Data Science essential for Marketing/Sales professionals Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare som vill lära sig och bygga sina karriärer inom datavetenskap med 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, 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:

• Sätt upp den nödvändiga miljön för att börja utveckla Pandas arbetsflöden i stor skala med Modin.
• Förstå funktionerna, arkitekturen och fördelarna med Modin.
• Lär dig skillnaderna mellan Modin, Dask och Ray.
• Utför Pandas operationer snabbare med Modin.
• Implementera hela Pandas API och funktioner.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare som vill använda RAPIDS för att bygga GPU-accelererade datapipelines, arbetsflöden och visualiseringar, med tillämpning av maskininlärningsalgoritmer, som t.ex. XGBoost, cuML, etc.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den nödvändiga utvecklingsmiljön för att bygga datamodeller med NVIDIA RAPIDS.
• Förstå funktionerna, komponenterna och fördelarna med RAPIDS.
• Utnyttja GPU:er för att accelerera end-to-end data- och analyspipelines.
• 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 instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda ekosystemet Anaconda för att fånga, hantera och distribuera paket och arbetsflöden för dataanalys i en enda plattform.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

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

Översikt

Communications tjänsteleverantörer (CSP) står inför tryck för att minska kostnaderna och maximera genomsnittliga intäkter per användare (ARPU), samtidigt som en utmärkt kundupplevelse säkerställs, men datavolymerna fortsätter att växa. Den globala mobila datatrafiken kommer att växa med en kombinerad årlig tillväxthastighet (CAGR) på 78 procent mot 2016, upp till 10,8 exabytes per månad.

Samtidigt genererar CSPs stora volymer av data, inklusive samtaldetaljer (CDR), nätverksdata och kunddata. Företag som fullt ut utnyttjar dessa data får en konkurrenskraftig marginal. Enligt en ny undersökning av The Economist Intelligence Unit, företag som använder data-driven beslutsfattande njuter av en 5-6% ökning i produktivitet. Men 53% av företagen använder bara hälften av sina värdefulla data, och en fjärdedel av respondenterna noterade att enorma mängder användbara data går oförglömliga. Datavolymerna är så höga att manuell analys är omöjlig, och de flesta legacy mjukvarusystem kan’t behålla, vilket resulterar i värdefulla data som tas bort eller ignoreras.

Med Big Data & Analytics’ höghastighet, skalbar stordata programvara, kan CSPs gruva alla sina data för bättre beslutsfattande på mindre tid. Olika Big Data produkter och tekniker ger en end-to-end programplattform för att samla in, förbereda, analysera och presentera insikter från stora data. Tillämpningsområdena inkluderar nätverksprestandaövervakning, bedrägeridetektion, kundchurndetektion och kreditriskanalys. Big Data & Analytics produkter skala för att hantera terabytes av data men genomförandet av sådana verktyg kräver en ny typ av molnbaserad databassystem som Hadoop eller massiv skala parallell dataprocessor (KPU etc.)

Denna kurs arbetar på Big Data BI för Telco täcker alla framväxande nya områden där CSP investerar för produktivitetsökning och öppnar nya affärsinkomster. Kursen kommer att ge en komplett 360-grad överblick av Big Data BI i Telco så att beslutsfattare och chefer kan ha en mycket bred och omfattande översikt över möjligheter Big Data BI i Telco för produktivitet och inkomstvinster.

Kursens mål

Huvudsyftet med kursen är att introducera nya Big Data affärsintelligence tekniker i 4 sektorer av Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation och Customer Relation Management). Studenter kommer att introduceras till att följa:

