AWS Cloud9 für Data Science Schulung

 Vertieft sich in praktische Ansätze für Data Science und KI unter Verwendung von Python — ermöglicht Fachleuten, Daten zu erkunden, Machine-Learning-Modelle aufzubauen und KI-gestützte Anwendungen in Geschäfts kontexten einzusetzen; Behandelt CRISP-DM-Arbeitsabläufe, statistische Analysen, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mit TensorFlow, Natural Language Processing, Big Data mit Spark sowie datengetriebenes Storytelling; Ideal für Anfänger, die eine Python-Zertifizierung im Bereich Data Science anstreben und sich auf analytische Tätigkeiten in der Berufspraxis vorbereiten möchten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer auf mittlerem Niveau, die Machine-Learning-Workflows automatisieren und verwalten möchten, darunter das Training, die Validierung und die Bereitstellung von Modellen mit Apache Airflow.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Machine-Learning-Workflows einrichten.
• Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Validierungsaufgaben automatisieren.
• Airflow in Machine-Learning-Frameworks und -Tools integrieren.
• Machine-Learning-Modelle über automatisierte Pipelines bereitstellen.
• Machine-Learning-Workflows in der Produktion überwachen und optimieren.

Dieser instruktionsgeleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren und IT-Fachleute auf Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau, die praktische Erfahrung im Management von AWS-Clouddiensten sammeln und sich auf die Prüfung zum AWS Certified SysOps Administrator - Associate vorbereiten möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• AWS-Dienste und -Ressourcen sicher einrichten und konfigurieren.
• Benutzeridentitäten, Berechtigungen und den Zugriff auf AWS-Ressourcen verwalten.
• Skalierbare, hochverfügbare und fehlertolerante Systeme in AWS entwerfen und bereitstellen.
• Datenflüsse zu und von AWS implementieren und verwalten.
• Die Nutzung von AWS-Diensten optimieren, um einen effizienten Betrieb und ein effektives Kostenmanagement sicherzustellen.

Diese vom Dozent geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Cloud-Ingenieure, die die komplexeren Aspekte der AWS-Architektur verstehen und implementieren möchten. Der Kurs behandelt viele derselben Themen wie die Schulungen für das Niveau "AWS Certified Solutions Architect (Professional)". Allerdings bereitet dieser Kurs die Teilnehmer NICHT auf eine Prüfung vor. Es handelt sich um einen praxisorientierten Kurs, der in einem Live-Lab-Umfeld demonstriert, wie Konfigurationen, Implementierungen und Bereitstellungen, die ein AWS Solutions Architect durchführen muss, realisiert werden können.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Komplexe Cloud-Lösungen auf AWS zu entwerfen.
• Softwareanwendungen auf AWS bereitzustellen, die skalierbar, hochverfügbar und fehlertolerant sind.
• Die am besten geeigneten AWS-Dienste in eine Anwendung zu integrieren.
• Eine komplexe Softwareanwendung in die AWS-Cloud zu migrieren.
• Bewährte Praktiken für die Gestaltung, Implementierung, Optimierung und Bereitstellung von Infrastruktur und Anwendungen auf AWS anzuwenden.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Kurs in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte mit mittlerem Kenntnisstand, die lernen möchten, wie sie AWS-Tools und -Dienste effizient nutzen können, um KI-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Die von AWS angebotenen KI-/ML-Dienste verstehen.
• KI-/ML-Umgebungen auf AWS einrichten und verwalten.
• Praxiserfahrung beim Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen mit Amazon SageMaker sammeln.
• Verschiedene AWS-KI-Dienste für spezifische Anwendungsfälle nutzen.

Diese dozentengestützte, live Schulung in Schweiz (vor Ort oder remote) richtet sich an Ingenieurinnen und Ingenieure, die IoT-Geräte auf AWS bereitstellen und verwalten möchten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden eine IoT-Plattform erstellen, die die Bereitstellung und Verwaltung eines Backends, eines Gateways und von Geräten auf Basis von AWS umfasst.

