Python Programming Grundläggande med Google Colab 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, 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) riktar sig till nybörjare inom datavetenskap och IT-professionella som vill lära sig grunderna i datavetenskap med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och navigera i Google Colab.
• Skriva och köra grundläggande Python kod.
• Importera och hantera datamängder.
• Skapa visualiseringar med Python bibliotek.

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 instruktörledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till datavetare och programutvecklare som vill använda Dask med Python-ekosystemet för att bygga, skala och analysera stora datamängder.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera miljön för att börja bygga stordata-behandling med Dask och Python.
• Förstå hur Dask accelererar parallell beräkning i Python.
• Lär sig hur man skalas med det Python-ekosystemet (Numpy, SciPy och Pandas) med hjälp av Dask.
• Optimera Dask-miljön för att behålla hög prestanda vid hantering av stora datamängder.

Denna instruktörsledd, live-träning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivå-Python-utvecklare och dataanalytiker som vill förbättra sina kunskaper i dataanalys och -manipulation med Pandas och Numpy.

Till slut av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera en utvecklingsmiljö som inkluderar Python, Pandas och NumPy.
• Skapa ett dataanalysprogram med hjälp av Pandas och Numpy.
• Framföra avancerade datamanipulationer, sortering och filtrering.
• Genomföra aggregeringsoperationer och analysera tidsrader.
• Visualisera data med hjälp av Matplotlib och andra visualiseringsbibliotek.
• Felsöka och optimera deras dataanalyskod.

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 instruktörsvägda, liveutbildning (online eller på plats) riktas till utvecklare som vill använda FARM-stacken (FastAPI, React och MongoDB) för att bygga dynamiska, prestandarika och skalbara webbapplikationer.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den nödvändiga utvecklingsmiljön som integrerar FastAPI, React och MongoDB.
• Förstå de viktigaste koncepten, funktionerna och fördelarna med FARM-stacken.
• Lära sig hur man bygger REST-API:er med FastAPI.
• Lära sig hur man designar interaktiva applikationer med React.
• Utveckla, testa och distribuera applikationer (frontend och backend) med FARM-stacken.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till utvecklare som vill använda FastAPI med Python för att enklare och snabbare bygga, testa och distribuera RESTful APIs.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp den nödvändiga utvecklingsmiljön för att utveckla APIs med Python och FastAPI.
• Skapa APIs snabbare och enklare med hjälp av FastAPI-biblioteket.
• Lära sig hur man skapar datamodeller och scheman baserat på Pydantic och OpenAPI.
• Ansluta APIs till en databas med hjälp av SQLAlchemy.
• Implementera säkerhet och autentisering i APIs med hjälp av FastAPI-verktyg.
• Skapa containrar och distribuera webb-APIer till en molnserver.

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 instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare på mellanavancerad nivå som vill tillämpa NLP-tekniker med Python i Google Colab.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå kärnkoncepten inom bearbetning av naturligt språk.
• Förbehandla och rensa textdata för NLP-uppgifter.
• Genomföra känsloanalys med hjälp av NLTK och SpaCy-biblioteken.
• Arbeta med textdata i Google Colab för skalbar och samarbetsinriktad utveckling.

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.