Jupyter für Datenwissenschaftsteams Schulung

Vertieft sich in praktische Ansätze zur Data Science und KI mit Python – versorgt Fachkräfte mit den Fähigkeiten, Daten zu erkunden, Machine-Learning-Modelle zu erstellen und KI-gesteuerte Anwendungen in Geschäftskontexten bereitzustellen. Behandelt CRISP-DM-Workflows, statistische Analysen, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mit TensorFlow, Natural Language Processing (NLP), Big Data mit Spark und datengetriebenes Storytelling. Ideal für Einsteiger, die eine Python-Datenswissenschaftszertifizierung und eine karriereorientierte Analytics-Ausbildung anstreben.

Diese von einem Ausbilder geleitete, live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die Maschinelles Lernen Workflows, einschließlich Modelltraining, -validierung und -bereitstellung mit Apache Airflow automatisieren und verwalten möchten.

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

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Maschinelles Lernen Workflows einzurichten.
• Daten-Preprocessing, Modelltraining und -validierungsaufgaben zu automatisieren.
• Airflow mit Maschinelles Lernen Frameworks und Tools zu integrieren.
• Maschinelles Lernen Modelle über automatisierte Pipelines bereitzustellen.
• Maschinelles Lernen Workflows in der Produktion zu überwachen und zu optimieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (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,:

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

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Analysten, die AWS Cloud9 für optimierte Datenanalyseabläufe nutzen möchten.

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

• Eine Datenwissenschaftsumgebung in AWS Cloud9 einzurichten.
• Datenanalysen mit Python, R und Jupyter Notebook in Cloud9 durchzuführen.
• AWS Cloud9 mit AWS-Datendiensten wie S3, RDS und Redshift zu integrieren.
• AWS Cloud9 für die Entwicklung und Bereitstellung von maschinelles Lernen-Modellen zu nutzen.
• Cloudbasierte Abläufe für Datenanalyse und -verarbeitung zu optimieren.

Diese von einem Trainer geleitete, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an datenwissenschaftliche Anfänger und IT-Professionals, die die Grundlagen der Datenanalyse mit Google Colab erlernen möchten.

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

• Google Colab einzurichten und zu navigieren.
• grundlegende Python-Code zu schreiben und auszuführen.
• Datensätze zu importieren und zu verwalten.
• Visualisierungen mit Python-Bibliotheken zu erstellen.

Dieser Kurs richtet sich an Marketing- und Verkaufsfachleute, die tiefer in die Anwendung von Data Science im Marketing/Vertrieb eintauchen möchten. Der Kurs bietet eine detaillierte Abdeckung verschiedener Data-Science-Techniken zur Nutzung für „Upselling“, „Cross-Selling“, Marksegmentierung, Markenbildung und CLV.

Unterschied zwischen Marketing und Vertrieb - Wie unterscheiden sich Verkauf und Marketing?

In einfachen Worten kann der Verkauf als ein Prozess beschrieben werden, der sich auf Einzelpersonen oder kleine Gruppen konzentriert. Das Marketing richtet sich hingegen an größere Gruppen oder die allgemeine Öffentlichkeit. Marketing umfasst Forschung (Bedürfnisse der Kunden identifizieren), Produktentwicklung (innovative Produkte erzeugen) und Werbung für das Produkt sowie seine Verbreitung bei den Verbrauchern. So bedeutet Marketing die Erstellung von Anfragen oder potenziellen Kunden. Sobald das Produkt auf dem Markt ist, ist es die Aufgabe des Vertriebsmitarbeiters, den Kunden dazu zu überreden, das Produkt zu kaufen. Der Verkauf bedeutet, dass Anfragen oder potenzielle Kunden in Käufe und Bestellungen umgewandelt werden, während Marketing langfristige Ziele verfolgt und der Verkauf kurzfristige Ziele hat.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und -entwickler, die Data Science mit Kaggle erlernen und ihre Karriere ausbauen möchten.

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

• Über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen lernen.
• Datenanalytik erforschen.
• Lernen Sie über Kaggle und wie es funktioniert.

Die KNIME Analytics Platform ist eine führende Open-Source-Lösung für datengesteuerte Innovation. Sie hilft Ihnen, das verborgene Potenzial in Ihren Daten zu entdecken, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder zukünftige Szenarien vorherzusagen. Mit mehr als 1000 Modulen, Hunderten von fertigen Beispielen, einer umfassenden Palette integrierter Tools und der breitesten Auswahl an fortgeschrittenen Algorithmen ist die KNIME Analytics Platform das perfekte Werkzeug für jeden Datenwissenschaftler und Business-Analyst.

