Data Science Training in Namen

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars die willen leren en hun carrière in Data Science willen opbouwen met behulp van Kaggle.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Leer meer over datawetenschap en machine learning.
• Ontdek data-analyse.
• Leer meer over Kaggle en hoe het werkt.

In het eerste deel van deze training behandelen we de basisprincipes van MATLAB en zijn functie als taal en platform. In deze discussie is een inleiding opgenomen voor MATLAB syntaxis, arrays en matrices, datavisualisatie, scriptontwikkeling en objectgeoriënteerde principes. In het tweede deel laten we zien hoe MATLAB te gebruiken voor datamining, machine learning en voorspellende analyses. Om deelnemers een duidelijk en praktisch perspectief van de aanpak en kracht van MATLAB te bieden, trekken we vergelijkingen tussen het gebruik van MATLAB en het gebruik van andere tools zoals spreadsheets, C, C++ en Visual Basic. In het derde deel van de training leren deelnemers hoe ze hun werk kunnen stroomlijnen door hun gegevensverwerking en het genereren van rapporten te automatiseren. Tijdens de cursus zullen de deelnemers de ideeën in praktijk brengen die ze via praktische oefeningen in een laboratoriumomgeving hebben geleerd. Aan het einde van de training hebben de deelnemers een grondige kennis van de mogelijkheden van MATLAB en kunnen ze deze gebruiken voor het oplossen van problemen met gegevenswetenschap in de praktijk en voor het stroomlijnen van hun werk door automatisering. In de loop van de cursus worden beoordelingen uitgevoerd om de voortgang te meten. Indeling van de cursus

• De cursus omvat theoretische en praktische oefeningen, inclusief casusbesprekingen, voorbeeldcode-inspectie en praktische implementatie.

Notitie

• Oefensessies zullen gebaseerd zijn op vooraf afgesproken voorbeeldgegevenssjablonen. Neem contact met ons op als u specifieke wensen hebt.

De training zal de deelnemers helpen zich voor te bereiden op Web Application Development met Python Programming met Data Analytics. Dergelijke gegevensvisualisatie is een geweldige tool voor Top Management in besluitvorming.

Deelnemers die deze training voltooien, krijgen een praktisch, real-world begrip van Data Science en de bijbehorende technologieën, methodologieën en hulpmiddelen Deelnemers krijgen de gelegenheid om deze kennis in de praktijk te brengen door middel van handsonoefeningen Groepsinteractie en feedback van instructeurs vormen een belangrijk onderdeel van de klas De cursus begint met een inleiding tot elementaire concepten van Data Science en gaat vervolgens verder met de tools en methodologieën die worden gebruikt in Data Science Publiek ontwikkelaars Technische analisten IT-consultants Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen Notitie Om een ​​aangepaste training aan te vragen voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen .

Python is een programmeertaal die enorm populair is geworden in de financiële sector. Aangenomen door de grootste investeringsbanken en hedgefondsen, wordt het gebruikt om een breed scala aan financiële toepassingen te bouwen, variërend van kernhandelsprogramma's tot risicobeheersystemen. In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze Python kunnen gebruiken om praktische toepassingen te ontwikkelen voor het oplossen van een aantal specifieke financiële problemen. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de basisprincipes van de programmeertaal Python
• Download, installeer en onderhoud de beste ontwikkeltools voor het maken van financiële applicaties in Python
• Selecteer en gebruik de meest geschikte Python pakketten en programmeertechnieken om financiële gegevens uit verschillende bronnen (CSV, Excel , databases, web, etc.) te organiseren, visualiseren en analyseren.
• Bouw applicaties die problemen oplossen met betrekking tot activaspreiding, risicoanalyse, beleggingsprestaties en meer
• Problemen met een Python toepassing oplossen, integreren, implementeren en optimaliseren

Publiek

• ontwikkelaars
• analisten
• Quants

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Notitie

• Deze training is bedoeld om oplossingen te bieden voor enkele van de belangrijkste problemen waarmee financiële professionals worden geconfronteerd. Als u echter een bepaald onderwerp, hulpmiddel of techniek heeft die u wilt toevoegen of nader wilt uitwerken, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Dit is een 5-daagse inleiding tot Data Science en AI. De cursus wordt geleverd met voorbeelden en oefeningen met Python

