Data Science Formare în Moldova

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel începător care doresc să înțeleagă conceptul de modele preinstruite și să învețe cum să le aplice pentru a rezolva probleme din lumea reală fără a construi modele de la zero.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptul și beneficiile modelelor pre-trainate.
• Să exploreze diverse arhitecturi de modele preinstruite și cazurile lor de utilizare.
• Să ajusteze un model pre-format pentru sarcini specifice.
• Să implementeze modele preinstruite în proiecte simple de învățare automată.

Această instruire condusă de un instructor, live training în Moldova (online sau on site) este destinată știincțistilor și analiștilor de date la nivel intermediar care doresc să folosească AWS Cloud9 pentru fluxuri de lucru optimizate în domeniul științei datelor.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Configura un mediu de știință a datelor în AWS Cloud9.
• Realiza analize de date folosind Python, R și Jupyter Notebook în Cloud9.
• Integrează AWS Cloud9 cu serviciile de date AWS precum S3, RDS și Redshift.
• Utiliza AWS Cloud9 pentru dezvoltarea și implementarea modelelor de învățare automată.
• Optimiza fluxurile de lucru bazate pe cloud pentru analiza și procesarea datelor.

Acest antrenament conducerea instructorului, în direct (online sau pe fața locului) este destinat participanților de nivel intermediar care doresc să automateze și să gestioneze fluxurile de lucru pentru machine learning, inclusiv instruirea modelelor, validarea și implementarea acestora folosind Apache Airflow.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Setare a Apache Airflow pentru orchestrarea fluxurilor de lucru în machine learning.
• Automatizarea sarcinilor de preprocesare a datelor, instruirea modelelor și validarea acestora.
• Integrarea Airflow cu framework-uri și unelte pentru machine learning.
• Implementarea modelelor de machine learning folosind pipeline-uri automate.
• Monitorizarea și optimizarea fluxurilor de lucru ale machine learning în producție.

Această antrenament guiț de către un instrucțuator în Moldova (online sau în prezență) este destinat dezvoltatorilor de date la nivel începător și profesionalilor IT care doresc să învețe bazele științei datelor folosind Google Colab.

La sfârșitul acestui antrenament, participantii vor putea:

• Configura și naviga prin Google Colab.
• Scrie și executa cod baznic Python.
• Importa și gestiona seturi de date.
• Crea vizualizări folosind bibliotecile Python.

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.

Cursul de formare va ajuta participanții să se pregătească pentru Dezvoltarea Aplicațiilor Web folosind Programarea Python cu Analiza Datelor. Astfel, vizualizarea datelor este un instrument excelent pentru Managementul de Top în luarea deciziilor.

Participanții care finalizează această instruire vor obține o înțelegere practică, cu bază în lumea reală a Științei Datelor și al tehnologiilor, metodologielor și uneltele sale asociate.

Participanții vor avea oportunitatea de a pune această cunoaștere în practică prin exerciții practice. Interacțiunea grupului și feedback-ul instrucționar reprezintă un component important al cursului.

Cursul începe cu o introducere la conceptele elementare ale Științei Datelor, apoi trece la instrumente și metodologii utilizate în Știința Datelor.

Audiență

• Dezvoltatori
• Analisti tehnici
• Consultanți IT

Formatul Cursului

• O parte prezentare, o parte discuție, exerciții și practică intensivă

Notă

• Pentru a solicita un curs personalizat, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

Python este un limbaj de programare care a câștigat o popularitate enormă în industria financiară. Adoptat de cele mai mari bănci de investiții și fonduri hedge, acesta se folosește pentru construirea unei gamă largi de aplicații financiare, de la programe de tranzacționare corelativ până la sisteme de gestionare a riscurilor.

În această instruire guvernată de instructor, participanții vor învăța cum să folosească Python pentru dezvoltarea aplicațiilor practice care rezolvă o serie de probleme financiare specifice.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele limbajului de programare Python
• Descărca, instala și menține cele mai bune unelte de dezvoltare pentru crearea aplicațiilor financiare în Python
• Selecta și utiliza cele mai potrivite pachete Python și tehnici de programare pentru a organiza, vizualiza și analiza datele financiare din diverse surse (CSV, Excel, baze de date, web, etc.)
• Construi aplicații care rezolvă probleme legate de alocația activelor, analiza riscurilor, performanța investițiilor și multe altele
• Soluționa, integra, implementa și optimiza o aplicație Python

Audiență

• Dezvoltatori
• Analiști
• Quants (analiști cu un accent pe metode quantitative)

Formatul cursului

• Poartă parte de prelegeri, discuții, exerciții și practică intensivă

Note

• Această instruire vizează oferirea de soluții pentru unele dintre problemele principale cu care se confruntă profesioniștii din finanțe. Cu toate acestea, dacă aveți un anumit subiect, instrument sau tehnică pe care doriți să-l adăugați sau elaborați mai mult, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Acesta este un curs de 5 zile care introduce în cunoștințele despre Inteligența Artificială (AI) și Știința Datelor.

Cursul se bazează pe exemple și exerciții folosind Python.

