Introduktion till Google Colab för Data Science Träningskurs

Denna instruktörsledda, levande träning (online eller på plats) vänder sig till avancerade yrkesverksamma som vill fördjupa sina kunskaper om maskininlärningsmodeller, förbättra sina färdigheter i hyperparameterjustering och lära sig hur man distribuerar modeller effektivt med hjälp av Google Colab.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera avancerade maskininlärningsmodeller med hjälp av populära ramverk som Scikit-learn och TensorFlow.
• Optimera modellprestanda genom hyperparameterjustering.
• Distribuera maskininlärningsmodeller i verkliga tillämpningar med hjälp av Google Colab.
• Samarbeta och hantera stora maskininlärningsprojekt i Google Colab.

Denna instruktörsledda, levande utbildning i Sverige (online eller på plats) vänder sig till datavetare och hälsovårdspersonal på mellan-nivå som vill utnyttja AI för avancerade hälsovårdsapplikationer med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-modeller för hälsovård med hjälp av Google Colab.
• Använda AI för prediktiv modellering i hälsovårdsdata.
• Analysera medicinska bilder med AI-drivna tekniker.
• Undersöka etiska överväganden i AI-baserade hälsovårdslösningar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda Anaconda-ekosystemet för att fånga, hantera och distribuera paket och arbetsflöden för dataanalys på en enda plattform.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Anaconda komponenter och bibliotek.
• Förstå de grundläggande begreppen, funktionerna och fördelarna med Anaconda.
• Hantera paket, miljöer och kanaler med hjälp av Anaconda Navigator.
• Använd Conda-, R- och Python-paket för datavetenskap och maskininlärning.
• Lär känna några praktiska användningsfall och tekniker för att hantera flera datamiljöer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats (online eller på plats) riktar sig till datavetare och ingenjörer på mellannivå som vill använda Google Colab och Apache Spark för bearbetning och analys av stora datamängder.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Sätt upp en miljö för stora datamängder med hjälp av Google Colab och Spark.
• Bearbeta och analysera stora datamängder effektivt med Apache Spark.
• Visualisera stora datamängder i en samarbetsmiljö.
• Integrera Apache Spark med molnbaserade verktyg.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) vänder sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill fördjupa sin förståelse för datorseende och utforska TensorFlow’s förmåga att utveckla avancerade seendemodeller med hjälp av Google Colab.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och träna konvolutiva neurala nätverk (CNNs) med TensorFlow.
• Utnyttja Google Colab för skalbar och effektiv molnbaserad modellutveckling.
• Implementera bildförbehandlingstekniker för datorseendesuppgifter.
• Distribuera datorseendemodeller för praktiska tillämpningar.
• Använda transferlärande för att förbättra CNN-modellers prestanda.
• Visualisera och tolka resultaten från bildklassifikationsmodeller.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetenskapsmän och utvecklare på mellan nivå som vill förstå och tillämpa djupinlärningstekniker med hjälp av Google Colab-miljön.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Installera och navigera i Google Colab för djupinlärningsprojekt.
• Förstå grunderna i neurala nätverk.
• Implementera djupinlärningsmodeller med TensorFlow.
• Träna och utvärdera djupinlärningsmodeller.
• Använda avancerade funktioner i TensorFlow för djupinlärning.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom datavetenskap som vill lära sig hur man skapar meningsfulla och visuellt tilltalande datavisualiseringar.

Efter denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Installera och navigera Google Colab för datavisualisering.
• Skapa olika typer av diagram med Matplotlib.
• Använda Seaborn för avancerade visualiseringstekniker.
• Anpassa diagram för bättre presentation och klarhet.
• Tolka och presentera data effektivt med hjälp av visuella verktyg.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare som vill lära sig och bygga sina karriärer i Data Science med hjälp av Kaggle.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Lär dig mer om datavetenskap och maskininlärning.
• Utforska dataanalys.
• Lär dig mer om Kaggle och hur det fungerar.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare på mellanavancerad nivå som vill tillämpa maskininlärningsalgoritmer effektivt med hjälp av Google Colab-miljön.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera och navigera i Google Colab för maskininlärningsprojekt.
• Förstå och tillämpa olika maskininlärningsalgoritmer.
• Använda bibliotek som Scikit-learn för att analysera och förutspå data.
• Implementera övervakade och oövervakade inlärningsmodeller.
• Optimera och utvärdera maskininlärningsmodeller effektivt.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare som vill använda Modin för att bygga och implementera parallella beräkningar med Pandas för snabbare dataanalys.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den miljö som krävs för att börja utveckla Pandas arbetsflöden i stor skala med Modin.
• Förstå funktionerna, arkitekturen och fördelarna med Modin.
• Känn till skillnaderna mellan Modin, Dask och Ray.
• Utför Pandas operationer snabbare med Modin.
• Implementera hela Pandas API:et och funktionerna.