• Introduktion till Big Data-vad är 4Vs (volym, hastighet, variation och sannolikhet) i Big Data- Generation, utvinning och hantering från Telco perspektiv
• Hur Big Data analytik skiljer sig från arvdata analytik
• In-house motivering av Big Data -Telco perspektiv
• Introduktion till Hadoop Ecosystem- bekantskap med alla Hadoop verktyg som Hive, Pig, SPARC –när och hur de används för att lösa Big Data problem
• Hur Big Data extraheras för analys för analysverktyg-hur Business Analysis’s kan minska sina smärtspunkter av insamling och analys av data genom integrerad Hadoop dashboardmetod
• Grundläggande introduktion av Insight-analys, visualiseringsanalys och prediktiv analys för Telco
• Customer Churn analytics och Big Data-how Big Data analytics kan minska kundchurn och kund missnöje i Telco-case studier
• Analys av nätverksfel och servicefel från nätverksmetadata och IPDR
• Finansiell analys - bedrägeri, vassage och ROI-bedömning från försäljning och operativa data
• Kundens förvärvsproblem-Targetmarknadsföring, kundsegmentering och cross-sales från försäljningsdata
• Introduktion och sammanfattning av alla Big Data analytiska produkter och var de passar i Telco analytiska utrymme
• Slutsats-hur man tar steg för steg tillvägagångssätt för att introducera Big Data Business Intelligence i din organisation

Målgrupp

• Nätverksoperationer, finansiella chefer, CRM-chefer och topp IT-chefer i Telco CIO-kontoret.
• Business Analytiker i Telco
• CFO kontorsledare/analytiker
• Operativa chefer
• QA ledare

Big data är datauppsättningar som är så omfattande och komplexa att traditionell applikationsprogramvara för databehandling är otillräcklig för att hantera dem. Stora datautmaningar inkluderar fånga data, datalagring, dataanalys, sökning, delning, överföring, visualisering, fråga, uppdatering och informationssekretess.

I den första delen av den här utbildningen går vi igenom grunderna i MATLAB och dess funktion som både ett språk och en plattform.  I den här diskussionen ingår en introduktion till MATLAB syntax, matriser och matriser, datavisualisering, skriptutveckling och objektorienterade principer.

I den andra delen visar vi hur man använder MATLAB för datautvinning, maskininlärning och prediktiv analys. För att ge deltagarna ett tydligt och praktiskt perspektiv på MATLABs tillvägagångssätt och kraft gör vi jämförelser mellan att använda MATLAB och att använda andra verktyg som kalkylblad, C, C++ och Visual Basic.

I den tredje delen av utbildningen lär sig deltagarna hur de kan effektivisera sitt arbete genom att automatisera sin databehandling och rapportgenerering.

Under hela kursen kommer deltagarna att omsätta de idéer som de lärt sig genom praktiska övningar i en labbmiljö i praktiken. I slutet av utbildningen kommer deltagarna att ha ett grundligt grepp om MATLAB:s kapacitet och kommer att kunna använda den för att lösa verkliga datavetenskapsproblem samt för att effektivisera sitt arbete genom automatisering.

Bedömningar kommer att genomföras under hela kursen för att mäta framstegen.

Kursens upplägg

• Kursen innehåller teoretiska och praktiska övningar, inklusive falldiskussioner, provkodsinspektion och praktisk implementering.

Not

• Övningssessioner kommer att baseras på förarrangerade exempeldatarapportmallar. Om du har specifika krav, vänligen kontakta oss för att ordna.

Jupyter är en webbaserad interaktiv IDE- och databehandlingsmiljö med öppen källkod.

Den här instruktörsledda, liveutbildningen (online eller på plats) introducerar idén om samarbetsutveckling inom datavetenskap och visar hur du använder Jupyter för att spåra och delta som ett team i "livscykeln för en beräkningsidé".  Den vägleder deltagarna genom skapandet av ett exempel på datavetenskapsprojekt baserat på Jupyter-ekosystemet.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Jupyter, inklusive skapande och integrering av en teamlagringsplats i Git.
• Använd Jupyter-funktioner som tillägg, interaktiva widgetar, fleranvändarläge med mera för att aktivera projektsamarbete.
• Skapa, dela och organisera Jupyter Notebooks med teammedlemmar.
• Välj mellan Scala, Python, R, för att skriva och köra kod mot stordatasystem som Apache Spark, allt via Jupyter-gränssnittet.

Kursens upplägg

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Massor av övningar och övning.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

• Jupyter Notebook stöder över 40 språk, inklusive R, Python, Scala, Julia osv. För att anpassa den här kursen till ditt valda språk, vänligen kontakta oss för att ordna.