Data science is de toepassing van statistische analyse, machine learning, data visualisatie en programmering met als doel het begrijpen en interpreteren van realworld data F # is een geschikte programmeertaal voor data science omdat het efficiënte uitvoering, REPLscripting, krachtige bibliotheken en schaalbare gegevensintegratie combineert In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze F # kunnen gebruiken om een ​​reeks problemen op het gebied van data science op te lossen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik F # 's geïntegreerde data science-pakketten Gebruik F # om samen te werken met andere talen en platforms, waaronder Excel, R, Matlab en Python Gebruik het pakket Deedle om tijdreeksproblemen op te lossen Voer geavanceerde analyse uit met minimale productiekwaliteitskwaliteiten Begrijpen hoe functioneel programmeren een natuurlijke optie is voor wetenschappelijke en big data-berekeningen Toegang tot en visualiseren van gegevens met F # F # toepassen voor machine learning Ontdek oplossingen voor problemen in domeinen zoals business intelligence en social gaming Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Deze instructeur-geleide, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op professionals die een carrière in Data Science willen beginnen. Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Python en MySql.
• Begrijp wat Data Science is en hoe het waarde kan toevoegen aan vrijwel elk bedrijf.
• Leer de basisprincipes van codering in Python
• Leer technieken onder toezicht en zonder toezicht Machine Learning , en hoe deze te implementeren en de resultaten te interpreteren.

Indeling van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefenen.
• Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Overzicht Communications service providers (CSP) worden geconfronteerd met druk om kosten te verminderen en gemiddelde inkomsten per gebruiker (ARPU) te maximaliseren, terwijl een uitstekende klantervaring wordt gewaarborgd, maar gegevensvolumes blijven groeien. Het wereldwijde mobiele gegevensverkeer zal groeien bij een gecombineerde jaarlijkse groei (CAGR) van 78 procent tegen 2016, tot 10,8 exabytes per maand. Ondertussen genereren CSP's grote hoeveelheden gegevens, waaronder call details records (CDR), netwerkgegevens en klantgegevens. Bedrijven die deze gegevens volledig exploiteren, krijgen een concurrentievoordeel. Volgens een recente enquête van The Economist Intelligence Unit, bedrijven die gebruik maken van data-gerichte besluitvorming genieten een 5-6% boost in productiviteit. Maar 53% van de bedrijven gebruikt slechts de helft van hun waardevolle gegevens, en een kwart van de respondenten merkte op dat enorme hoeveelheden nuttige gegevens niet worden vervuld. De gegevensvolumes zijn zo hoog dat handmatige analyse onmogelijk is, en de meeste erfgoedsoftware-systemen kunnen niet ophouden, wat resulteert in waardevolle gegevens die worden weggegooid of verwaarloosd. Met Big Data & Analytics’ high-speed, scalable big data software, CSP's kunnen al hun gegevens mineren voor betere besluitvorming in minder tijd. Verschillende Big Data producten en technieken bieden een end-to-end softwareplatform voor het verzamelen, voorbereiden, analyseren en presenteren van inzichten uit grote gegevens. De toepassingsgebieden omvatten netwerkprestaties monitoring, fraude detectie, klantchurns detectie en kredietrisico-analyse. Big Data & Analytics producten schaal om terabytes van gegevens te beheren, maar de implementatie van dergelijke tools vereist een nieuwe vorm van cloud-gebaseerde database systeem zoals Hadoop of massieve schaal parallelle computing processor (KPU etc.) Deze cursus werkt op Big Data BI voor Telco omvat alle opkomende nieuwe gebieden waarin CSP's investeren om productiviteit te vergroten en nieuwe bedrijfsinkomsten te openen. De cursus biedt een volledige 360 graden overzicht op Big Data BI in Telco zodat besluitvormers en managers een zeer brede en uitgebreide overzicht van de mogelijkheden van Big Data BI in Telco voor productiviteit en inkomen winst. Cursus doelstellingen Het belangrijkste doel van de cursus is om nieuwe Big Data business intelligence technieken te introduceren in 4 sectoren van Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation en Customer Relation Management). Studenten worden geïntroduceerd om te volgen:

