Machine Learning för Data Science med Python Träningskurs

Denna instruktörledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och programutvecklare som vill använda AdaBoost för att bygga boostalgoritmer för maskininlärning med Python.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installa det nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja bygga maskininlärningsmodeller med AdaBoost.
• Förstå ensemble-inlärningsmetoden och hur man implementerar adaptiv boostning.
• Lära sig hur man bygger AdaBoost-modeller för att förbättra maskininlärningsalgoritmer i Python.
• Använda hyperparameterjustering för att öka noggrannheten och prestandan hos AdaBoost-modeller.

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.

Den här instruktörsledda, live-utbildningen i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare samt mindre tekniska personer som vill använda Auto-Keras för att automatisera processen för att välja och optimera en maskininlärningsmodell.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Automatisera processen för att träna högeffektiva maskininlärningsmodeller.
• Sök automatiskt efter de bästa parametrarna för djupinlärningsmodeller.
• Skapa mycket exakta maskininlärningsmodeller.
• Använd kraften i maskininlärning för att lösa verkliga affärsproblem.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till tekniska deltagare med bakgrund inom maskininlärning som vill optimera modeller för att upptäcka komplexa mönster i stora mängder data med hjälp av AutoML-ramverk.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare med olika kompetensnivåer som vill utnyttja Googles AutoML plattform för att bygga skräddarsydda chatbots för olika applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna för chatbot-utveckling.
• Navigera i Google Cloud Platform och få åtkomst till AutoML.
• Förbereda data för träning av chattrobotmodeller.
• Träna och utvärdera anpassade chattrobotmodeller med hjälp av AutoML.
• Distribuera och integrera chatbots i olika plattformar och kanaler.
• Övervaka och optimera chatbotens prestanda över tid.

Denna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) ger en introduktion till området mönsterigenkänning och maskininlärning. Den berör praktiska tillämpningar inom statistik, datavetenskap, signalbehandling, datorseende, datagruvning och bioinformatik.

Vid slutet av den här utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Använda grundläggande statistiska metoder för mönsterigenkänning.
• Använda nyckelmodeller som neurala nätverk och kärnmetoder för dataanalys.
• Implementera avancerade tekniker för komplicerat problemlösning.
• Förbättra prediktionsnoggrannhet genom att kombinera olika modeller.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och dataanalytiker som vill automatisera, utvärdera och hantera prediktiva modeller med hjälp av DataRobot:s maskininlärningsfunktioner.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Läs in datauppsättningar i DataRobot för att analysera, utvärdera och kvalitetskontrollera data.
• Skapa och träna modeller för att identifiera viktiga variabler och uppfylla förutsägelsemål.
• Tolka modeller för att skapa värdefulla insikter som är användbara för att fatta affärsbeslut.
• Övervaka och hantera modeller för att upprätthålla en optimerad förutsägelseprestanda.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare, dataanalytiker och utvecklare som vill utforska AutoML produkter och funktioner för att skapa och distribuera anpassade ML-träningsmodeller med minimal ansträngning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utforska produktlinjen AutoML för att implementera olika tjänster för olika datatyper.
• Förbered och märk datauppsättningar för att skapa anpassade ML-modeller.
• Träna och hantera modeller för att skapa korrekta och rättvisa maskininlärningsmodeller.
• Gör förutsägelser med hjälp av tränade modeller för att uppfylla affärsmål och behov.

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 utvecklare som vill använda Google’s ML Kit för att bygga maskininlärningsmodeller som är optimerade för bearbetning på mobila enheter.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Inställa den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja utveckla maskininlärningsfunktioner för mobila appar.
• Integra nya maskininlärningsteknologier i Android- och iOS-appar med hjälp av ML Kit-API:erna. 
• Förbättra och optimera befintliga appar med ML Kit SDK för bearbetning och distribuering på enhet.

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 instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och programutvecklare som vill använda Random Forest för att bygga maskininlärningsalgoritmer för stora datamängder.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp den nödvändiga utvecklingsmiljön för att börja bygga maskininlärningsmodeller med Random Forest.
• Förstå fördelarna med Random Forest och hur man implementerar det för att lösa klassificerings- och regressionsproblem.
• Lära sig hantera stora datamängder och tolka flera beslutsträd i Random Forest.
• Utvärdera och optimera maskininlärningsmodellens prestanda genom att justera hyperparametrarna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till dataanalytiker på mellannivå som vill lära sig att använda RapidMiner för att uppskatta och projicera värden och använda analysverktyg för tidsserieprognoser.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Lär dig att tillämpa CRISP-DM-metodiken, välja lämpliga maskininlärningsalgoritmer och förbättra modellkonstruktion och prestanda.
• Använd RapidMiner för att uppskatta och projicera värden och använda analysverktyg för tidsserieprognoser.

RapidMiner är en programvaruplattform för datavetenskap med öppen källkod för snabb prototypframställning och utveckling av applikationer. Den innehåller en integrerad miljö för förberedelse av data, maskininlärning, djupinlärning, textutvinning och prediktiv analys. 

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man använder RapidMiner Studio för dataförberedelse, maskininlärning och implementering av prediktiva modeller. 

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera RapidMiner
• Förbered och visualisera data med RapidMiner
• Verifiera maskininlärningsmodeller
• Mashup-data och skapa prediktiva modeller
• Operationalisera prediktiv analys i en affärsprocess
• Felsöka och optimera RapidMiner

Publik

• Datavetare
• Ingenjörer
• Utvecklare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

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

Denna instruktörsledda, live-utbildning (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, såsom XGBoost, cuML etc.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna kunna:

• Installera nödvändiga utvecklingsmiljöer för att bygga datamodeller med NVIDIA RAPIDS.
• Förstå funktioner, komponenter och fördelar med RAPIDS.
• Utnyttja GPUer för att accelerera slut- till-slut datapipelines och analyser.
• Implementera GPU-accelererad datapreparation och ETL med cuDF och Apache Arrow.
• Lära sig hur man utför maskininlärningsuppgifter med XGBoost- och cuML-algoritmer.
• Bygga datavisualiseringar och utföra grafanalyser med cuXfilter och cuGraph.