Datavetenskap är tillämpningen av statistisk analys, maskininlärning, datavisualisering och programmering för att förstå och tolka realworld-data F # är ett väl lämpat programmeringsspråk för datavetenskap eftersom det kombinerar effektivt utförande, REPLscripting, kraftfulla bibliotek och skalbar dataintegration I den här instruktörsledningen, live-träning, kommer deltagarna att lära sig hur man använder F # för att lösa en serie realworld-datavetenskapsproblem Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Använd F #: s integrerade datavetenskapliga paket Använd F # för att samverka med andra språk och plattformar, inklusive Excel, R, Matlab och Python Använd paketet Deedle för att lösa tidsserieproblem Utför avancerad analys med minimala linjer av produktionskvalitetskod Förstå hur funktionell programmering är en naturlig passform för vetenskapliga och stora databeräkningar Åtkomst och visualisera data med F # Applicera F # för maskininlärning Utforska lösningar för problem i domäner som affärsintelligens och socialt spelande Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Python är ett programmeringsspråk som har vunnit enorm popularitet inom finansbranschen. Antaget av de största investeringsbankerna och hedgefonderna används det för att bygga ett brett utbud av finansiella applikationer, allt från kärnhandelsprogram till riskhanteringssystem.

I denna instruktörsledda, liveträning, kommer deltagarna att lära sig att använda Python att utveckla praktiska applikationer för att lösa ett antal specifika finansrelaterade problem.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Python programmeringsspråket
• Ladda ner, installera och underhålla de bästa utvecklingsverktygen för att skapa ekonomiska applikationer i Python
• Välj och använd de mest lämpliga Python paketen och programmeringsteknikerna för att organisera, visualisera och analysera finansiella data från olika källor (CSV, Excel , databaser, webb etc.)
• Bygg applikationer som löser problem relaterade till tillgångsallokering, riskanalys, investeringsprestanda och mer
• Felsöka, integrera, distribuera och optimera en Python applikation

Publik

• utvecklare
• analytiker
• kvanta

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Notera

• Utbildningen syftar till att tillhandahålla lösningar för några av de grundläggande problemen som finansproffs står inför. Men om du har ett visst ämne, verktyg eller teknik som du vill lägga till eller utarbeta mer om, vänligen kontakta oss för att ordna.

Den här kursen är avsedd för Marketing säljare som har för avsikt att gå djupare in i tillämpningen av datavetenskap i Marketing/försäljning. Kursen ger detaljerad täckning av olika datavetenskapliga tekniker som används för "uppförsäljning", "korsförsäljning", marknadssegmentering, varumärkesbyggande och CLV.

Skillnaden mellan Marketing och försäljning - Hur är det att försäljning och marknadsföring är olika?

I mycket enkla ord kan försäljning betecknas som en process som fokuserar eller riktar sig till individer eller små grupper. Marketing å andra sidan riktar sig till en större grupp eller allmänheten. Marketing omfattar forskning (identifiering av kundens behov), utveckling av produkter (tillverkning av innovativa produkter) och marknadsföring av produkten (genom reklam) och skapa medvetenhet om produkten bland konsumenterna. Som sådan innebär marknadsföring att generera potentiella kunder eller prospekt. När produkten väl är ute på marknaden är det säljarens uppgift att övertala kunden att köpa produkten. Försäljning innebär att omvandla leads eller prospekt till köp och beställningar, medan marknadsföringen är inriktad på längre sikt, försäljningen avser kortare mål.

Den här klassrumsbaserade utbildningssessionen utforskar maskininlärningsverktyg med (föreslagen) Python. Delegaterna kommer att ha datorbaserade exempel och fallstudieövningar att genomföra.

Denna klassbaserad träning kommer att innehålla presentationer och frågor och svar

Deltagare som genomför denna utbildning kommer att få en praktisk, realworld-förståelse för datavetenskap och dess relaterade teknologier, metoder och verktyg Deltagarna får möjlighet att utöva denna kunskap genom handsonövningar Gruppinteraktion och instruktörsreaktion utgör en viktig del av klassen Kursen börjar med en introduktion till elementära begrepp inom datavetenskap, och utvecklas sedan till de verktyg och metoder som används i datavetenskap Publik utvecklare Tekniska analytiker IT-konsulter Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna .

Kursen hjälper deltagarna att förbereda sig för Web Application Development med hjälp av Python Programming med Data Analytics. Sådan data visualisering är ett bra verktyg för Top Management i beslutsfattandet.