Curs 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.

Explorează abordări practice ale Științei Datelor și AI folosind Python — echipează profesioniștii cu abilitățile necesare pentru a explora date, a construi modele de învățare automată și a implementa aplicații bazate pe AI în contexte de afaceri; Acoperă fluxuri de lucru CRISP-DM, analiză statistică, învățare supervizată și nesupervizată, învățare profundă cu Tensorflow, procesare de limbaj natural, date mari cu Spark și povestire bazată pe date; Ideal pentru începători care doresc o certificare în știința datelor cu Python și pregătire practică în analitică.

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 valorifice inteligența artificială pentru aplicații avansate în sănătate folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să implementeze modele de inteligență artificială în sănătate folosind Google Colab.
• Să folosească 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, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat participanților de nivel intermediar care doresc să automatizeze și să gestioneze fluxurile de lucru de învățare automată, inclusiv antrenarea, validarea și implementarea modelelor folosind Apache Airflow.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze Apache Airflow pentru orchestrarea fluxurilor de lucru de învățare automată.
• Să automatizeze sarcinile de preprocesare a datelor, antrenare și validare a modelelor.
• Să integreze Airflow cu framework-uri și instrumente de învățare automată.
• Să implementeze modele de învățare automată folosind pipeline-uri automate.
• Să monitorizeze și să optimizeze fluxurile de lucru de învățare automată în producție.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată oamenilor de știință și analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să folosească AWS Cloud9 pentru fluxuri de lucru eficiente în știința datelor.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de știință a datelor în AWS Cloud9.
• Să efectueze analize de date folosind Python, R și Jupyter Notebook în Cloud9.
• Să integreze AWS Cloud9 cu serviciile de date AWS, cum ar fi S3, RDS și Redshift.
• Să utilizeze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea și implementarea modelelor de învățare automată.
• Să optimizeze fluxurile de lucru bazate pe cloud pentru analiza și procesarea datelor.

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 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.

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.

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.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de date de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici de prognoză a seriilor de timp pe date din lumea reală folosind Google Colab.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale analizei seriilor de timp.
• Să folosească Google Colab pentru a lucra cu date de tip serie temporală.
• Să aplice modele ARIMA pentru a prognoza tendințe ale datelor.
• Să utilizeze biblioteca Prophet de la Facebook pentru prognoze flexibile.
• Să vizualizeze datele de tip serie temporală și rezultatele prognozelor.