Python Programming Fundamentals using Google Colab Träningskurs

Avslutningsvis kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade yrkesverksamma som vill fördjupa sin kunskap om maskininlärningsmodeller, förbättra sina färdigheter i hyperparameterinställning och lära sig hur man effektivt distribuerar modeller med hjälp av Google Colab.

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

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) vänder sig till dataforskare och ingenjörer med mellanavancerad nivå som vill använda Google Colab och Apache Spark för stor datahantering och analys.

• Inställ en stor data-miljö med hjälp av Google Colab och Spark.
• Bearbeta och analysera stora datamängder effektivt med Apache Spark.
• Visualisera stor data i ett samarbetsmiljö.
• Integrera Apache Spark med molnbaserade verktyg.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna handledda, liveutbildning på plats eller online riktar sig till nybörjare inom data science och IT-professionella som vill lära sig grunderna i data science med hjälp av Google Colab.

• Installera och navigera i Google Colab.
• Skriva och köra grundläggande Python-kod.
• Importera och hantera dataset.
• Skapa visualiseringar med hjälp av Python-bibliotek.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på avancerad nivå som vill fördjupa sin förståelse för datorseende och utforska TensorFlow's möjligheter för att utveckla avancerade visionsmodeller med Google Colab.

• Bygga och träna konvolutiva neurala nätverk (CNNs) med TensorFlow.
• Utnyttja Google Colab för skalbar och effektiv molnbaserad modellutveckling.
• Implementera bildförbehandlingstekniker för datorseendeuppgifter.
• Distribuera datorseendemodeller för verkliga applikationer.
• Använda överföringsinlärning för att förbättra prestandan hos CNN-modeller.
• Visualisera och tolka resultaten av bildklassifikationsmodeller.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare och mjukvaruingenjörer som vill använda Dask med Python ekosystemet för att bygga, skala och analysera stora datamängder.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ställ in miljön för att börja bygga stordatabehandling med Dask och Python.
• Utforska funktionerna, biblioteken, verktygen och API:er som är tillgängliga i Dask.
• Förstå hur Dask accelererar parallell beräkning i Python.
• Lär dig hur du skalar Python-ekosystemet (Numpy, SciPy och Pandas) med Dask.
• Optimera Dask-miljön för att bibehålla hög prestanda vid hantering av stora datamängder.

• Inställa en utvecklingsmiljö som inkluderar Python, Pandas och NumPy.
• Skapa en dataanalysapplikation med hjälp av Pandas och NumPy.
• Utföra avancerad datahantering, sortering och filtrering.
• Utföra aggregatoperationer och analysera tidsserie data.
• Visualisera data med Matplotlib och andra visualiseringsbibliotek.
• Felhantera och optimera sin dataanalyskod.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare på mellannivå som vill förstå och tillämpa djupinlärningstekniker med hjälp av Google Colab-miljön.

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

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna ledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på grundnivå som vill lära sig hur man skapar meningsfulla och visuellt tilltalande datavisualiseringar.

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

Denna instruktörsledda, liveutbildning i (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som vill använda FARM-stacken (FastAPI, React och MongoDB) för att bygga dynamiska, högpresterande och skalbara webbapplikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

Konfigurera den nödvändiga utvecklingsmiljön som integrerar FastAPI, React och MongoDB. Förstå nyckelkoncepten, funktionerna och fördelarna med FARM-stacken. Lär dig hur du bygger REST API:er med FastAPI. Lär dig hur du designar interaktiva applikationer med React. Utveckla, testa och distribuera applikationer (front-end och back-end) med FARM-stacken.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som vill använda FastAPI med Python för att bygga, testa och distribuera RESTful API:er enklare och snabbare.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den nödvändiga utvecklingsmiljön för att utveckla API:er med Python och FastAPI.
• Skapa API:er snabbare och enklare med hjälp av FastAPI-biblioteket.
• Lär dig hur du skapar datamodeller och scheman baserat på Pydantic och OpenAPI.
• Anslut API:er till en databas med hjälp av SQLAlchemy.
• Implementera säkerhet och autentisering i API:er med hjälp av FastAPI-verktygen.
• Bygg containerbilder och distribuera webb-API:er till en molnserver.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats (online eller på plats) riktar sig till mellannivådatavetare och utvecklare som vill tillämpa maskininlärningsalgoritmer effektivt med hjälp av Google Colab-miljön.

• Sätt upp och navigera Google Colab för maskininlärningsprojekt.
• Förstå och tillämpa olika maskininlärningsalgoritmer.
• Använda bibliotek som Scikit-learn för att analysera och förutsäga data.
• Implementera övervakade och oövervakade lärningsmodeller.
• 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.

Efter detta utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade datavetare och utvecklare som vill tillämpa NLP-tekniker med hjälp av Python i Google Colab.

• Förstå de grundläggande koncepten inom naturlig språkbehandling.
• Förbehandla och rensa textdata för NLP-uppgifter.
• Utföra sentimentanalys med hjälp av NLTK och SpaCy-biblioteken.
• Arbeta med textdata med Google Colab för skalbar och samarbetsorienterad utveckling.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade yrkesverksamma som vill fördjupa sin förståelse för förstärkningsinlärning och dess praktiska tillämpningar inom AI-utveckling med Google Colab.

• Förstå grundläggande koncept i förstärkningsinlärningsalgoritmer.
• Implementera förstärkningsinlärningsmodeller med hjälp av TensorFlow och OpenAI Gym.
• Utveckla intelligenta agenter som lär sig genom prövning och fel.
• Optimera agenternas prestanda med avancerade tekniker såsom Q-lärande och djupa Q-nätverk (DQN).
• Träna agenter i simulerade miljöer med hjälp av OpenAI Gym.
• Distribuera förstärkningsinlärningsmodeller för verkliga tillämpningar.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats Sverige (online eller på plats) vänder sig till dataprofessionella med mellanavancerad nivå som vill tillämpa tidsserieprognosmetoder på verkliga data med hjälp av Google Colab.

• Förstå grunderna i tidsserieanalys.
• Använda Google Colab för att arbeta med tidsseriedata.
• Tillämpa ARIMA-modeller för att prognostisera datatrender.
• Använda Facebook’s Prophet-bibliotek för flexibel prognostisering.
• Visualisera tidsseriedata och prognosresultat.