Introduction to Google Colab for Data Science Training Cursus

Na het afronden van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

Deze door een docent geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor gevorderde professionals die hun kennis van machine learning modellen willen verbeteren, hun vaardigheden in hyperparameter tuning willen verbeteren en willen leren hoe ze modellen effectief kunnen implementeren met behulp van Google Colab.

• Geavanceerde machine learning modellen implementeren met populaire frameworks zoals Scikit-learn en TensorFlow.
• Modelprestaties optimaliseren door hyperparameter tuning.
• Machine learning modellen implementeren in real-world applicaties met behulp van Google Colab.
• Samenwerken en beheren van grote schaal machine learning projecten in Google Colab.

Dit door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde datawetenschappers en medische professionals die AI willen inzetten voor geavanceerde toepassingen in de gezondheidszorg met behulp van Google Colab.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• AI-modellen implementeren voor gezondheidszorg met behulp van Google Colab.
• AI gebruiken voor voorspellende modellering in gezondheidsgegevens.
• Medische beelden analyseren met AI-aangedreven technieken.
• Ethische overwegingen in AI-gebaseerde oplossingen voor gezondheidszorg onderzoeken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die het Anaconda-ecosysteem willen gebruiken om pakketten en workflows voor gegevensanalyse vast te leggen, te beheren en te implementeren in één enkel platform.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Anaconda componenten en bibliotheken.
• Begrijp de kernconcepten, kenmerken en voordelen van Anaconda.
• Beheer pakketten, omgevingen en kanalen met behulp van Anaconda Navigator.
• Gebruik Conda-, R- en Python-pakketten voor datawetenschap en machine learning.
• Maak kennis met enkele praktische use cases en technieken voor het beheren van meerdere data-omgevingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor geavanceerde datawetenschappers en ingenieurs die Google Colab en Apache Spark willen gebruiken voor big data verwerking en analyse.

• Een big data-omgeving instellen met behulp van Google Colab en Spark.
• Grote datasets efficiënt verwerken en analyseren met Apache Spark.
• Big data visualiseren in een samenwerkingsomgeving.
• Apache Spark integreren met cloudoplossingen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

Deze instructeurgeleide, live-training (online of op locatie) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun begrip van computervisie willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen verkennen voor het ontwikkelen van geavanceerde visiemodellen met behulp van Google Colab.

• Convolutional neural networks (CNNs) bouwen en trainen met behulp van TensorFlow.
• Google Colab benutten voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
• Image preprocessing technieken implementeren voor computervisietaken.
• Computervisiemodellen inzetten voor toepassingen in de echte wereld.
• Transfer learning gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen visualiseren en interpreteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op gegevenswetenschappers en ontwikkelaars op intermediair niveau die diepgaande leertechnieken willen begrijpen en toepassen met behulp van de Google Colab-omgeving.

• Installeer en navigeer Google Colab voor diepgaande leertechnieken.
• Begrijp de fundamenten van neurale netwerken.
• Implementeer diepgaande leermodellen met behulp van TensorFlow.
• Train en evalueer diepgaande leermodellen.
• Gebruik geavanceerde functies van TensorFlow voor diepgaande leertechnieken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om: Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende datawetenschappers die willen leren hoe ze zinvolle en visueel aantrekkelijke gegevensvisualisaties kunnen maken.

• Google Colab instellen en navigeren voor gegevensvisualisatie.
• Verschillende soorten grafieken maken met Matplotlib.
• Seaborn gebruiken voor geavanceerde visualisatietechnieken.
• Grafieken aanpassen voor een betere presentatie en duidelijkheid.
• Gegevens effectief interpreteren en presenteren met behulp van visuele hulpmiddelen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en -ontwikkelaars die willen leren en hun carrière willen opbouwen in Data Science met behulp van Kaggle.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Meer informatie over datawetenschap en machine learning.
• Verken data-analyse.
• Lees meer over Kaggle en hoe het werkt.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

Deze begeleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die machine learning algoritmes efficiënt willen toepassen in de Google Colab omgeving.

