Cursuri de pregatire AWS Cloud9 pentru Data Science

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.

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (la fața locului sau la distanță) se adresează inginerilor care doresc să implementeze și să gestioneze dispozitive IoT pe AWS.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să construiască o platformă IoT care include implementarea și gestionarea unui backend, a unui gateway și a unor dispozitive pe AWS.

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

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să utilizeze AWS IoT Greengrass pentru a crea, implementa, gestiona, securiza și monitoriza aplicații pe dispozitive inteligente.

Această formare live cu instructor în Moldova (la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor care doresc să utilizeze AWS Lambda pentru a crea și implementa servicii și aplicații în cloud, fără a fi nevoiți să se preocupe de aprovizionarea mediului de execuție (servere, VM-uri și containere, disponibilitate, scalabilitate, stocare etc.).

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

• Să configureze AWS Lambda pentru a executa o funcție.
• Să înțeleagă FaaS (Functions as a Service) și avantajele dezvoltării fără server.
• Să construiască, să încarce și să execute funcții AWS Lambda.
• Să integreze funcțiile Lambda cu diferite surse de evenimente.
• Ambalarea, implementarea, monitorizarea și depanarea aplicațiilor bazate pe Lambda.

Explozia de informații și date în lumea de astăzi este fără egal, capacitatea noastră de a inova și de a depăși limitele posibilului crește mai repede decât a făcut-o vreodată. Rolul Data Scientist este una dintre cele mai solicitate competențe în industrie în prezent.

Oferim mult mai mult decât învățare prin teorie; oferim abilități practice, comercializabile, care creează o punte între lumea academică și cerințele industriei.

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

Public:

Acest program se adresează absolvenților de nivel post, precum și oricărei persoane cu abilitățile pre-condiții necesare, care vor fi determinate de o evaluare și un interviu.

Livrare:

Livrarea cursului va fi un amestec de Instructor Led Classroom și Instructor Led Online; de obicei, prima săptămână va fi „condusă în clasă”, săptămânile 2 - 6 „clasă virtuală” și săptămâna 7 înapoi la „condusă în clasă”.

Acest training live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze înțelegerea practicilor DevOps și să eficientizeze procesele de dezvoltare utilizând AWS Cloud9.

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

• Să instaleze și să configureze AWS Cloud9 pentru fluxurile de lucru DevOps.
• Să implementeze conducte de integrare continuă și livrare continuă (CI/CD).
• Să automatizeze procesele de testare, monitorizare și implementare utilizând AWS Cloud9.
• Integrați serviciile AWS precum Lambda, EC2 și S3 în fluxurile de lucru DevOps.
• Utilizați sisteme de control al surselor precum GitHub sau GitLab în cadrul AWS Cloud9.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să învețe cum să construiască, să implementeze și să întrețină în mod eficient aplicații fără server pe AWS Cloud9 și AWS Lambda.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale arhitecturii serverless.
• Să configureze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea aplicațiilor fără server.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații fără server utilizând AWS Lambda.
• Integrați AWS Lambda cu alte servicii AWS, cum ar fi API Gateway și S3.
• Optimizați aplicațiile fără server pentru performanță și eficiență a costurilor.

Big data se referă la mulțimi de date care sunt atât de mari și complexe încât aplicațiile tradiționale de procesare a datelor nu sunt suficiente pentru a le gestiona. Provocările big data includ capturarea, stocarea, analiza, căutarea, împărtășirea, transferul, vizualizarea, interogarea, actualizarea și protejarea confidențialității datelor.

Sumar:

• Elemente de bază ale arhitecturii și funcțiilor IoT
• "Lucruri", "senzori", internet și corespondența dintre funcțiile de afaceri ale IoT
• Esența tuturor componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - manager de flotă, vizualizarea datelor, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, conectarea senzorilor, conectarea "lucrurilor", geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul cu MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS cu MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT core cu AWS Lambda funcție pentru calcul și stocare de date.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT core și comunicarea simplă a datelor.
• Alerte și evenimente
• Calibrarea senzorilor

Rezumat:

