PI și AWS IoT Core pentru a construi un dispozitiv inteligent.
• Vizualizarea datelor senzorilor și comunicarea cu interfața web.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) introduce ideea dezvoltării collaborative în știința datelor și demonstrează cum să folosiți Jupyter pentru a urmări și a participa ca echipă la „ciclu de viață al unei idei computationale”. Acest training ghidează participanții prin crearea unui proiect exemplu de știința datelor bazat pe ecosistemul Jupyter.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura Jupyter, inclusiv crearea și integrarea unui depozit de echipă pe Git.
• Folosi funcționalități Jupyter precum extensii, widget-uri interactive, modul multiutilizator și multe altele pentru a facilita colaborarea la proiecte.
• Crea, partaja și organiza Jupyter Notebooks cu membrii echipei.
• Alege între Scala, Python, R pentru a scrie și executa cod pe sisteme de date mari precum Apache Spark, toate prin interfața Jupyter.

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 finalul acestui training, participanții vor putea:

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

În prima parte a acestui training, acoperim elementele de bază ale MATLAB și funcția sa atât ca limbaj, cât și ca platformă. Această discuție include o introducere în sintaxa MATLAB, array-uri și matrice, vizualizarea datelor, dezvoltarea de scripturi și principiile de programare orientată pe obiecte.

În a doua parte, demonstrăm cum să folosim MATLAB pentru data mining, învățarea automată și analiza predictivă. Pentru a oferi participanților o perspectivă clară și practică asupra abordării și puterii MATLAB, facem comparații între utilizarea MATLAB și a altor instrumente precum foile de calcul, C, C++ și Visual Basic.

În a treia parte a trainingului, participanții învață cum să-și streamlineze munca prin automatizarea procesării datelor și generarea de rapoarte.

De-a lungul cursului, participanții vor pune în practică conceptele învățate prin exerciții practice într-un mediu de laborator. La finalul trainingului, participanții vor avea o înțelegere profundă a capacităților MATLAB și vor putea să-l folosească pentru a rezolva probleme reale din domeniul științei datelor, precum și pentru a-și eficientiza munca prin automatizare.

Evaluări vor fi efectuate pe parcursul cursului pentru a măsura progresul.

Formatul Cursului

• Cursul include exerciții teoretice și practice, inclusiv discuții de caz, inspecția codului de exemplu și implementarea practică.

Notă

• Sesiunile de practică se vor baza pe șabloane de rapoarte cu date predefinite. Dacă aveți cerințe specifice, 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 folosească Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză de date mai rapidă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe dezvoltarea fluxurilor de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
• Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
• Să efectueze operațiuni Pandas mai rapid cu Modin.
• Să implementeze întreaga API și funcții Pandas.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință și dezvoltatorilor care doresc să folosească RAPIDS pentru a construi fluxuri de date accelerate pe 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 datelor accelerate pe GPU și ETL cu cuDF și Apache Arrow.
• Să învețe cum să execute sarcini de învățare automată cu algoritmii XGBoost și cuML.
• Să construiască vizualizări de date și să execute analize grafice cu cuXfilter și cuGraph.