NobleProg klassrum i Clarion Collection Hotel Etage Västerås , Stora Gatan 32, sweden, 722 12
Last Updated:
information om rapport, typer av kostnader, detaljer angående detta i ekonomiavdelningen
Maskintolkat
### Flow, stämning och tema för presentation### Inledning- Introducera ämnet och presentationens syfte- Ge en kort översikt över vad publiken kan förvänta sig- Engagera publiken med en intressant fakta eller fråga### Huvuddel- **Första punkten:** - Beskriv den första huvudpunkten - Förklara varför den är viktig - Ge exempel eller statistik för att stärka argumentet- **Andra punkten:** - Beskriv den andra huvudpunkten - Förklara hur den relaterar till den första punkten - Använd en historia eller analogi för att göra punkten mer begriplig- **Tredje punkten:** - Beskriv den tredje huvudpunkten - Förklara hur den byggar vidare på de tidigare punkterna - Inkludera en visuell hjälpmedel för att illustrera punkten### Avslutning- Sammanfatta huvudpunkterna- Ge en tydlig slutsats eller uppmaning till handling- Tacka publiken för deras uppmärksamhet och erbjud dig att svara på frågor### Frågestund- Öppna upp för frågor från publiken- Var beredd att förklara eller utveckla på tidigare nämnda punkter- Ge tydliga och koncisa svar### Övrigt- Kontrollera tekniken innan presentationen börjar- Använd gärna noteringar men undvik att läsa direkt från dem- Öva in presentationen flera gånger för att säkerställa en smidig flow
Maskintolkat
It is all.## Course Outline### Course TitleAdvanced Data Science Techniques### Course DescriptionThis course covers advanced data science techniques, focusing on machine learning, data visualization, and big data processing. Students will learn to apply sophisticated algorithms and tools to analyze and interpret complex datasets. The curriculum includes hands-on projects and case studies to ensure practical application of the concepts learned.### Learning Objectives- Understand and implement advanced machine learning algorithms.- Utilize data visualization tools to communicate insights effectively.- Process and analyze big data using industry-standard tools and frameworks.- Develop and deploy predictive models using real-world datasets.- Collaborate on data science projects, applying best practices in data management and analysis.### Prerequisites- Basic knowledge of Python programming.- Familiarity with fundamental data science concepts.- Experience with basic machine learning algorithms.- Working knowledge of data manipulation libraries such as Pandas and NumPy.### Course Duration8 weeks### Course Schedule#### Week 1: Introduction to Advanced Data Science- Overview of advanced data science techniques.- Setting up the development environment.- Introduction to key tools and frameworks.#### Week 2: Advanced Machine Learning Algorithms- Deep dive into supervised and unsupervised learning.- Implementing algorithms like Support Vector Machines (SVM) and Random Forests.- Evaluating model performance using cross-validation.#### Week 3: Data Visualization- Introduction to data visualization libraries (e.g., Matplotlib, Seaborn).- Creating informative and engaging visualizations.- Best practices for communicating data insights.#### Week 4: Big Data Processing- Overview of big data technologies (e.g., Hadoop, Spark).- Hands-on experience with distributed data processing.- Integrating big data tools with data science workflows.#### Week 5: Predictive Modeling- Building and validating predictive models.- Techniques for feature selection and engineering.- Deploying models in production environments.#### Week 6: Case Studies and Real-World Applications- Analyzing real-world datasets.- Applying advanced data science techniques to solve industry problems.- Collaborative project work and peer reviews.#### Week 7: Advanced Topics in Data Science- Exploring cutting-edge research in data science.- Introduction to deep learning and neural networks.- Ethical considerations in data science.#### Week 8: Final Project and Presentation- Students will work on a comprehensive data science project.- Presenting findings and insights to the class.- Peer and instructor feedback.### Assessment- Participation in class discussions and projects: 20%- Midterm project: 30%- Final project presentation: 50%### Resources- Recommended textbooks: - "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron. - "Data Science from Scratch" by Joel Grus.- Online resources and tutorials.- Access to industry-standard software and datasets.
