Data Science with KNIME Analytics Platform Training Course

Πρόκειται για μια εισαγωγή 5 ημερών στη Data Science και την AI.

Το μάθημα παραδίδεται με παραδείγματα και ασκήσεις χρησιμοποιώντας Python

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση από εκπαιδευτές στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να διαχειριστούν τις ροές εργασιών μηχανικής εκμάθησης, συμπεριλαμβανομένης της εκπαίδευσης μοντέλων, της επικύρωσης και της ανάπτυξης χρησιμοποιώντας το Apache Airflow.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το Apache Airflow για ενορχήστρωση ροής εργασιών μηχανικής εκμάθησης.
• Αυτοματοποιήστε την προεπεξεργασία δεδομένων, την εκπαίδευση μοντέλων και τις εργασίες επικύρωσης.
• Ενσωματώστε το Airflow με πλαίσια και εργαλεία μηχανικής εκμάθησης.
• Αναπτύξτε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένες σωληνώσεις.
• Παρακολουθήστε και βελτιστοποιήστε τις ροές εργασιών μηχανικής εκμάθησης στην παραγωγή.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το οικοσύστημα Anaconda για να συλλάβουν, να διαχειριστούν και να αναπτύξουν πακέτα και ροές εργασίας ανάλυσης δεδομένων σε μια ενιαία πλατφόρμα.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε στοιχεία και βιβλιοθήκες Anaconda.
• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη του Anaconda.
• Διαχειριστείτε πακέτα, περιβάλλοντα και κανάλια χρησιμοποιώντας το Anaconda Navigator.
• Χρησιμοποιήστε πακέτα Conda, R και Python για επιστήμη δεδομένων και μηχανική εκμάθηση.
• Γνωρίστε ορισμένες περιπτώσεις πρακτικής χρήσης και τεχνικές για τη διαχείριση πολλαπλών περιβαλλόντων δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες και αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το AWS Cloud9 για βελτιωμένες ροές εργασίας επιστήμης δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε ένα περιβάλλον επιστήμης δεδομένων στο AWS Cloud9.
• Εκτελέστε ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας Python, R και Jupyter Notebook στο Cloud9.
• Ενσωματώστε το AWS Cloud9 με υπηρεσίες δεδομένων AWS όπως S3, RDS και Redshift.
• Χρησιμοποιήστε το AWS Cloud9 για την ανάπτυξη και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης.
• Βελτιστοποιήστε τις ροές εργασίας που βασίζονται σε σύννεφο για ανάλυση και επεξεργασία δεδομένων.

Συνοπτική

Οι πάροχοι υπηρεσιών (CSP) αντιμετωπίζουν πίεση για να μειώσουν το κόστος και να μεγιστοποιήσουν το μέσο εισόδημα ανά χρήστη (ARPU), διασφαλίζοντας παράλληλα μια εξαιρετική εμπειρία πελατών, αλλά οι όγκοι δεδομένων συνεχίζουν να αυξάνονται. Η παγκόσμια κυκλοφορία κινητών δεδομένων θα αυξηθεί με συνδεδεμένο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) 78 τοις εκατό έως το 2016, φτάνοντας τα 10,8 exabytes το μήνα.

Εν τω μεταξύ, οι CSPs παράγουν μεγάλους όγκους δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των αρχείων λεπτομέρειων κλήσης (CDR), των δεδομένων δικτύου και των δεδομένων πελατών. Οι εταιρείες που εκμεταλλεύονται πλήρως αυτά τα δεδομένα κερδίζουν ένα ανταγωνιστικό όριο. Σύμφωνα με πρόσφατη έρευνα της Economist Intelligence Unit, οι εταιρείες που χρησιμοποιούν την λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα απολαμβάνουν αύξηση της παραγωγικότητας κατά 5-6%. Εντούτοις, το 53% των εταιρειών χρησιμοποιεί μόνο το ήμισυ των πολύτιμων δεδομένων τους και το ένα τέταρτο των ερωτηθέντων παρατήρησε ότι τεράστιες ποσότητες χρήσιμων δεδομένων δεν καταγράφονται. Οι όγκοι δεδομένων είναι τόσο υψηλοί που η χειροκίνητη ανάλυση είναι αδύνατη, και τα περισσότερα συστήματα λογισμικού κληρονομιάς δεν μπορούν να διατηρηθούν, οδηγώντας σε πολύτιμα δεδομένα που απορρίπτονται ή αγνοούνται.

