Datamining met Python Training Cursus

Publiek

Als u de gegevens waartoe u toegang heeft, wilt begrijpen of ongestructureerde gegevens op het internet wilt analyseren (zoals Twitter, Linked in, enz ...), is deze cursus iets voor u.

Het is vooral bedoeld voor besluitvormers en mensen die moeten kiezen welke gegevens het verzamelen waard zijn en wat het analyseren waard is.

Het is niet gericht op mensen die de oplossing configureren, die mensen zullen echter profiteren van het grote geheel.

Bezorgingsmodus

Tijdens de cursus krijgen de deelnemers werkvoorbeelden van voornamelijk open source-technologieën.

Korte lezingen worden gevolgd door een presentatie en eenvoudige oefeningen door de deelnemers

Gebruikte inhoud en software

Alle gebruikte software wordt elke keer dat de cursus wordt uitgevoerd bijgewerkt, dus we controleren de nieuwste versies mogelijk.

Het omvat het proces van het verkrijgen, formatteren, verwerken en analyseren van de gegevens, om uit te leggen hoe het besluitvormingsproces kan worden geautomatiseerd met machine learning.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en software-ingenieurs die Dask willen gebruiken met het Python ecosysteem om grote datasets te bouwen, schalen en analyseren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de omgeving op om te beginnen met het bouwen van big data-verwerking met Dask en Python.
• Ontdek de functies, bibliotheken, tools en API's die beschikbaar zijn in Dask.
• Begrijp hoe Dask parallel computing in Python versnelt.
• Leer hoe u het Python-ecosysteem (Numpy, SciPy en Pandas) kunt schalen met Dask.
• Optimaliseer de Dask-omgeving om hoge prestaties te behouden bij het verwerken van grote datasets.

Objectief:

Afgevaardigden zijn in staat om grote datasets te analyseren, patronen te extraheren, de juiste variabele te kiezen die van invloed is op de resultaten, zodat een nieuw model wordt voorspeld met voorspellende resultaten.

Natuurlijk kan elke tool worden geleverd, inclusief gratis open-source datamining-software en applicaties

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.

Deze door een instructeur geleide live training in België (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en data-analisten op intermediair niveau die hun vaardigheden in data-analyse en manipulatie met behulp van Pandas en NumPy willen verbeteren.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Een ontwikkelomgeving instellen die Python, Pandas en NumPy omvat.
• Een data-analyseapplicatie maken met behulp van Pandas en NumPy.
• Geavanceerde data-wrangling-, sorterings- en filteroperaties uitvoeren.
• Aggregaatoperaties uitvoeren en tijdreeksdata analyseren.
• Data visualiseren met Matplotlib en andere visualisatiebibliotheken.
• Hun data-analysecode debuggen en optimaliseren.

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en besluitvormers die werkzaam zijn in datamining en kennisdetectie.

U leert hoe u effectieve plots en manieren maakt om uw gegevens te presenteren en weer te geven op een manier die de besluitvormers zal aanspreken en hen helpt om verborgen informatie te begrijpen.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistische berekeningen, gegevensanalyse en afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft een breed scala aan pakketten voor datamining.

Big data zijn datasets die zo omvangrijk en complex zijn dat traditionele applicatiesoftware voor gegevensverwerking onvoldoende is om hiermee om te gaan. Big data-uitdagingen zijn onder meer het vastleggen van gegevens, gegevensopslag, gegevensanalyse, zoeken, delen, overdragen, visualiseren, opvragen, bijwerken en informatieprivacy.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die de FARM-stack (FastAPI, React en MongoDB) willen gebruiken om dynamische, krachtige en schaalbare webapplicaties te bouwen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Zet de benodigde ontwikkelomgeving op die FastAPI, React en MongoDB integreert. Begrijp de belangrijkste concepten, kenmerken en voordelen van de FARM-stack. Leer hoe u REST API's bouwt met FastAPI. Leer hoe u interactieve applicaties ontwerpt met React. Ontwikkel, test en implementeer applicaties (front-end en back-end) met behulp van de FARM-stack.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die FastAPI met Python willen gebruiken om RESTful API's eenvoudiger en sneller te bouwen, testen en implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De benodigde ontwikkelomgeving instellen om API's te ontwikkelen met Python en FastAPI.
• API's sneller en gemakkelijker creëren met behulp van de FastAPI bibliotheek.
• Leren hoe je datamodellen en schema's kunt maken op basis van Pydantic en OpenAPI.
• API's verbinden met een database met behulp van SQLAlchemy.
• Beveiliging en authenticatie implementeren in API's met behulp van de FastAPI tools.
• Containerimages bouwen en web-API's implementeren op een cloudserver.

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.

Het doel van de cursus is het verstrekken van een diepgaande kennis over het werken met de SQL taal in een Oracle database voor gegevensextractie op een intermidiër niveau.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft ook volgers gevonden onder statistici, ingenieurs en wetenschappers zonder computerprogrammeervaardigheden die het gemakkelijk vinden om te gebruiken. De populariteit is te danken aan het toenemende gebruik van datamining voor verschillende doelen, zoals het instellen van advertentieprijzen, het sneller vinden van nieuwe medicijnen of het verfijnen van financiële modellen. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.

Goal:

Leren werken met SPSS op het niveau van zelfstandigheid

De geadresseerden:

Analisten, onderzoekers, wetenschappers, studenten en iedereen die de mogelijkheid wil verwerven om het SPSS-pakket te gebruiken en populaire dataminingtechnieken te leren.