Data Science Kurs i Östergötland

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Östergötland (online eller på plats) riktar sig till proffs på nybörjarnivå som vill förstå konceptet med förtränade modeller och lära sig hur man använder dem för att lösa verkliga problem utan att bygga modeller från grunden.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå konceptet och fördelarna med förtränade modeller.
• Utforska olika förtränade modellarkitekturer och deras användningsfall.
• Finjustera en förtränad modell för specifika uppgifter.
• Implementera förtränade modeller i enkla maskininlärningsprojekt.

Denna instruktörsledda, live-training på plats (online eller på plats) riktar sig till datavetenskapsforskare och analytiker på mellannivå som vill använda AWS Cloud9 för strömlinjeformade datavetenskapliga arbetsflöden.

Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera en datavetenskaplig miljö i AWS Cloud9.
• Utföra dataanalys med hjälp av Python, R och Jupyter Notebook i Cloud9.
• Integrera AWS Cloud9 med AWS-data-tjänster som S3, RDS och Redshift.
• Använda AWS Cloud9 för utveckling och distribution av maskininlärningsmodeller.
• Optimera molnbaserade arbetsflöden för dataanalys och bearbetning.

Denna ledareledda, liveutbildning på Östergötland (online eller på plats) riktar sig till deltagare på mellanavancerad nivå som vill automatisera och hantera maskininlärningsarbetsflöden, inklusive modellträning, validering och distribuering med Apache Airflow.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera Apache Airflow för orkestration av maskininlärningsarbetsflöden.
• Automatisera datapreprocessering, modellträning och valideringsuppgifter.
• Integrera Airflow med maskininlärningsramverk och verktyg.
• Distribuera maskininlärningsmodeller med hjälp av automatiserade pipeline.
• Övervaka och optimera maskininlärningsarbetsflöden i produktion.

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 på plats eller online introducerar idén om samarbetsutveckling inom datavetenskap och demonstrerar hur man använder Jupyter för att spåra och delta i ett team i "livscykeln för en beräkningsidé". Den vägleder deltagarna genom skapandet av ett exempelprojekt inom datavetenskap baserat på Jupyter-ekosystemet.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Jupyter, inklusive skapande och integration av ett teamrepository på Git.
• Använda Jupyter-funktioner som tillägg, interaktiva widgetar, multiuserläge och mer för att möjliggöra projektkollaboration.
• Skapa, dela och organisera Jupyter Notebooks med teammedlemmar.
• Välja mellan Scala, Python, R, för att skriva och köra kod mot stora datasystem såsom Apache Spark, allt via Jupyter-gränssnittet.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Östergötland (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.

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.

Utbildningskursen kommer att hjälpa deltagarna förbereda sig för webbapplikationsutveckling med Python-programmering och Data Analytics. Sådan data visualisering är ett utmärkt verktyg för toppledning vid beslutsfattande.

Deltagare som slutför denna utbildning kommer att få en praktisk, verklig förståelse för Data Science och dess relaterade teknologier, metoder och verktyg.

Deltagarna kommer att få möjlighet att omsätta denna kunskap i praktiken genom praktiska övningar. Gruppinteraktion och lärarfeedback utgör en viktig del av klassen.

Kursen börjar med en introduktion till elementära begrepp i Data Science och går sedan vidare till de verktyg och metoder som används i Data Science.

Publik

• Utvecklare
• Tekniska analytiker
• IT-konsulter

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.

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 programmeringsspråket Python
• Ladda ner, installera och underhålla de bästa utvecklingsverktygen för att skapa finansiella applikationer i Python
• Välja och använda de mest lämpliga Python-paketen och programmeringsteknikerna för att organisera, visualisera och analysera finansiell data från olika källor (CSV, Excel, databaser, webb, etc.)
• Bygga applikationer som löser problem relaterade till tillgångsallokering, riskanalys, investeringsresultat och mer
• Felsöka, integrera, distribuera och optimera en Python-applikation

Publik

• Utvecklare
• Analytiker
• Kvantitativa analytiker

Kursformat

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

Notera

• Denna utbildning syftar till att tillhandahålla lösningar för några av de viktigaste problemen som finansproffs står inför. Om du dock har ett specifikt ämne, verktyg eller teknik som du vill fördjupa dig i eller utarbeta ytterligare, vänligen kontakta oss för att ordna detta.

Detta är en 5-dagars introduktion till Data Science och Artificiell Intelligens (AI).

Kursen levereras med exempel och övningar med hjälp av Python

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma som vill starta en karriär inom Data Science.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Python och MySql.
• Förstå vad Data Science är och hur det kan skapa värde för nästan vilket företag som helst.
• Lära sig grunderna i att koda i Python.
• Lära sig övervakade och oövervakade Maskininlärningstekniker och hur man implementerar dem och tolkar resultaten.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Praktisk implementering i en live-labmiljö.