Denna instruktörledda, liveutbildning (online eller på plats) vänder sig till utvecklare och dataanalytiker på grundnivå som vill lära sig Python programmering från grunden med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Python programmeringsspråk.
• Implementera Python kod i Google Colab miljö.
• Använda kontrollstrukturer för att hantera flödet i ett Python program.
• Skapa funktioner för att organisera och återanvända kod effektivt.
• Utforska och använda grundläggande bibliotek för Python programmering.

Python är ett mångsidigt och brett använt programmeringsspråk. Google Colab är en interaktiv molnbaserad plattform som låter användare skriva och köra Python kod via sin webbläsare. Den är särskilt användbar för maskininlärning, dataanalys och utbildning.

Denna instruktörledda, liveutbildning (online eller på plats) vänder sig till utvecklare och dataanalytiker på grundnivå som vill lära sig Python programmering från grunden med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• 
  Förstå grunderna i Python programmeringsspråk.


• 
  Implementera Python kod i Google Colab miljö.


• 
  Använda kontrollstrukturer för att hantera flödet i ett Python program.


• 
  Skapa funktioner för att organisera och återanvända kod effektivt.


• 
  Utforska och använda grundläggande bibliotek för Python programmering.

Utbildningsformat

• 
  Interaktiv föreläsning och diskussion.


• 
  Många övningar och praktik.


• 
  Praktisk implementering i en live-lab miljö.

Alternativ för kursanpassning

• 
  För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

• 
  Ingen tidigare programmeringserfarenhet krävs


• 
  Grundläggande förståelse för datoroperationer


• 
  Bekantskap med webbläsning och enkla matematiska begrepp

Målgrupp

• 
  Utvecklare


• 
  Dataanalytiker

Introduktion till Python och Google Colab

• 
  Inställning av Google Colab


• 
  Förståelse för Python programmeringsmiljö


• 
  Skrivande och körning av första Python script

Variabler och Datatyper

• 
  Introduktion till variabler


• 
  Olika datatyper i Python


• 
  Operationer på tal och strängar

Kontrollstrukturer

• 
  Villkorliga utsagor


• 
  Loopar: för och medan


• 
  Kontrollera programflöde med beslut

Funktioner och Moduler

• 
  Definiera och anropa funktioner


• 
  Omfattning och livslängd för variabler


• 
  Importera och använda moduler

Arbeta med Samlingar

• 
  Listor och tupler


• 
  Ordböcker och uppsättningar


• 
  Iterera genom samlingar

Grundläggande bibliotek i Python

• 
  Introduktion till bibliotek som NumPy och Matplotlib


• 
  Grundläggande datahantering med Pandas


• 
  Enkel datavisualisering

Slutprojekt

• 
  Tillämpa inlärda begrepp på ett litet projekt


• 
  Bästa praxis för att skriva och organisera Python kod


• 
  Felsökning och felsökningsmetoder

Sammanfattning och nästa steg

Den här instruktörsledda, liveutbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare som vill använda RAPIDS för att skapa GPU-accelererade datapipelines, arbetsflöden och visualiseringar, genom att tillämpa maskininlärningsalgoritmer, till exempel XGBoost, cuML osv.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den utvecklingsmiljö som krävs för att bygga datamodeller med NVIDIA RAPIDS.
• Förstå funktionerna, komponenterna och fördelarna med RAPIDS.
• Utnyttja GPUs för att påskynda pipelines för data och analys från slutpunkt till slutpunkt.
• Implementera GPU-accelererad dataförberedelse och ETL med cuDF och Apache Arrow.
• Lär dig hur du utför maskininlärningsuppgifter med XGBoost- och cuML-algoritmer.
• Bygg datavisualiseringar och utför grafanalys med cuXfilter och cuGraph.

Denna ledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill fördjupa sin kunskap om förstärkande inlärning och dess praktiska tillämpningar inom AI-utveckling med Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grundläggande koncept inom förstärkande inlärningsalgoritmer.
• Implementera förstärkande inlärningsmodeller med TensorFlow och OpenAI Gym.
• Utveckla intelligenta agenter som lär sig genom försök och fel.
• Optimera agenter genom avancerade tekniker som Q-learning och deep Q-networks (DQNs).
• Träna agenter i simuleringar med OpenAI Gym.
• Implementera förstärkande inlärningsmodeller för praktiska tillämpningar.

Denna ledarstyrda, liveutbildning (online eller på plats) vänder sig till dataexperter på mellanstadienivå som vill tillämpa tidsserieprognostekniker på verkliga data med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i tidsserieanalys.
• Använda Google Colab för att arbeta med tidsseriedata.
• Tillämpa ARIMA-modeller för att förutspå datatrender.
• Använda Facebooks Prophet-bibliotek för flexibel prognostik.
• Visualisera tidsseriedata och prognosresultat.