Dieses Kurs zur KNIME Analytics Platform bietet Anfängern, Fortgeschrittenen und KNIME-Experten die ideale Gelegenheit, sich mit KNIME vertraut zu machen, effektiver damit umzugehen und klare, umfassende Berichte basierend auf KNIME-Arbeitsabläufen zu erstellen.

Diese von einem Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenprofis, die KNIME nutzen möchten, um komplexe Business-Bedarfe zu lösen.

Es richtet sich an eine Zielgruppe, die keine Programmierung kennt und trotzdem moderne Tools einsetzen möchte, um Analyse-Szenarien umzusetzen.

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

• KNIME zu installieren und zu konfigurieren.
• Data Science-Szenarien aufzubauen.
• Modelle zu trainieren, zu testen und zu validieren.
• die vollständige Wertschöpfungskette von Data Science-Modellen umzusetzen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern oder mehr über dieses Programm zu erfahren, kontaktieren Sie uns.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalytiker, Entwickler oder aspirierende Data Scientists, die maschinelles Lernen in Python anwenden möchten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und datengestützte Entscheidungen zu automatisieren.

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

• Schlüsselmaschinelles Lernen Paradigmen zu verstehen und zu differenzieren.
• Daten vorzubereiten und Modellbewertungsmetriken zu erkunden.
• Maschinelle Lernalgorithmen anzuwenden, um reale Datenprobleme zu lösen.
• Python-Bibliotheken und Jupyter-Notebooks für die praktische Entwicklung zu verwenden.
• Modelle zur Vorhersage, Klassifizierung, Empfehlung und Clustering aufzubauen.

Diese Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die das Konzept der vortrainierten Modelle verstehen und lernen möchten, wie man sie zur Lösung realer Probleme einsetzt, ohne Modelle von Grund auf zu erstellen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• das Konzept und die Vorteile von vortrainierten Modellen zu verstehen.
• Verschiedene vortrainierte Modellarchitekturen und ihre Anwendungsfälle kennenlernen.
• Ein vortrainiertes Modell für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
• Vorgefertigte Modelle in einfachen Machine-Learning-Projekten zu implementieren.

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzbranche enorme Popularität erlangt hat. Von den größten Investmentbanken und Hedgefonds übernommen, wird sie verwendet, um ein breites Spektrum von Finanzanwendungen zu erstellen, von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen.

In diesem vom Dozenten angeleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man Python zur Entwicklung praktischer Anwendungen verwendet, um eine Reihe spezifischer Finanzprobleme zu lösen.

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

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen
• Python-Entwicklungstools herunterzuladen, zu installieren und zu warten, um Finanzanwendungen zu erstellen
• Die geeignetsten Python-Pakete und -Techniken auszuwählen, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw.) zu organisieren, visualisieren und analysieren
• Anwendungen zu erstellen, die Probleme im Zusammenhang mit Vermögensallokation, Risikoanalyse, Investitionsleistung und mehr lösen
• Fehler in einer Python-Anwendung zu beheben, sie zu integrieren, bereitzustellen und zu optimieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quants

Kursformat

• Teil Vorlesung, Teil Diskussion, Übungen und intensive praktische Arbeit

Hinweis

• Dieses Training zielt darauf ab, Lösungen für einige der wichtigsten Probleme zu bieten, die Finanzprofis gegenüberstehen. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Tool oder Verfahren hinzufügen oder erweitern möchten, kontaktieren Sie uns gerne, um dies einzurichten.

Dieses von einem Dozenten geführte, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Entwickler, die RAPIDS verwenden möchten, um GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen zu erstellen, wobei maschinelles Lernen mit Algorithmen wie XGBoost, cuML usw. angewendet wird.

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

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von Datenmodellen mit NVIDIA RAPIDS einzurichten.
• Die Funktionen, Komponenten und Vorteile von RAPIDS zu verstehen.
• GPUs zur Beschleunigung von Daten- und Analysepipelines von Anfang bis Ende zu nutzen.
• GPU-beschleunigte Datenvorbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow zu implementieren.
• Maschinelles Lernen mit XGBoost- und cuML-Algorithmen zu erlernen.
• Datenvisualisierungen zu erstellen und Graphanalysen mit cuXfilter und cuGraph durchzuführen.