Data Science Programme Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Data Science erlernen und ihre Karriere mit Kaggle aufbauen möchten.

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

• Lernen Sie etwas über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.
• Erforschen Sie die Datenanalyse.
• Lernen Sie über Kaggle und wie es funktioniert.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und -entwickler, die Modin verwenden möchten, um parallele Berechnungen mit Pandas für eine schnellere Datenanalyse zu erstellen und zu implementieren.

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

• Die notwendige Umgebung einrichten, um mit der Entwicklung von Pandas Workflows in großem Umfang mit Modin zu beginnen.
• Verstehen Sie die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin.
• Kennen Sie die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray.
• Mit Modin Pandas Operationen schneller durchführen.
• Implementieren Sie die gesamte Pandas API und Funktionen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die mit RAPIDS GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen erstellen und dabei Algorithmen für maschinelles Lernen wie XGBoost, cuML usw. anwenden möchten.

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

• Einrichten der erforderlichen Entwicklungsumgebung zur Erstellung von Datenmodellen mit NVIDIA RAPIDS.
• Verstehen Sie die Funktionen, Komponenten und Vorteile von RAPIDS.
• Grafikprozessoren zur Beschleunigung von End-to-End-Daten- und Analysepipelines nutzen.
• Implementieren Sie GPU-beschleunigte Datenaufbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow.
• Lernen Sie, wie man maschinelle Lernaufgaben mit XGBoost und cuML-Algorithmen durchführt.
• Erstellen Sie Datenvisualisierungen und führen Sie Graphanalysen mit cuXfilter und cuGraph durch.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die das Anaconda-Ökosystem zur Erfassung, Verwaltung und Bereitstellung von Paketen und Datenanalyse-Workflows auf einer einzigen Plattform nutzen möchten.

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

• Installieren und Konfigurieren von Anaconda-Komponenten und -Bibliotheken.
• Die Kernkonzepte, Funktionen und Vorteile von Anaconda verstehen.
• Pakete, Umgebungen und Kanäle mit dem Anaconda Navigator verwalten.
• Conda, R und Python-Pakete für Data Science und maschinelles Lernen nutzen.
• Lernen Sie einige praktische Anwendungsfälle und Techniken für die Verwaltung mehrerer Datenumgebungen kennen.

Überblick

Communications Service Provider (CSP) stehen unter Druck, um die Kosten zu senken und das durchschnittliche Einkommen pro Benutzer (ARPU) zu maximieren, während eine ausgezeichnete Kundenerfahrung gewährleistet wird, aber Datenvolumen weiter wachsen. Der weltweite mobile Datenverkehr wird bei einer kombinierten jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 78 Prozent bis 2016 auf 10,8 exabytes pro Monat wachsen.

Währenddessen generieren CSPs große Datenvolumen, einschließlich Call Details Records (CDR), Netzwerkdaten und Kundendaten. Unternehmen, die diese Daten vollumfänglich nutzen, gewinnen einen wettbewerbsfähigen Rand. Laut einer jüngsten Umfrage der The Economist Intelligence Unit genießen Unternehmen, die Datenorientierte Entscheidungsfindung nutzen, eine Produktivitätserhöhung von 5-6%. Doch 53% der Unternehmen nutzen nur die Hälfte ihrer wertvollen Daten, und ein Viertel der Befragten bemerkte, dass große Mengen nützlicher Daten unvergesslich sind. Die Datenvolume sind so hoch, dass manuelle Analyse unmöglich ist, und die meisten Legacy-Software-Systeme können nicht aufrechterhalten, was zu wertvollen Daten führt, die abgelehnt oder ignoriert werden.

Mit Big Data & Analytics’ High-Speed, scalable Big Data-Software können CSPs alle ihre Daten für bessere Entscheidungsfindung in weniger Zeit minieren. Verschiedene Big Data Produkte und Techniken bieten eine End-to-End-Software-Plattform für die Sammlung, Vorbereitung, Analyse und Präsentation von Einsichten aus großen Daten. Anwendungsbereiche umfassen Netzwerkleistungsüberwachung, Betrugdetektion, Kundenschurndetektion und Kreditrisikoanalyse. Big Data & Analytics-Produkte schaal, um Terabytes von Daten zu verarbeiten, aber die Implementierung solcher Tools erfordert eine neue Art von Cloud-basiertes Datenbank-System wie Hadoop oder massive schaal parallele Computing-Prozessor (KPU usw.)

Dieser Kurs arbeitet auf Big Data BI für Telco umfasst alle aufstrebenden neuen Bereiche, in denen CSPs für Produktivitätsgewinnung und die Eröffnung neuer Geschäftsausgabenströme investieren. Der Kurs bietet eine vollständige 360 Grad Überblick Big Data BI in Telco, so dass Entscheidungsträger und Manager eine sehr breite und umfassende Überblick über die Möglichkeiten Big Data BI in Telco für Produktivität und Einkommensgewinnung haben können.