Dieser von Dozenten geleitete Live-Trainingskurs in Schweiz (vor Ort oder remote) richtet sich an Entwickler, die AWS Lambda nutzen möchten, um Dienste und Anwendungen in die Cloud zu erstellen und bereitzustellen, ohne sich Gedanken über das Bereitstellen der Ausführungsinfrastruktur machen zu müssen (z. B. Server, VMs und Container, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Speicher usw.).

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

• AWS Lambda konfigurieren, um eine Funktion auszuführen.
• FaaS (Functions as a Service) verstehen und die Vorteile der serverlosen Entwicklung begreifen.
• AWS Lambda-Funktionen erstellen, hochladen und ausführen.
• Lambda-Funktionen mit verschiedenen Ereignisquellen integrieren.
• Auf Lambda basierte Anwendungen paketieren, bereitstellen, überwachen und Fehler beheben.

Diese instructor-led, live Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und IT-Fachleute auf Anfängerniveau, die die Grundlagen von Data Science mit Google Colab erlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab einzurichten und darin zu navigieren.
• grundlegenden Python-Code zu schreiben und auszuführen.
• Datensätze zu importieren und damit zu arbeiten.
• Visualisierungen mit Hilfe von Python-Bibliotheken zu erstellen.

Dieses instructor-led-live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Fortgeschrittene, die ihr Verständnis von DevOps-Praktiken vertiefen und Entwicklungsprozesse mit AWS Cloud9 optimieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• AWS Cloud9 für DevOps-Arbeitsabläufe einzurichten und zu konfigurieren.
• Continuous Integration- und Continuous Delivery-Pipelines (CI/CD) zu implementieren.
• Test-, Überwachungs- und Bereitstellungsprozesse mit AWS Cloud9 zu automatisieren.
• AWS-Dienste wie Lambda, EC2 und S3 in DevOps-Arbeitsabläufe zu integrieren.
• Quellcodeverwaltungssysteme wie GitHub oder GitLab innerhalb von AWS Cloud9 zu nutzen.

Diese live stattfindende, von einem Dozenten geleitete Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerem Know-how, die lernen möchten, wie sie serverlose Anwendungen auf AWS Cloud9 und AWS Lambda effektiv erstellen, bereitstellen und warten können.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Grundprinzipien der serverlosen Architektur zu verstehen.
• AWS Cloud9 für die Entwicklung serverloser Anwendungen einzurichten.
• Serverlose Anwendungen mit AWS Lambda zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.
• AWS Lambda mit anderen AWS-Diensten wie API Gateway und S3 zu integrieren.
• Serverlose Anwendungen in Bezug auf Leistung und Kosteneffizienz zu optimieren.

Zusammenfassung:

• Verstehen der IoT-Architektur und der Kernfunktionen.
• Erforschung des Konzepts von „Dingen“ und „Sensoren“, des Internet of Things sowie der Abbildung von Geschäftsfunktionen auf IoT-Lösungen.
• Komplexe Übersicht über die Softwarekomponenten des IoT: Hardware, Firmware, Middleware, Cloud-Infrastruktur und mobile Anwendungen.
• Wichtige IoT-Funktionen: Flottenmanagement, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes FM und DV, Alarm-/Alarmsysteme, Onboarding von Sensoren und „Dingen“ sowie Geo-Fencing.
• Grundlagen der Kommunikation zwischen IoT-Geräten und der Cloud mittels MQTT.
• Anbindung von IoT-Geräten an AWS über MQTT unter Verwendung von AWS IoT Core.
• Integration von AWS IoT Core mit AWS Lambda für die Datenverarbeitung und Amazon DynamoDB für die Datenspeicherung.
• Verbindung eines Raspberry Pi mit AWS IoT Core für eine nahtlose Datenkommunikation.
• Praktisches Labor: Aufbau eines Smart Devices mittels Raspberry Pi und AWS IoT Core.
• Datenvisualisierung von Sensoren und Kommunikation über die Webschnittstelle.