Maskintolkat
a multitude of points
### Övningar i användning av AI i dagligt arbete - **Inledning till AI** - Förstå grundläggande AI-begrepp och dess tillämpningar - Introduktion till olika AI-tekniker - **AI i kontorsmiljöer** - Användning av AI för att automatisera rutinmässiga uppgifter - AI-assistenter och deras fördelar - **AI i projektledning** - Användning av AI för att förutse och lösa problem i projekt - AI-verktyg för resurshantering och tidsplanering - **AI i marknadsföring och försäljning** - Användning av AI för att förstå kundbeteenden och preferenser - AI-drivna marknadsföringsstrategier och personaliserad försäljning - **AI i kundservice** - Implementering av AI-chatbots för snabb och effektiv kundinteraktion - Användning av AI för att förbättra kundnöjdhet och lojalitet - **Etiska överväganden och säkerhet** - Förstå etiska frågor och säkerhetsrisker i samband med AI-användning - Bäst praxis för att säkerställa ansvarsfull och säker AI-användning - **Framtida trender och utvecklingar** - Översikt över framväxande AI-teknologier och deras påverkan på arbetsplatser - Förberedelser för att anpassa sig till kommande AI-trender - **Slutprojekt** - Utveckla ett praktiskt AI-projekt som löser ett verkligt arbetsproblem - Presentera och utvärdera projektet för kursdeltagarna
Maskintolkat
Hands-on examples allowed us to get an actual feel for how the program works. Good explanations and integration of theoretical concepts and how they relate to practical applications.
Jag tyckte att tränaren var verkligen engagerande och var väldigt snabb på fötterna för att svara på frågor som rörde vårt arbete och verkligen anpassade undervisningen efter våra behov och gick över förväntan för att möta dem. Jag kunde inte rekommendera Shaun nog!
Maskintolkat
Deepthi var super inställd på mina behov, hon kunde avgöra när hon skulle lägga till lager av komplexitet och när hon skulle hålla tillbaka och ta en mer strukturerad metod. Deepthi arbetade verkligen i min takt och såg till att jag kunde använda de nya funktionerna / verktygen själv genom att först visa och sedan låta mig återskapa sakerna själv, vilket verkligen hjälpte till att befästa träningen. Jag kunde inte vara mer nöjd med resultaten av denna träning och med Deepthis kompetensnivå!
Maskintolkat
Informativ, hjälpsam
Maskintolkat
Utbildarens förmåga att anpassa kursen till organisationens krav annat än att bara tillhandahålla kursen för att leverera den.
Maskintolkat
Innehållet var tufft, men den extra ansträngning jag var tvungen att lägga ner hjälpte mig att komma ihåg och förstå Power BI bättre.
Maskintolkat
Energin, kunskapen och undervisningsstilen hos utbildaren
Maskintolkat
Kursmaterialet var berömvärt, med insiktsfulla översikter av Linux och Superset. Även om Python-komponenten var heltäckande, krävde den en betydande kodningsförmåga
Maskintolkat
Praktiska övningar. Frågestund i slutet om hur detta kan tillämpas i vår organisation.
Maskintolkat
Det faktum att vi har mer praktiska övningar med mer liknande data som vi använder i våra projekt (satellitbilder i rasterformat)
Maskintolkat
många praktiska övningar
Maskintolkat
Diskutera om våra frågor
Maskintolkat
Data management, reporting and statistics concepts.
The training materials.
It was insightful and I gained a lot of data analysis skills
Weronika created a really friendly, informal atmosphere. The training involved a lot of useful knowledge transfer, technical skills exercises and theory, as well as best practices and guidance on how to handle our own data.
sharing experiences and sharing other materials not included in the package.
What I liked the most was the coach's openness regarding the change in content as well as the approach that was previously prepared to accommodate our real needs
All the topics which he covered including examples. And also explained how they are helpful in our daily job.
Understanding big data beter