Kursziele

Das Hauptziel des Kurses ist es, neue Big Data Business Intelligence-Techniken in 4 Sektoren Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation und Customer Relation Management) einzuführen. Die Studierenden werden eingeführt, um zu folgen:

• Einführung zu Big Data-was ist 4Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrscheinlichkeit) in Big Data- Generation, Extraction und Management aus Telco Perspektive
• Wie Big Data Analytik unterscheidet sich von Erbe-Datenanalytik
• In-house Begründung von Big Data -Telco Perspektive
• Einführung in Hadoop Ökosystem- Bekanntschaft mit allen Hadoop Tools wie Hive, Pig, SPARC –Wenn und wie sie verwendet werden, um das Problem zu lösen Big Data
• Wie Big Data zur Analyse für Analyse-Tool-Wie Business Analysis’s können ihre Schmerzpunkte der Sammlung und Analyse von Daten durch integrierte Hadoop Dashboard-Ansatz reduzieren
• Grundlegende Einführung in Insight-Analysen, Visualisierungsanalysen und Predictive-Analysen für Telco
• Customer Churn-Analytics und Big Data-how Big Data-Analytics können Customer Churn und Kundenunzufriedenheit in Telco-Case-Studien reduzieren
• Netzwerkfehler- und Servicefehleranalyse aus Netzwerkmetadata und IPDR
• Finanzanalyse - Betrug, Wastage und ROI-Schätzung aus Verkaufs- und Betriebsdaten
• Kundenaufnahme-Problem-Zielmarketing, Kundensegmentation und Cross-Sales von Verkaufsdaten
• Einführung und Zusammenfassung aller Big Data analytischen Produkte und wo sie in den analytischen Raum von Telco passen
• Schlussfolgerung - wie man Schritt für Schritt einen Ansatz zur Einführung Big Data Business Intelligence in Ihre Organisation einnehmen kann

Zielgruppe

• Netzwerkverkehr, Finanzmanager, CRM-Manager und Top-IT-Manager im Telco CIO-Büro.
• Business Analytiker in Telco
• CFO Büro-Manager / Analysten
• Operationsmanager
• QA Manager

Big Data sind Datenmengen, die so umfangreich und komplex sind, dass herkömmliche Anwendungssoftware für die Datenverarbeitung nicht ausreicht, um mit ihnen umzugehen. Zu den großen Datenherausforderungen gehören Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenanalyse, Suche, Freigabe, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz.

The explosion of information and data in today’s world is un-paralleled, our ability to innovate and push the boundaries of the possible is growing faster than it ever has. The role of Data Scientist is one of the highest in-demand skills across industry today.

We offer much more than learning through theory; we deliver practical, marketable skills that bridge the gap between the world of academia and the demands of industry.

This 7 week curriculum  can be tailored to your specific Industry requirements, please contact us for further information or visit the Nobleprog Institute website 

Audience:

This programme is aimed post level graduates as well as anyone with the required pre-requisite skills which will be determined by an assessment and interview. 

Delivery:

Delivery of the course will be a mixture of Instructor Led Classroom and Instructor Led Online; typically the 1st week will be 'classroom led', weeks 2 - 6 'virtual classroom' and week 7  back to 'classroom led'. 

 

 

Im ersten Teil dieser Schulung behandeln wir die Grundlagen von MATLAB und seine Funktion als Sprache und Plattform. In dieser Diskussion wird eine Einführung in MATLAB Syntax, Arrays und Matrizen, Datenvisualisierung, Skriptentwicklung und objektorientierte Prinzipien gegeben.

Im zweiten Teil zeigen wir, wie MATLAB für Data Mining, maschinelles Lernen und Predictive Analytics verwendet wird. Um den Teilnehmern einen klaren und praktischen MATLAB den Ansatz und die Leistungsfähigkeit von MATLAB zu geben, ziehen wir Vergleiche zwischen der Verwendung von MATLAB und anderen Tools wie Tabellenkalkulationen, C, C++ und Visual Basic.

Im dritten Teil der Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie ihre Arbeit optimieren können, indem sie ihre Datenverarbeitung und Berichterstellung automatisieren.

Während des Kurses werden die Teilnehmer die Ideen, die sie durch praktische Übungen gelernt haben, in einer Laborumgebung in die Praxis umsetzen. Am Ende der Schulung werden die Teilnehmer die Fähigkeiten von MATLAB genau kennen und in der Lage sein, damit reale datenwissenschaftliche Probleme zu lösen und ihre Arbeit durch Automatisierung zu rationalisieren.

Während des gesamten Kurses werden Bewertungen durchgeführt, um den Fortschritt zu messen.

Format des Kurses

• Der Kurs beinhaltet theoretische und praktische Übungen, einschließlich Fallbesprechungen, Beispielcode-Inspektion und praktische Implementierung.

Hinweis

• Die Übungssitzungen basieren auf vordefinierten Musterdaten-Berichtsvorlagen. Wenn Sie spezielle Anforderungen haben, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Jupyter ist eine webbasierte, interaktive Open-Source-IDE und Rechenumgebung.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) führt in die Idee der kollaborativen Entwicklung in der Datenwissenschaft ein und zeigt, wie man Jupyter verwendet, um den "Lebenszyklus einer Berechnungsidee" zu verfolgen und als Team daran teilzunehmen. Sie führt die Teilnehmer durch die Erstellung eines Beispielprojekts der Datenwissenschaft, das auf dem Jupyter-Ökosystem basiert.

