Cursuri de pregatire Python în 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 (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi de date mari.

La finalul 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 de date mari.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python de nivel intermediar și analiștilor de date 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 agregate și să analizeze date de tip serie temporală.
• Să vizualizeze date folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Să depisteze și să optimizeze codul lor de analiză a datelor.

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”.

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.

Acest curs este destinat profesioniștilor în Marketing și Vânzări care doresc să aprofundeze aplicarea științei datelor în Marketing/Vânzări. Cursul oferă
o acoperire detaliată a diferitelor tehnici de știință a datelor utilizate pentru „upsale”, „cross-sale”, segmentarea pieței, branding și CLV.

Diferența dintre Marketing și Vânzări - Cum diferă vânzările de marketing?

În termeni simpli, vânzările pot fi definite ca un proces care se concentrează sau se adresează indivizilor sau unor grupuri mici. Pe de altă parte, marketingul se adresează unui grup mai larg sau publicului general. Marketingul include cercetarea (identificarea nevoilor clientului), dezvoltarea produselor (producerea de produse inovatoare) și promovarea produsului (prin reclame) și crearea de conștientizare despre produs în rândul consumatorilor. Astfel, marketingul înseamnă generarea de lead-uri sau prospecte. Odată ce produsul este lansat pe piață, este sarcina vânzătorului să îl convingă pe client să cumpere produsul. Vânzările înseamnă transformarea lead-urilor sau prospectelor în achiziții și comenzi, în timp ce marketingul este orientat către obiective pe termen lung, iar vânzările se referă la obiective pe termen scurt.

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

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar, integrând FastAPI, React și MongoDB.
• Să înțeleagă conceptele cheie, caracteristicile și beneficiile stivei FARM.
• Să învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Să învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Să dezvolte, testeze și să implementeze aplicații (frontend și backend) 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 în cloud.

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.

Python este un limbaj de programare care a câștigat o popularitate imensă în industria financiară. Adoptat de cele mai mari bănci de investiții și fonduri de hedging, este folosit pentru a construi o gamă largă de aplicații financiare, de la programe de tranzacționare până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze Python pentru a dezvolta aplicații practice care să rezolve o serie de probleme specifice legate de finanțe.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale limbajului de programare Python
• Să descarce, să instaleze și să întrețină cele mai bune instrumente de dezvoltare pentru crearea de aplicații financiare în Python
• Să selecteze și să utilizeze cele mai potrivite pachete Python și tehnici de programare pentru a organiza, vizualiza și analiza date financiare din diverse surse (CSV, Excel, baze de date, web etc.)
• Să construiască aplicații care să rezolve probleme legate de alocarea activelor, analiza riscurilor, performanța investițiilor și multe altele
• Să depaneze, să integreze, să implementeze și să optimizeze o aplicație Python

Publicul țintă

• Dezvoltatori
• Analiști
• Quants

Formatul cursului

• Parțial curs, parțial discuții, exerciții și practică intensă

Notă

• Acest training are ca scop să ofere soluții pentru unele dintre principalele probleme cu care se confruntă profesioniștii din domeniul financiar. Cu toate acestea, dacă aveți un subiect, un instrument sau o tehnică specifică pe care doriți să o adăugați sau să o dezvoltați mai detaliat, 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 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.