Με το Big Data & Analytics’ υψηλής ταχύτητας, κλιμακούμενο λογισμικό μεγάλων δεδομένων, οι CSPs μπορούν να εξορύξουν όλα τα δεδομένα τους για καλύτερη λήψη αποφάσεων σε μικρότερο χρονικό διάστημα. Διαφορετικά προϊόντα και τεχνικές παρέχουν μια τελική πλατφόρμα λογισμικού για τη συλλογή, την προετοιμασία, την ανάλυση και την παρουσίαση εντύπων από τα μεγάλα δεδομένα. Οι τομείς εφαρμογής περιλαμβάνουν παρακολούθηση της απόδοσης δικτύου, ανίχνευση απάτης, ανίχνευση πελατών και ανάλυση πιστωτικού κινδύνου. Big Data & Η κλίμακα των προϊόντων αναλύσεων για την επεξεργασία terabytes δεδομένων, αλλά η εφαρμογή τέτοιων εργαλείων απαιτεί ένα νέο είδος συστήματος βάσης δεδομένων σε σύννεφο, όπως Hadoop ή μαζική κλίμακα παράλληλος επεξεργαστής υπολογιστών (KPU κλπ.)

Αυτό το μάθημα λειτουργεί στο Big Data BI για Telco καλύπτει όλες τις αναδυόμενες νέες περιοχές στις οποίες οι CSP επενδύουν για την αύξηση της παραγωγικότητας και το άνοιγμα νέων ροών εσόδων των επιχειρήσεων. Το μάθημα θα παρέχει μια πλήρη 360 βαθμούς όρασης Big Data BI στο Telco έτσι ώστε οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων και οι διαχειριστές μπορούν να έχουν μια πολύ ευρεία και ολοκληρωμένη επισκόπηση των δυνατοτήτων Big Data BI στο Telco για την παραγωγικότητα και την απόκτηση εσόδων.

Στόχοι διαδρομής

Ο κύριος στόχος του μαθήματος είναι να εισαγάγει νέες Big Data τεχνικές επιχειρηματικής νοημοσύνης σε 4 τομείς Telecom Business (Marketing / πωλήσεις, λειτουργία δικτύου, χρηματοοικονομική λειτουργία και σχέσεις πελατών Management). Οι μαθητές θα εισαχθούν στο εξής:

• Εισαγωγή στο Big Data-τι είναι 4Vs (υπολογισμός, ταχύτητα, ποικιλία και βεβαιότητα) στο Big Data- Γενιά, εξόρυξη και διαχείριση από την προοπτική Telco
• Πώς Big Data η ανάλυση διαφέρει από την ανάλυση δεδομένων κληρονομιάς
• Εσωτερική αιτιολόγηση Big Data -Telco προοπτική
• Εισαγωγή στο Hadoop οικοσύστημα- εξοικειωμένοι με όλα τα Hadoop εργαλεία όπως Hive, Pig, SPARC – πότε και πώς χρησιμοποιούνται για την επίλυση Big Data προβλήματος
• Πώς Big Data εξάγεται για την ανάλυση για το εργαλείο ανάλυσης-όπως Business Analysis’s μπορεί να μειώσει τα σημεία πόνου τους από τη συλλογή και την ανάλυση των δεδομένων μέσω της ολοκληρωμένης Hadoop προσέγγισης dashboard
• Βασική εισαγωγή της ανάλυσης Insight, της ανάλυσης απεικόνισης και της προβλέψιμης ανάλυσης για το Telco
• Η ανάλυση πελατών και η Big Data-how Big Data ανάλυση μπορούν να μειώσουν την αμηχανία πελατών και την δυσαρέσκεια πελατών σε μελέτες Telco-case
• Ανάλυση αποτυχίας δικτύου και αποτυχίας υπηρεσιών από τα μετα-δεδομένα δικτύου και το IPDR
• Χρηματοοικονομική ανάλυση - απάτη, πλοήγηση και εκτίμηση ROI από πωλήσεις και επιχειρησιακά δεδομένα
• Προβλήματα αγοράς πελατών - Στόχος μάρκετινγκ, κατακερματισμός πελατών και διαμεσολάβηση από τα δεδομένα πωλήσεων
• Εισαγωγή και σύνοψη όλων των Big Data αναλυτικών προϊόντων και πού ταιριάζουν στον αναλυτικό χώρο Telco
• Συμπέρασμα-όπως να λάβετε βήμα προς βήμα προσέγγιση για να εισαγάγετε Big Data Business Intelligence στην οργάνωση σας

