Python Programming Fundamentals using Google Colab 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.

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 het afronden van deze training kunnen deelnemers:

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende datawetenschappers en IT-professionals die de basisprincipes van datawetenschap willen leren met behulp van Google Colab.

• Google Colab instellen en navigeren.
• Basis-Python-code schrijven en uitvoeren.
• Datasetten importeren en verwerken.
• Visualisaties maken met behulp van Python-bibliotheken.

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.

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.

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.

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 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.

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.

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.