Alternativ för kursanpassning

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

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Östergötland (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.

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.

Denna kurs är avsedd för marknads- och försäljningsprofessionella som avser att fördjupa sig i tillämpningen av data science inom marknadsföring och försäljning. Kursen erbjuder

detaljerad täckning av olika data science-tekniker som används för “uppsäljning”, “korsförsäljning”, marknadssegmentering, varumärkesbyggande och CLV.

Skillnad mellan marknadsföring och försäljning - Hur skiljer sig försäljning och marknadsföring åt?

I mycket enkla ord kan försäljning betraktas som en process som fokuserar eller riktar in sig på individer eller små grupper. Marknadsföring däremot riktar in sig på en större grupp eller den allmänna publiken. Marknadsföring inbegriper forskning (identifiering av kundbehov), produktutveckling (produktion av innovativa produkter) och marknadsföring av produkten (genom reklam) för att skapa medvetenhet om produkten bland konsumenterna. Marknadsföring innebär därmed att generera leads eller potentiella kunder. När produkten är ute på marknaden är det försäljningens uppgift att övertyga kunden att köpa produkten. Försäljning innebär att omvandla leads eller potentiella kunder till köp och order, medan marknadsföring syftar till längre mål, rör sig försäljningen om kortare mål.

KNIME Analytics-plattformen är ett ledande öppen källkodsalternativ för datadriven innovation, som hjälper dig att upptäcka det potentiella dolda i dina data, gruva för nya insikter eller förutsäga nya framtid. Med mer än 1000 moduler, hundratals redo-to-run exempel, ett omfattande utbud av integrerade verktyg, och det bredaste utbudet av avancerade algoritmer tillgängliga, KNIME Analytics Platform är den perfekta verktygsfältet för någon datavetenskapare och affärsanalytiker.

Denna kurs för KNIME Analytics Platform är en idealisk möjlighet för nybörjare, avancerade användare och KNIME experter att introduceras till KNIME, att lära sig hur man använder den mer effektivt, och hur man skapar tydliga, omfattande rapporter baserade på KNIME arbetsflöden

Denna instruktörledda, levande utbildning (online eller on-site) riktar sig till dataproffs som vill använda KNIME för att lösa komplexa affärsbehov.

Det riktar sig till publiken som inte vet programmering och har för avsikt att använda avancerade verktyg för att genomföra analytiska scenarier

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera KNIME.
• Skapa [ 0 ] scenarier
• Tåg, test och validerade modeller
• Genomförandet avslutad till slutvärdekedjan av datavetenskapsmodeller

Format för kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och övningar.
• Hand-on implementering i en live-lab miljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs eller för att veta mer om detta program, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Denna instruktörsledda, liveutbildning online eller på plats är riktad till dataanalytiker, utvecklare eller blivande dataforskare på mellannivå som vill tillämpa maskininlärningstekniker i Python för att dra slutsatser, göra förutsägelser och automatisera datadrivna beslut.

Vid kursens slut kommer deltagarna kunna:

• Förstå och skilja mellan olika viktiga maskininlärningsparadigm.
• Uppleva förberedelsetekniker för data och modellutvärderingsmått.
• Tillämpa maskininlärningsalgoritmer för att lösa verkliga dataproblem.
• Använda Python bibliotek och Jupyter-notebooks för praktisk utveckling.
• Bygga modeller för förutsägelser, klassificering, rekommendationer och klusteranalys.

Denna kursledda, liveutbildning på Östergötland (online eller på plats) riktar sig till dataanalytiker och webutvecklare som vill utveckla associeringsmodeller i Qlik Sense.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Tillämpa Qlik Sense inom datavetenskap.
• Använda och navigera i Qlik Sense-gränssnittet.
• Bygga en data-litterat arbetskraft med AI-interaktion.
• Skapa ett data-drivet företag med Qlik Sense.

Praktisk kvantdatorteknik: Live Online

Sätt igång din högteknologiska karriär

Detta är en 10 timmars instruktörsledd, live online träning. Efter din immersiva träning kommer du att vara redo att börja arbeta som en nybörjare inom kvantdatorteknik.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Kör och testa dina kvantprogram med den integrerade IBM Q
• Använd Qiskit för att skapa, kompilera och köra kvantdatorprogram
• Arbeta med praktiska och avancerade kvantalgoritmer såsom QAOA
• Omformulera verkliga problem till ett lämpligt kvantdatorteknik språk

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Mycket övningar och praktik.
• Händelsestyrt genomförande i en live-lab miljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, 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.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetare som vill använda SMACK-stacken för att bygga datahanteringsplattformar för lösningar för stora mängder data.

Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera en datapipelinearkitektur för bearbetning av stora mängder data.
• Utveckla en klusterinfrastruktur med Apache Mesos och Docker.
• Analysera data med Spark och Scala.
• Hantera ostrukturerade data med Apache Cassandra.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Östergötland (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.