• Google Colab instellen en navigeren voor machine learning projecten.
• Verschillende machine learning algoritmes begrijpen en toepassen.
• Bibliotheken zoals Scikit-learn gebruiken om data te analyseren en voorspellingen te doen.
• Gecontroleerde en ongecontroleerde leermodellen implementeren.
• Machine learning modellen optimaal instellen en effectief evalueren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en -ontwikkelaars die Modin willen gebruiken om parallelle berekeningen te bouwen en te implementeren met Pandas voor snellere data-analyse.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Zet de benodigde omgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van Pandas workflows op schaal met Modin.
• Begrijp de functies, architectuur en voordelen van Modin.
• Ken de verschillen tussen Modin, Dask en Ray.
• Voer Pandas bewerkingen sneller uit met Modin.
• Implementeer de volledige Pandas API en functies.

Aan het einde van deze opleiding zullen de deelnemers in staat zijn om:

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die NLP-technieken willen toepassen met behulp van Python in Google Colab.

• De kernconcepten van natuurlijke taalverwerking begrijpen.
• Tekstgegevens voor NLP-taakjes voorbewerken en opruimen.
• Sentimentanalyse uitvoeren met behulp van de NLTK en SpaCy bibliotheken.
• Werken met tekstgegevens in Google Colab voor schaalbare en samenwerkende ontwikkeling.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en data-analisten die willen leren programmeren in Python van begin af aan met behulp van Google Colab.

• De basis van de Python programmeertaal begrijpen.
• Python code implementeren in de Google Colab omgeving.
• Beheersingsstructuren gebruiken om de stroom van een Python programma te beheren.
• Functies maken om code efficiënt te organiseren en her te gebruiken.
• Basisbibliotheken voor Python programmeren verkennen en gebruiken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en -ontwikkelaars die RAPIDS willen gebruiken om GPU-versnelde datapijplijnen, workflows en visualisaties te bouwen, waarbij machine learning-algoritmen worden toegepast, zoals XGBoost, cuML, enz.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om datamodellen te bouwen met NVIDIA RAPIDS.
• Begrijp de kenmerken, componenten en voordelen van RAPIDS.
• Maak gebruik van GPUs om end-to-end data- en analysepijplijnen te versnellen.
• Implementeer GPU-versnelde gegevensvoorbereiding en ETL met cuDF en Apache Arrow.
• Leer hoe u machine learning-taken uitvoert met XGBoost- en cuML-algoritmen.
• Bouw datavisualisaties en voer grafiekanalyses uit met cuXfilter en cuGraph.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

Deze door een instructeur geleide, live training op locatie (online of ter plaatse) is gericht op professionals op geavanceerd niveau die hun kennis van reinforcement learning en de praktische toepassingen ervan in AI-ontwikkeling met behulp van Google Colab willen verdiepen.

• Begrijpen van de kernbegrippen van reinforcement learning-algoritmen.
• Implementeren van reinforcement learning-modellen met behulp van TensorFlow en OpenAI Gym.
• Ontwikkelen van intelligente agenten die leren door trial and error.
• Optimaliseren van de prestaties van agenten met behulp van geavanceerde technieken zoals Q-learning en deep Q-networks (DQNs).
• Trainen van agenten in gesimuleerde omgevingen met behulp van OpenAI Gym.
• Implementeren van reinforcement learning-modellen voor praktische toepassingen.

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat om:

Deze door een instructeur gegeven, live training in België (online of ter plekke) is bedoeld voor data-professionals op intermediair niveau die tijdreeksvoorspellingsmethoden willen toepassen op echte gegevens met behulp van Google Colab.

• Begrijp de basisprincipes van tijdreeksanalyse.
• Gebruik Google Colab om te werken met tijdreeksgegevens.
• Pas ARIMA-modellen toe om data-trends te voorspellen.
• Gebruik de Prophet-bibliotheek van Facebook voor flexibel voorspellen.
• Visualiseer tijdreeksgegevens en voorspellingresultaten.