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

• Jupyter zu installieren und zu konfigurieren, einschließlich der Erstellung und Integration eines Team-Repositorys auf Git.
• Jupyter-Funktionen wie Erweiterungen, interaktive Widgets, Mehrbenutzermodus und mehr zu nutzen, um die Zusammenarbeit an Projekten zu ermöglichen.
• Erstellen, teilen und organisieren Sie Jupyter Notebooks mit Teammitgliedern.
• Wählen Sie aus Scala, Python, R, um Code gegen Big-Data-Systeme wie Apache Spark zu schreiben und auszuführen, alles über die Jupyter-Schnittstelle.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Das Jupyter Notebook unterstützt über 40 Sprachen, einschließlich R, Python, Scala, Julia, etc. Wenn Sie diesen Kurs an die Sprache(n) Ihrer Wahl anpassen möchten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Data Science ist die Anwendung von statistischer Analyse, maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und Programmierung zum Verständnis und zur Interpretation von realen Daten F # ist eine gut geeignete Programmiersprache für Data Science, da es effiziente Ausführung, REPL-Skripting, leistungsfähige Bibliotheken und skalierbare Datenintegration kombiniert In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit F # eine Reihe von realen datenwissenschaftlichen Problemen lösen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie die integrierten Data Science-Pakete von F # Verwenden Sie F # für die Zusammenarbeit mit anderen Sprachen und Plattformen, einschließlich Excel, R, Matlab und Python Verwenden Sie das Deedle-Paket, um Zeitreihenprobleme zu lösen Führen Sie eine erweiterte Analyse mit minimalen Zeilen des Produktionsqualitätscodes durch Verstehen Sie, wie funktionale Programmierung für wissenschaftliche und Big-Data-Berechnungen geeignet ist Zugriff und Visualisierung von Daten mit F # Wenden Sie F # für maschinelles Lernen an Entdecken Sie Lösungen für Probleme in Bereichen wie Business Intelligence und Social Gaming Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzbranche große Popularität erlangt hat. Angenommen von den größten Investmentbanken und Hedgefonds, wird es verwendet, um eine breite Palette von Finanzanwendungen aufzubauen, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Python praktische Anwendungen zur Lösung einer Reihe spezifischer finanzbezogener Probleme entwickeln.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Verstehen Sie die Grundlagen der Programmiersprache Python
• Laden Sie die besten Entwicklungstools zum Erstellen von Finanzanwendungen in Python herunter, installieren Sie sie und warten Sie sie
• Auswählen und Verwenden der am besten geeigneten Python Pakete und Programmiertechniken zum Organisieren, Visualisieren und Analysieren von Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel , Datenbanken, Web usw.)
• Erstellen Sie Anwendungen, die Probleme in Bezug auf Asset Allocation, Risikoanalyse, Anlageperformance und mehr lösen
• Problembehandlung, Integration, Bereitstellung und Optimierung einer Python Anwendung

Publikum

• Entwickler
• Analysten
• Quants

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Hinweis

• Diese Schulung soll Lösungen für einige der Hauptprobleme bieten, mit denen Finanzfachleute konfrontiert sind. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine bestimmte Technik haben, die Sie anhängen oder weiter ausarbeiten möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

This course is meant for Marketing Sales Professionals who are intending to get deeper into application of data science in Marketing/ Sales. The course provides
detailed coverage of different data science techniques used for “upsale”, “cross-sale”, market segmentation, branding and CLV.

Difference of Marketing and Sales - How is that sales and marketing are different?

In very simplewords, sales can be termed as a process which focuses or targets on individuals or small groups. Marketing on the other hand targets a larger group or the general public. Marketing includes research (identifying needs of the customer), development of products (producing innovative products) and promoting the product (through advertisements) and create awareness about the product among the consumers. As such marketing means generating leads or prospects. Once the product is out in the market, it is the task of the sales person to persuade the customer to buy the product. Sales means converting the leads or prospects into purchases and orders, while marketing is aimed at longer terms, sales pertain to shorter goals.

This classroom based training session will contain presentations and Q&A sessions

Teilnehmer, die diese Schulung absolvieren, erhalten ein praxisnahes Verständnis von Data Science und den damit verbundenen Technologien, Methoden und Tools Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, dieses Wissen durch praktische Übungen in die Praxis umzusetzen Gruppeninteraktion und Instructor Feedback sind ein wichtiger Bestandteil der Klasse Der Kurs beginnt mit einer Einführung in elementare Konzepte von Data Science und führt dann zu den Werkzeugen und Methoden, die in Data Science verwendet werden Publikum Entwickler Technische Analysten IT-Berater Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren .

Der Trainingskurs wird den Teilnehmern helfen, sich für Web Application Development mit Python Programming mit Data Analytics vorzubereiten. Eine solche Datenvisualisierung ist ein großartiges Werkzeug für Top Management in der Entscheidungsfindung.