Cursuri de pregatire Introducere în Google Colab pentru Știința Datelor

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să-și dezvolte abilitățile de ajustare a hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să implementeze modele avansate de învățare automată folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Să optimizeze performanța modelelor prin ajustarea hiperparametrilor.
• Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
• Să colaboreze și să gestioneze proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să utilizeze inteligența artificială pentru aplicații avansate în sănătate folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să implementeze modele de inteligență artificială pentru sănătate folosind Google Colab.
• Să utilizeze inteligența artificială pentru modelarea predictivă a datelor din sănătate.
• Să analizeze imagini medicale cu tehnici bazate pe inteligență artificială.
• Să exploreze considerațiile etice în soluțiile de sănătate bazate pe inteligență artificială.

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 specialiștilor în știința datelor și inginerilor de nivel intermediar care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de big data folosind Google Colab și Spark.
• Să proceseze și să analizeze seturi mari de date eficient cu Apache Spark.
• Să vizualizeze datele mari într-un mediu colaborativ.
• Să integreze Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.

Google Colab Pro este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea scalabilă în Python, oferind GPU-uri de înaltă performanță, timpi de funcționare mai lungi și mai multă memorie pentru sarcini solicitante de AI și știința datelor.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată utilizatorilor intermediari de Python care doresc să utilizeze Google Colab Pro pentru învățarea automată, procesarea datelor și cercetarea colaborativă într-o interfață puternică de notebook.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze și să gestioneze notebook-uri Python bazate pe cloud folosind Colab Pro.
• Să acceseze GPU-uri și TPU-uri pentru calcul accelerat.
• Să eficientizeze fluxurile de lucru de învățare automată folosind biblioteci populare (de exemplu, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Să se integreze cu Google Drive și surse de date externe pentru proiecte collaborative.

Formatul cursului

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

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 profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea viziunii artificiale și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de viziune folosind Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor în cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de viziune artificială.
• Să implementeze modele de viziune artificială pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească învățarea prin transfer pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare profundă.
• Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
• Să implementeze modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Să antreneze și să evalueze modele de învățare profundă.
• Să utilizeze funcții avansate ale TensorFlow pentru învățare profundă.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat data scientist-ilor începători care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și atractive din punct de vedere vizual.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Să creeze diverse tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Să utilizeze Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Să personalizeze grafice pentru o prezentare și claritate mai bună.
• Să interpreteze și să prezinte date eficient folosind instrumente vizuale.

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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Să înțeleagă și să aplice diverși algoritmi de învățare automată.
• Să utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru analiza și predicția datelor.
• Să implementeze modele de învățare supervizată și nesupervizată.
• Să optimizeze și să evalueze modelele de învățare automată în mod eficient.

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

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 operații Pandas mai rapid cu Modin.
• Să implementeze întreaga API Pandas și funcții.

Această formare condusă de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de NLP folosind Python în Google Colab.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale prelucrării limbajului natural.
• Să preproceseze și să curețe date text pentru sarcini de NLP.
• Să efectueze analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Să lucreze cu date text folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și analiștilor de date începători care doresc să învețe programarea în Python de la zero folosind Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale limbajului de programare Python.
• Să implementeze cod Python în mediul Google Colab.
• Să utilizeze structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
• Să creeze funcții pentru a organiza și reutiliza codul în mod eficient.
• Să exploreze și să utilizeze biblioteci de bază pentru programarea în Python.

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.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea învățării prin reforțare și a aplicațiilor sale practice în dezvoltarea AI folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin reforțare.
• Să implementeze modele de învățare prin reforțare folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
• Să dezvolte agenți inteligenți care învață prin încercare și eroare.
• Să optimizeze performanța agenților folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele Q-profunde (DQNs).
• Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
• Să implementeze modele de învățare prin reforțare pentru aplicații din lumea reală.