Στόχος κοινό

• Δραστηριότητες δικτύου, χρηματοοικονομικοί διευθυντές, διευθυντές CRM και κορυφαίοι διευθυντές IT στο γραφείο του Telco CIO.
• Business Αναλυτές στο Telco
• Διευθυντές γραφείων / αναλυτές CFO
• Οι επιχειρησιακοί διευθυντές
• ΔΗΜΟΣΙΟΓΡΑΦΟΙ

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε και πλοηγηθείτε στο Google Colab.
• Γράψτε και εκτελέστε βασικό Python κώδικα.
• Εισαγωγή και χειρισμός συνόλων δεδομένων.
• Δημιουργήστε οπτικοποιήσεις χρησιμοποιώντας Python βιβλιοθήκες.

Οι συμμετέχοντες που θα ολοκληρώσουν αυτήν την εκπαίδευση θα αποκτήσουν μια πρακτική, πραγματική κατανόηση του Data Science και των σχετικών τεχνολογιών, μεθοδολογιών και εργαλείων του.

Οι συμμετέχοντες θα έχουν την ευκαιρία να κάνουν πράξη αυτή τη γνώση μέσα από πρακτικές ασκήσεις. Η ομαδική αλληλεπίδραση και η ανατροφοδότηση του εκπαιδευτή αποτελούν ένα σημαντικό στοιχείο της τάξης.

Το μάθημα ξεκινάει με μια εισαγωγή στις στοιχειώδεις έννοιες του Data Science και στη συνέχεια εξελίσσεται στα εργαλεία και τις μεθοδολογίες που χρησιμοποιούνται στο Data Science.

Ακροατήριο

Προγραμματιστές Τεχνικοί αναλυτές σύμβουλοι πληροφορικής

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωση

Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Η έκρηξη πληροφοριών και δεδομένων στον σημερινό κόσμο είναι απαράμιλλη, η ικανότητά μας να καινοτομούμε και να ξεπερνάμε τα όρια του δυνατού αυξάνεται ταχύτερα από ποτέ. Ο ρόλος του Επιστήμονα Δεδομένων είναι μία από τις δεξιότητες με τη μεγαλύτερη ζήτηση στον κλάδο σήμερα.

Προσφέρουμε πολύ περισσότερα από τη μάθηση μέσω της θεωρίας. παρέχουμε πρακτικές, εμπορεύσιμες δεξιότητες που γεφυρώνουν το χάσμα μεταξύ του ακαδημαϊκού κόσμου και των απαιτήσεων της βιομηχανίας.

Αυτό το πρόγραμμα σπουδών 7 εβδομάδων μπορεί να προσαρμοστεί στις συγκεκριμένες απαιτήσεις του κλάδου σας, επικοινωνήστε μαζί μας για περισσότερες πληροφορίες ή επισκεφθείτε τον ιστότοπο του Ινστιτούτου Nobleprog

Ακροατήριο:

Αυτό το πρόγραμμα απευθύνεται σε πτυχιούχους μεταπτυχιακού επιπέδου καθώς και σε οποιονδήποτε έχει τις απαιτούμενες προαπαιτούμενες δεξιότητες που θα καθοριστούν με αξιολόγηση και συνέντευξη.

Διανομή:

Η παράδοση του μαθήματος θα είναι ένας συνδυασμός Instructor Led Classroom και Instructor Led Online. Συνήθως η 1η εβδομάδα θα είναι «οδηγούμενη στην τάξη», η εβδομάδα 2 - 6 «εικονική τάξη» και η εβδομάδα 7 πίσω στην «οδηγούμενη στην τάξη».

Τα μεγάλα δεδομένα είναι σύνολα δεδομένων που είναι τόσο ογκώδη και περίπλοκα που το παραδοσιακό λογισμικό εφαρμογών επεξεργασίας δεδομένων είναι ανεπαρκές για την αντιμετώπισή τους. Οι μεγάλες προκλήσεις δεδομένων περιλαμβάνουν τη συλλογή δεδομένων, την αποθήκευση δεδομένων, την ανάλυση δεδομένων, την αναζήτηση, την κοινή χρήση, τη μεταφορά, την οπτικοποίηση, την αναζήτηση, την ενημέρωση και την προστασία της ιδιωτικής ζωής των πληροφοριών.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν και να χτίσουν τη σταδιοδρομία τους στο Data Science χρησιμοποιώντας το Kaggle.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε για την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
• Εξερευνήστε την ανάλυση δεδομένων.
• Μάθετε για το Kaggle και πώς λειτουργεί.