Die KNIME Analytics Platform ist eine führende Open-Source-Lösung für datengetriebene Innovationen. Sie hilft Ihnen, das in Ihren Daten verborgene Potenzial zu erschliessen, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Mit mehr als 1000 Modulen, hundert bereit verfügbaren Beispielen, einem umfassenden Angebot integrierter Tools und der grössten Auswahl an fortschrittlichen Algorithmen ist die KNIME Analytics Platform der ideale Werkzeugkasten für jede Datenwissenschaftlerin und jeden Datenwissenschaftler sowie für jede Business Analystin und jeden Business Analysten.

Dieser Kurs zur KNIME Analytics Platform bietet Anfängerinnen, Fortgeschrittenen und KNIME-Experten eine ideale Gelegenheit, sich mit KNIME vertraut zu machen, die Software effektiver zu nutzen und klare, umfassende Berichte auf Basis von KNIME-Workflows zu erstellen.

Diese von Dozentinnen oder Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenprofessionals, die KNIME einsetzen möchten, um komplexe geschäftliche Anforderungen zu lösen.

Die Zielgruppe umfasst Personen ohne Programmierkenntnisse, die leistungsstarke Tools zur Implementierung von Analytics-Szenarien nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• KNIME installieren und konfigurieren.
• Data-Science-Szenarien aufbauen.
• Modelle trainieren, testen und validieren.
• Die gesamte Wertschöpfungskette von Data-Science-Modellen implementieren.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und Praktika.
• Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anfordern oder mehr über dieses Programm erfahren möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieser instructor-led-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Data Analysten, Entwickler oder angehende Data Scientists, die maschinelles Lernen mit Python anwenden möchten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und datenbasierte Entscheidungen zu automatisieren.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmer:

• Die wichtigsten Paradigmen des maschinellen Lernens verstehen und unterscheiden.
• DatenvorverarbeitungsTechniken und ModellbewertungsMetriken erkunden.
• MaschinenLernAlgorithmen zur Lösung von realen Datenproblemen anwenden.
• Python-Bibliotheken und Jupyter Notebooks für praktische Entwicklungen nutzen.
• Modelle für Vorhersagen, Klassifikation, Empfehlungssysteme und Clustering erstellen.

Diese von Dozierenden geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit Anfängerkenntnissen, die das Konzept vortrainierter Modelle verstehen und lernen möchten, wie man sie zur Lösung praktischer Probleme einsetzt, ohne Modelle von Grund auf neu zu entwickeln.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Das Konzept und die Vorteile vortrainierter Modelle zu verstehen.
• Verschiedene Architekturen vortrainierter Modelle sowie deren Anwendungsfälle zu erkunden.
• Ein vortrainiertes Modell für spezifische Aufgaben feinabzustimmen (Fine-Tuning).
• vortrainierte Modelle in einfachen Machine-Learning-Projekten zu implementieren.

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzbranche enorm an Popularität gewonnen hat. Sie wird von den grössten Investmentbanken und Hedgefonds eingesetzt, um eine breite Palette finanzieller Anwendungen zu entwickeln – von Kernhandelssystemen bis hin zu Risikomanagement-Lösungen.

In dieser von Dozenten geleiteten Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie Python zur Entwicklung praxisnaher Anwendungen einsetzen können, um verschiedene spezifische Probleme im Finanzbereich zu lösen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen
• Die besten Entwicklungstools für die Erstellung von Finanzanwendungen mit Python herunterzuladen, zu installieren und zu pflegen
• Die am besten geeigneten Python-Pakete und Programmiermethoden auszuwählen und einzusetzen, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw.) zu organisieren, zu visualisieren und zu analysieren
• Anwendungen zu entwickeln, die Probleme im Zusammenhang mit Asset-Allokation, Risikoanalyse, Investitionsperformance und mehr lösen
• Eine Python-Anwendung zu debuggen, zu integrieren, bereitzustellen und zu optimieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quants

Kursformat

• Theoretische Vorträge, Diskussionen, Übungen und intensive praktische Anwendungen

Hinweis

• Diese Schulung zielt darauf ab, Lösungen für einige der grundlegenden Probleme zu bieten, mit denen Finanzfachleute konfrontiert sind. Falls Sie ein bestimmtes Thema, Tool oder eine Methode ergänzen oder vertiefen möchten, kontaktieren Sie uns bitte entsprechend.