Formare online Data Science în Moldova

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

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptul și beneficiile modelelor preantrenate.
• Exploreze diverse arhitecturi de modele preantrenate și cazurile lor de utilizare.
• Finiseze un model preantrenat pentru sarcini specifice.
• Implementeze modele preantrenate în proiecte simple de învățare automată.

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 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat data scientist-ilor începători și profesioniștilor IT care doresc să învețe elementele de bază ale științei datelor folosind Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab.
• Să scrie și să execute cod Python de bază.
• Să importe și să gestioneze seturi de date.
• Să creeze vizualizări folosind biblioteci Python.

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.

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 utilizat 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 folosească Python pentru a dezvolta aplicații practice care să rezolve o serie de probleme specifice legate de finanțe.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele fundamentale ale limbajului de programare Python
• Descărca, instaleze și întrețină cele mai bune instrumente de dezvoltare pentru crearea de aplicații financiare în Python
• Selecteze și 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.)
• Construiască aplicații care rezolvă probleme legate de alocarea activelor, analiza riscurilor, performanța investițiilor și multe altele
• Depaneze, integreze, implementeze și optimizeze o aplicație Python

Publicul țintă

• Dezvoltatori
• Analiști
• Quanti

Formatul cursului

• Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensivă

Notă

• Acest training urmărește 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, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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.

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.

Platforma KNIME Analytics este o opțiune open source de top pentru inovația bazată pe date, ajutându-vă să descoperiți potențialul ascuns în datele dumneavoastră, să extrageți noi perspective sau să preziceți noi viituri. Cu peste 1000 de module, sute de exemple gata de rulat, o gamă cuprinzătoare de instrumente integrate și cea mai largă selecție de algoritmi avansați disponibili, Platforma KNIME Analytics este cutia de instrumente perfectă pentru orice specialist în date și analist de afaceri.

Acest curs pentru Platforma KNIME Analytics este o oportunitate ideală pentru începători, utilizatori avansați și experți KNIME să fie introduși în KNIME, să învețe cum să-l folosească mai eficient și cum să creeze rapoarte clare și cuprinzătoare bazate pe fluxurile de lucru KNIME.

Această formare condusă de instructori (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor în domeniul datelor care doresc să folosească KNIME pentru a rezolva nevoi complexe de afaceri.

Este destinată publicului care nu cunoaște programarea și intenționează să folosească instrumente de ultimă oră pentru a implementa scenarii de analiză.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să instaleze și să configureze KNIME.
• Să construiască scenarii de știință a datelor.
• Să antreneze, să testeze și să valideze modele.
• Să implementeze lanțul de valoare de la un capăt la altul al modelelor de știință a datelor.

Formatul Cursului

• Curs interactiv 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 sau pentru a afla mai multe despre acest program, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de date, dezvoltatorilor sau viitorilor specialiști în știința datelor de nivel intermediar, care doresc să aplice tehnici de învățare automată în Python pentru a extrage informații, a face predicții și a automatiza deciziile bazate pe date.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor putea:

• Înțelege și diferenția paradigmele cheie ale învățării automate.
• Explora tehnici de preprocesare a datelor și metrici de evaluare a modelelor.
• Aplica algoritmi de învățare automată pentru a rezolva probleme reale din domeniul datelor.
• Utiliza biblioteci Python și Jupyter Notebooks pentru dezvoltare practică.
• Construi modele pentru predicție, clasificare, recomandare și clustering.

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.