Această instruire condusă de instructor (online sau prezentă) este destinată profesionistilor care doresc să înceapă o carieră în știința datelor.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Instala și configura Python și MySql.
• Înțelege ce este știința datelor și cum poate adăuga valoare practic oricărui business. 
• Avea o înțelegere de bază a programării în Python
• Avea cunoștințe despre tehniciile de învățare supervizată și nesupervizată, precum și cum să le implementeze și să interpreteze rezultatele.  

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Mulți exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru aranjamente.

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.

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”.

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.

Acest curs este destinat Profesionistilor din Marketing și Vânzări care intenționează să se aprofundeze în aplicarea științei datelor în Marketing/Vânzări. Cursul oferă o acoperire detaliată a diferitelor tehnici ale științei datelor folosite pentru „upsale”, „cross-sale”, segmentarea pieței, branding și CLV.

Diferența dintre Marketing și Vânzări - Cum se diferentiază vânzările de marketing?

În cuvinte foarte simple, vânzările pot fi definite ca un proces care se concentrează sau ținteste pe indivizi sau grupuri mici. Pe de altă parte, marketingul țintește o grupare mai largă sau publicul general. Marketingul include cercetare (identificarea nevoilor clienților), dezvoltarea produselor (producerea de produse inovatoare) și promovarea produsului (prin publicitate) și crearea unei conștiințe despre produs în rândul consumatorilor. Astfel, marketingul înseamnă generarea de potențiali clienți sau prospetti. Odată ce produsul este lansat pe piață, este sarcina vânzătorului să convingă clientul să cumpere produsul. Vânzările înseamnă convertirea potențialilor clienți sau prospetelor în achiziții și comenzi, în timp ce marketingul are ca scop obiective pe termen lung, iar vânzările se referă la obiective pe termen scurt.

KNIME Analytics Platform este o opțiune de frontieră open source pentru inovația bazată pe date, care te ajută să descoperi potențialul ascuns în datele tale, să extragi noi înțelesuri sau să prezici viitor. Cu peste 1000 module, sute de exemple gata de rulare, o gamă comprehensivă de unelte integrate și cea mai largă varietate de algoritmi avansați disponibili, KNIME Analytics Platform este cutia de unelți perfectă pentru orice data scientist și analist de afaceri.

Acest curs cu KNIME Analytics Platform reprezintă o oportunitate ideală pentru începători, utilizatori avansați și experți KNIME de a fi introduse în KNIME, de a învăța cum să-l folosească mai eficient și cum să creați rapoarte clare și comprehensive bazate pe fluxurile de lucru KNIME.

Această instruire live condusă de instructor (online sau on-site) este destinată profesioniștilor în domeniul datelor care doresc să folosească KNIME pentru a rezolva nevoi complexe de afaceri.

Este adresat persoanelor care nu cunosc programarea și intenționează să folosească unelte de frontieră pentru a implementa scenarii analitice.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Instalați și configurați KNIME.
• Construiți scenarii de știință cu date
• Antrenează, testează și validează modelele
• Implementați lanțul de valoare end-to-end al modelelor de știință cu date

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare hands-on într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs sau pentru mai multe informații despre program, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

Acest training guițit de un instrucțurator în Moldova (online sau pe local) se adresează analistilor de date intermediari, dezvoltatorilor sau aspiranții științifici ai datelor care doresc să aplică tehnici de învățare automatizată în Python pentru a extrage îndrumări, a face previziuni și a automate deciziile bazate pe date.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Să înțeleagă și să diferențieze principalele paradigme ale învățării automatizate.
• Să exploreze tehnici de preprocesare a datelor și metricile de evaluare a modelului.
• Să aplique algoritmi de învățare automatizată pentru a rezolva probleme reale cu date.
• Să folosească bibliotecile Python și notebook-urile Jupyter pentru dezvoltarea practică.
• Să construiască modele pentru previziuni, clasificare, recomandări și grupare.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de date și dezvoltatorilor web care doresc să dezvolte modele asociative în Qlik Sense.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Aplica Qlik Sense în știința datelor.
• Utiliza și naviga prin interfața Qlik Sense.
• Construi o forță de muncă literată în date cu interacțiune AI.
• Crea o întreprindere bazată pe date folosind Qlik Sense.

După această instruire imersivă, veți fi pregătiți să începeți activitatea ca dezvoltator de calcul cuantic la nivel de intrare.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Rulați și testați programele cuantice cu IBM Q integrat
• Utilizați Qiskit pentru a crea, compila și executa programe de calcul cuantic
• Lucrați cu algoritmi cuantici practici și avansați precum QAOA
• Reformulați problemele din lumea reală într-un limbaj de calcul cuantic potrivit

Formatul cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.

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.

Această instruire condusă de un instructor, în direct (online sau prezent) se adresează științistilor de date care doresc să folosească stiva SMACK pentru a construi platforme de procesare a datelor pentru soluții cu date la scară largă.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Implementa o arhitectură de pipeline de date pentru procesarea datelor la scară largă.
• Dezvolta infrastructura unui cluster cu Apache Mesos și Docker.
• Analiza datele cu Spark și Scala.
• Gestioneaza datele nestructurate cu Apache Cassandra.

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.