Data Science Kurs i Uppsala

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (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 Uppsala (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 instruktörsvägledna, liveutbildning i Uppsala (online eller på plats) är riktad till nybörjande data vetenskapsmän och IT-professionals som vill lära sig grunderna i data vetenskap med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ställa in och navigera i Google Colab.
• Skriva och exekvera grundläggande Python-kod.
• Importera och hantera datamängder.
• Skapa visualiseringar med hjälp av Python-bibliotek.

Python är ett programmeringsspråk som har fått stort genomslag i finansindustrin. Antaget av de största investeringsbankerna och hedgefonderna används det för att skapa en bred uppsättning finansiella program, från grundläggande handelssystem till riskhanteringssystem.

I detta instruktörsledda liveutbildning kommer deltagarna att lära sig hur man använder Python för att utveckla praktiska applikationer för att lösa ett antal specifika finansrelaterade problem.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Python-programmeringsspråket
• Ladda ner, installera och underhålla de bästa utvecklingsverktygen för att skapa finansiella applikationer i Python
• Välja och använda de lämpligaste Python-paket och programmeringstekniker för att organisera, visualisera och analysera finansiell data från olika källor (CSV, Excel, databaser, webben etc.)
• Bygga applikationer som löser problem relaterade till tillgångsallokering, riskanalys, investeringsprestanda och mer
• Felsöka, integrera, distribuera och optimera en Python-applikation

Målgrupp

• Utvecklare
• Analytiker
• Kvantitativa analytiker (Quants)

Kursformat

• Del föreläsning, del diskussion, övningar och mycket praktisk övning

Notering

• Denna utbildning syftar till att erbjuda lösningar på några av de huvudsakliga problem som finansprofessorer står inför. Om du har ett specifikt ämne, verktyg eller teknik som du önskar lägga till eller utveckla mer, vänligen kontakta oss för att ordna.

🔍 Utforskar praktiska tillvägagångssätt för datavetenskap och AI med Python — ger yrkesverksamma de färdigheter som krävs för att analysera data, bygga maskininlärningsmodeller och implementera AI-drivna lösningar i affärssammanhang. 📊 Omfattar CRISP-DM-arbetsflöden, statistisk analys, övervakad och oövervakad inlärning, djupinlärning med TensorFlow, naturlig språkbehandling, stor datamängd med Spark och datadriven berättelseformgivning. 💼 Lämplig för nybörjare som söker certifiering inom datavetenskap med Python samt karriärrelevanta analysutbildningar.

KNIME Analytics Platform är en främsta öppen källkodslösning för datadriven innovation, som hjälper dig att upptäcka det potential som ligger gömt i dina data, utforska nya insikter eller förutse nya framtidsscenarier. Med mer än 1000 moduler, hundratals klartillgjorda exempel, ett omfattande utbud av integrerade verktyg och det bredaste spektralt av avancerade algoritmer som finns tillgängliga är KNIME Analytics Platform den perfekta verktygslådan för vilken datavetare eller företagsanalysator som helst.

Denna kurs i KNIME Analytics Platform är en idealisk möjlighet för både nybörjare, avancerade användare och KNIME-experter att bli introducerade till KNIME, lära sig hur man använder det mer effektivt och hur man skapar tydliga och omfattande rapporter baserat på KNIME-arbetsflöden.

Denna instruktörleda liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till dataprofessionals som önskar använda KNIME för att lösa komplexa företagsbehov.

Den är tänkt för en publik som inte känner till programmering och avser att använda moderna verktyg för att implementera analysscenarier.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera KNIME.
• Bygga Data Science-scenarier
• Träna, testa och validera modeller
• Implementera en heltäckande värdeflöde för datavetenskapsmodeller

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Händelsestyrdd implementering i en live-labbmiljö.

Utbildningsanpassningsoptioner

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs eller få mer information om programmet, 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.