KNIME πλατφόρμα KNIME Analytics είναι μια κορυφαία επιλογή ανοιχτού κώδικα για την καινοτομία που βασίζεται σε δεδομένα, βοηθώντας σας να ανακαλύψετε τις δυνατότητες που είναι κρυμμένες στα δεδομένα σας, τα ορυχεία για νέες ιδέες ή να προβλέψετε νέα συμβόλαια μελλοντικής εκπλήρωσης. Με περισσότερα από 1000 ενότητες, εκατοντάδες έτοιμα για εκτέλεση παραδείγματα, πλήρες εύρος ολοκληρωμένων εργαλείων και την ευρεία επιλογή προηγμένων αλγορίθμων, η πλατφόρμα KNIME Analytics είναι η τέλεια εργαλειοθήκη για οποιονδήποτε επιστήμονα δεδομένων και επιχειρηματικό αναλυτή.

Αυτό το μάθημα για την πλατφόρμα KNIME Analytics είναι μια ιδανική ευκαιρία για αρχάριους, προχωρημένους χρήστες και KNIME εμπειρογνώμονες που θα παρουσιαστούν στο KNIME , για να μάθουν πώς να το χρησιμοποιούν αποτελεσματικότερα και πώς να δημιουργήσουν σαφείς και ολοκληρωμένες αναφορές με βάση τις KNIME εργασίας του KNIME

Η εκπαίδευση "Analytics Platform KNIME" προσφέρει μια ολοκληρωμένη επισκόπηση αυτής της δωρεάν πλατφόρμας ανάλυσης δεδομένων. Το πρόγραμμα περιλαμβάνει μια εισαγωγή στην επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων, την εγκατάσταση και τη διαμόρφωση KNIME, τη δημιουργία ροής εργασιών, τη μεθοδολογία για τη δημιουργία επιχειρηματικών μοντέλων και τη μοντελοποίηση δεδομένων. Το μάθημα καλύπτει επίσης προηγμένα εργαλεία ανάλυσης δεδομένων, εισαγωγή και εξαγωγή ροής εργασιών, ενοποίηση εργαλείων, διεργασίες ETL, εξόρυξη δεδομένων, οπτικοποίηση, επεκτάσεις και ενοποιήσεις με εργαλεία όπως R, Java, Python, Gephi, Neo4j. Το συμπέρασμα περιλαμβάνει μια επισκόπηση της αναφοράς, της ενοποίησης με το BIRT και το KNIME WebPortal.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προγραμματίσουν στο Python και στο R για KNIME.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Σχεδιάστε, δημιουργήστε και αναπτύξτε μοντέλα μηχανικής εκμάθησης στο KNIME.
• Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων για λειτουργίες.
• Υλοποίηση έργων επιστήμης δεδομένων από άκρη σε άκρη.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Modin για να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν παράλληλους υπολογισμούς με το Pandas για ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη Pandas ροών εργασίας σε κλίμακα με Modin.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του Modin.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ Modin, Dask και Ray.
• Εκτελέστε τις λειτουργίες Pandas πιο γρήγορα με το Modin.
• Εφαρμόστε ολόκληρο το Pandas API και τις λειτουργίες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το RAPIDS για να δημιουργήσουν επιταχυνόμενες αγωγούς δεδομένων, ροές εργασίας και οπτικοποιήσεις, εφαρμόζοντας αλγόριθμους μηχανικής μάθησης, όπως XGBoost, cuML κ.λπ.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για τη δημιουργία μοντέλων δεδομένων με τη NVIDIA RAPIDS.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, τα στοιχεία και τα πλεονεκτήματα του RAPIDS.
• Αξιοποιήστε GPU για να επιταχύνετε αγωγούς δεδομένων και αναλυτικών στοιχείων από άκρο σε άκρο.
• Εφαρμόστε GPU-επιταχυνόμενη προετοιμασία δεδομένων και ETL με cuDF και Apache Arrow.
• Μάθετε πώς να εκτελείτε εργασίες μηχανικής εκμάθησης με αλγόριθμους XGBoost και cuML.
• Δημιουργήστε οπτικοποιήσεις δεδομένων και εκτελέστε ανάλυση γραφημάτων με το cuXfilter και το cuGraph.