• Elemente de bază ale arhitecturii și funcțiilor IoT
• "Lucruri", "senzori", internet și corespondența dintre funcțiile de afaceri ale IoT
• Aspecte esențiale ale tuturor componentelor software IoT - hardware, firmware, middleware, cloud și aplicații mobile
• Funcții IoT - manager de flotă, vizualizarea datelor, FM și DV bazate pe SaaS, alertă/alarmă, conectarea senzorilor, conectarea "lucrurilor", geo-fencing
• Bazele comunicării dispozitivelor IoT cu cloud-ul cu MQTT.
• Conectarea dispozitivelor IoT la AWS cu MQTT (AWS IoT Core).
• Conectarea AWS IoT core cu AWS Lambda funcție pentru calcul și stocare de date utilizând DynamoDB.
• Conectarea Raspberry PI cu AWS IoT core și comunicarea simplă a datelor.
• Lucrări practice cu Raspberry PI și AWS IoT Core pentru a construi un dispozitiv inteligent.
• Vizualizarea datelor senzorilor și comunicarea cu interfața web.

Această instruire guiată în timp real (online sau pe locație) prezintă ideea dezvoltării collaborative în cadrul științei datelor și demonstrează cum să folosiți Jupyter pentru a urmări și participa ca echipă la "ciclul de viață al unei idei computaționale". Învațătorii vor fi condusi prin crearea unui proiect de știința datelor pe baza ecosistemului Jupyter.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Instalați și configurați Jupyter, inclusiv crearea și integrarea unui depozit de echipă pe Git.
• Folosiți caracteristicile Jupyter precum extensiile, widget-uri interactive, mod multi-utilizator și altele pentru a permite colaborarea la proiecte.
• Creați, împărțiți și organizați Jupyter Notebooks cu membrii echipei.
• Alegeți dintre Scala, Python, R, pentru a scrie și executa cod împotriva sistemelor de mari date cum ar fi Apache Spark, tot prin interfața Jupyter.

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.

În prima parte a acestui curs, vom aborda elementele de bază ale MATLAB și funcția sa atât ca limbaj, cât și ca platformă. În această discuție este inclusă o introducere în sintaxa MATLAB, matrice și matrici, vizualizarea datelor, dezvoltarea scripturilor și principiile orientate pe obiect.

În a doua parte, vom demonstra modul de utilizare a MATLAB pentru extragerea datelor, învățarea automată și analiza predictivă. Pentru a oferi participanților o perspectivă clară și practică a abordării și puterii MATLAB, vom face comparații între utilizarea MATLAB și utilizarea altor instrumente, cum ar fi foile de calcul, C, C++ și Visual Basic.

În a treia parte a cursului, participanții învață cum să își eficientizeze activitatea prin automatizarea prelucrării datelor și generării de rapoarte.

Pe parcursul cursului, participanții vor pune în practică ideile învățate prin exerciții practice într-un mediu de laborator. Până la sfârșitul cursului, participanții vor avea o înțelegere aprofundată a capacităților MATLAB și vor putea să le utilizeze pentru a rezolva probleme reale de știința datelor, precum și pentru a-și eficientiza activitatea prin automatizare.

Pe parcursul cursului vor fi efectuate evaluări pentru a măsura progresul.

Formatul cursului

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

Notă

• Sesiunile practice se vor baza pe șabloane de rapoarte de date de probă prestabilite. Dacă aveți cerințe specifice, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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.

Această instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este adresată științistilor de date și dezvoltatorilor care doresc să folosească RAPIDS pentru a construi pipeleini, fluxuri de lucru și vizualizări de date cu accelerare GPU, aplicând algoritmi de învățare automată precum XGBoost, cuML, etc.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Configura mediul de dezvoltare necesar pentru a construi modele de date cu NVIDIA RAPIDS.
• Înțelege funcțiile, componentele și avantajele RAPIDS.
• Aprofita de GPU-uri pentru a accelera pipeleini de date și analiză end-to-end.
• Implementa prepararea datelor și ETL cu accelerare GPU folosind cuDF și Apache Arrow.
• Învață cum să efectueze sarcini de învățare automată folosind algoritmi XGBoost și cuML.
• Construiți vizualizări de date și executați analiza grafică cu cuXfilter și cuGraph.