Python Programming Fundamentals using Google Colab Training Course

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über maschinelles Lernen verbessern möchten, ihre Fähigkeiten im Bereich Hyperparameter-Tuning erweitern und lernen möchten, wie sie Modelle effektiv mit Google Colab einsetzen können.

• Implementieren Sie fortgeschrittene maschinelles Lerne-Modelle unter Verwendung von Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow.
• Optimieren Sie die Modell-Leistung durch Hyperparameter-Tuning.
• Bereitstellen Sie maschinelle Lerne-Modelle in realen Anwendungen mit Google Colab.
• Zusammenarbeiten und Verwalten von großmaßstäblichen Projekten im Bereich maschinelles Lernen in Google Colab.

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

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Ingenieure, die Google Colab und Apache Spark für die Verarbeitung und Analyse von großen Datensätzen einsetzen möchten.

• Ein Umgebung für große Daten mithilfe von Google Colab und Spark einrichten.
• Große Datensätze effizient verarbeiten und analysieren mit Apache Spark.
• große Daten in einer kollaborativen Umgebung visualisieren.
• Apache Spark mit Cloud-basierten Tools integrieren.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger in Datenwissenschaft und IT-Professionals, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Google Colab erlernen möchten.

• Google Colab einrichten und bedienen.
• Grundlegende Python-Code schreiben und ausführen.
• Datensätze importieren und verwalten.
• Visualisierungen mit Python Bibliotheken erstellen.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow nutzen möchten, um mit Google Colab sophisticated Sehmodelle zu entwickeln.

• Erstellen und Trainieren von Convolutional Neural Networks (CNNs) mit TensorFlow.
• Nutzung von Google Colab für skalierbare und effiziente Modellentwicklung im Cloud-Umfeld.
• Implementierung von Bildvorbereitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben.
• Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen für Anwendungen im Alltag.
• Nutzung von Transfer-Learning, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Visualisieren und Interpretieren der Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Softwareingenieure, die Dask mit dem Python-Ökosystem verwenden möchten, um große Datensätze zu erstellen, zu skalieren und zu analysieren.

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

• Einrichten der Umgebung, um mit Dask und Python die Verarbeitung von Big Data zu beginnen.
• Erforschen Sie die Funktionen, Bibliotheken, Werkzeuge und APIs, die in Dask verfügbar sind.
• Verstehen Sie, wie Dask die parallele Datenverarbeitung in Python beschleunigt.
• Lernen Sie, wie Sie das Python-Ökosystem (Numpy, SciPy und Pandas) mit Dask skalieren können.
• Optimieren Sie die Dask-Umgebung, um eine hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu erhalten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler und Datenanalysten, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy verbessern möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas und NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung mit Pandas und NumPy erstellen.
• Erweiterte Datenaufbereitung, -sortierung und -filterung durchführen.
• Agregationsoperationen durchführen und Zeitreihendaten analysieren.
• Daten mit Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken visualisieren.
• Ihren Datenanalyses-Code debuggen und optimieren.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Techniken mit der Google Colab-Umgebung verstehen und anwenden möchten.

• Einrichten und Navigieren in Google Colab für Deep-Learning-Projekte.
• Grundlagen neuronaler Netzwerke verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Training und Bewertung von Deep-Learning-Modellen durchführen.
• Fortgeschrittene Funktionen von TensorFlow für Deep Learning nutzen.

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

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger auf dem Gebiet der Datenwissenschaft, die lernen möchten, wie man bedeutende und visuell ansprechende Datavisualisierungen erstellt.

• Google Colab für Datavisualisierung einrichten und bedienen.
• Verschiedene Arten von Plots mit Matplotlib erstellen.
• Seaborn zur Anwendung高级可视化技术。
• 自定义图表以提高演示效果和清晰度。
• 使用可视化工具有效解释和呈现数据。

Diese Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die den FARM-Stack (FastAPI, React und MongoDB) zur Erstellung dynamischer, hochleistungsfähiger und skalierbarer Webanwendungen nutzen möchten.

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

Einrichten der erforderlichen Entwicklungsumgebung, die FastAPI, React und MongoDB integriert. Verstehen der wichtigsten Konzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks. Lernen, wie man REST-APIs mit FastAPI erstellt. Lernen Sie, wie Sie interaktive Anwendungen mit React entwerfen. Entwickeln, Testen und Bereitstellen von Anwendungen (Frontend und Backend) unter Verwendung des FARM-Stacks.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI mit Python verwenden möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

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

• Eine notwendige Entwicklungsumgebung für die Entwicklung von APIs mit Python und FastAPI einzurichten.
• APIs mithilfe der FastAPI-Bibliothek schneller und einfacher zu erstellen.
• Zu lernen, wie man Datenmodelle und Schemas basierend auf Pydantic und OpenAPI erstellt.
• APIs mithilfe von SQLAlchemy mit einer Datenbank zu verbinden.
• Sicherheit und Authentifizierung in APIs mithilfe der FastAPI-Tools zu implementieren.
• Container-Images zu erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitzustellen.

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

Diese von einem Trainer durchgeführte, lebendige Ausbildung an Ort und Stelle oder Online (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die maschinelles Lernen effizient unter Verwendung der Google Colab-Umgebung anwenden möchten.

• Einrichtung und Bedienung von Google Colab für Maschinen-Lernprojekte.
• Verständnis und Anwendung verschiedener maschineller Lernalgorithmen.
• Nutzung von Bibliotheken wie Scikit-learn zur Analyse und Vorhersage von Daten.
• Implementierung von überwachtem und unüberwachtem Lernen.
• Effektive Optimierung und Bewertung maschineller Lernmodelle.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (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 einzurichten, um mit der Entwicklung von Pandas-Workflows in großem Maßstab mit Modin zu beginnen.
• die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin zu verstehen.
• Die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray kennen.
• Schnellere Durchführung von Pandas-Vorgängen mit Modin.
• Implementierung der gesamten Pandas API und Funktionen.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die NLP-Techniken mithilfe von Python in Google Colab anwenden möchten.

• Grundlagen der Sprachverarbeitung verstehen.
• Textdaten für NLP-Aufgaben vorverarbeiten und bereinigen.
• Sentimentanalyse mit den Bibliotheken NLTK und SpaCy durchführen.
• Mit Textdaten in Google Colab arbeiten, um skalierbare und kollaborative Entwicklung zu ermöglichen.

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

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für das maschinelle Lernen durch stärkere Förderung und dessen praktische Anwendungen in der KI-Entwicklung mit Google Colab vertiefen möchten.

• Kernkonzepte von Algorithmen des verstärkenden Lernens verstehen.
• Verstärkendes Lernen mit TensorFlow und OpenAI Gym implementieren.
• Intelligente Agenten entwickeln, die durch Versuch und Irrtum lernen.
• Die Leistung der Agenten mit fortgeschrittenen Techniken wie Q-Lernen und tiefen Q-Netzwerken (DQNs) optimieren.
• Agenten in simulierten Umgebungen mithilfe von OpenAI Gym trainieren.
• Modelle des verstärkenden Lernens für praktische Anwendungen einsetzen.

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

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die Zeitreihenprognose-Techniken auf realen Daten unter Verwendung von Google Colab anwenden möchten.

• Grundlagen der Zeitreihenanalyse verstehen.
• Google Colab zur Bearbeitung von Zeitreihendaten verwenden.
• ARIMA-Modelle anwenden, um Trends zu prognostizieren.
• Facebook's Prophet-Bibliothek zur flexiblen Prognose nutzen.
• Zeitreihendaten und die Ergebnisse der Prognose visualisieren.