• Introductie tot Big Data-wat is 4Vs (volume, snelheid, variëteit en waarheid) in Big Data- Generatie, extractie en beheer vanuit Telco perspectief
• Hoe Big Data analytic verschilt van legacy data analytic
• In-house rechtvaardiging van Big Data -Telco perspectief
• Introductie tot Hadoop Ecosystem- bekendheid met alle Hadoop tools zoals Hive, Pig, SPARC – wanneer en hoe ze worden gebruikt om het probleem op te lossen Big Data
• Hoe Big Data wordt verkregen om te analyseren voor analyse tool-hoe Business Analysis’s kunnen hun pijnpunten van het verzamelen en analyseren van gegevens door middel van geïntegreerde Hadoop dashboard benadering te verminderen
• Basiskennis van Insight-analyse, visualisatie-analyse en predictieve analyse voor Telco
• Customer Churn-analyse en Big Data-how Big Data-analyse kunnen klantchurn en klantongeluk verminderen in Telco-case studies
• Analyse van netwerkfalen en servicefalen van netwerkmetadata en IPDR
• Financiële analyse-fraude, wastage en ROI-schatting uit verkoop- en operationele gegevens
• Customer acquisition problem-Target marketing, klantsegmentatie en cross-sales van verkoopgegevens
• Introductie en samenvatting van alle Big Data analytische producten en waar ze passen in de analytische ruimte van Telco
• Conclusie - hoe stap voor stap een benadering te nemen om Big Data Business Intelligence in uw organisatie te introduceren

Gericht publiek

• Netwerkbeheer, Financieel Manager, CRM-managers en top IT-managers in Telco CIO-kantoor.
• Business Analisten in Telco
• CFO kantoormanagers / analisten
• Operatieve managers
• QA Managers

De explosie van informatie en data in de wereld van vandaag is ongeëvenaard; ons vermogen om te innoveren en de grenzen van het mogelijke te verleggen groeit sneller dan ooit tevoren. De rol van Data Scientist is tegenwoordig een van de meest gevraagde vaardigheden in de industrie.Wij bieden veel meer dan leren via theorie; wij leveren praktische, verkoopbare vaardigheden die de kloof overbruggen tussen de wereld van de academische wereld en de eisen van de industrie.Dit curriculum van 7 weken kan worden afgestemd op uw specifieke branchevereisten. Neem contact met ons op voor meer informatie of bezoek de website van het Nobleprog InstituutPubliek:Dit programma is bedoeld voor afgestudeerden op postniveau en voor iedereen met de vereiste vereiste vaardigheden, die zullen worden bepaald door een beoordeling en een interview.Levering:De cursus wordt gegeven een mix van Instructor Led Classroom en Instructor Led Online; normaal gesproken zal de eerste week 'klassikaal geleid' zijn, weken 2 - 6 'virtueel klaslokaal' en week 7 terug naar 'klassikaal geleid'.  

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 cursus is bedoeld voor Marketing Sales Professionals die dieper willen ingaan op de toepassing van data science in Marketing/ Sales. De cursus biedt gedetailleerde dekking van verschillende data science-technieken die worden gebruikt voor ‘upsale’, ‘cross-sale’, marktsegmentatie, branding en CLV.Verschil tussen Marketing en verkoop - Hoe is het dat verkoop en marketing verschillend zijn?In heel eenvoudige bewoordingen kan verkoop worden omschreven als een proces dat zich richt op of zich richt op individuen of kleine groepen. Marketing richt zich daarentegen op een grotere groep of het algemene publiek. Marketing omvat onderzoek (het identificeren van de behoeften van de klant), de ontwikkeling van producten (het produceren van innovatieve producten) en het promoten van het product (via advertenties) en het creëren van bewustzijn over het product bij de consument. Marketing betekent dus het genereren van leads of prospects. Zodra het product op de markt is, is het de taak van de verkoper om de klant ervan te overtuigen het product te kopen. Sales betekent het omzetten van de leads of prospects in aankopen en bestellingen, terwijl marketing gericht is op langere termijnen, heeft sales betrekking op kortere doelen.

Jupyter is een open-source, webgebaseerde interactieve IDE- en computeromgeving.Deze live training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) introduceert het idee van gezamenlijke ontwikkeling in datawetenschap en laat zien hoe Jupyter kan worden gebruikt om als team deel te nemen aan de "levenscyclus van een computationeel idee".  Het leidt deelnemers door het maken van een voorbeeldproject voor datawetenschap op basis van het Jupyter-ecosysteem.Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Jupyter, inclusief het maken en integreren van een teamrepository op Git.
• Gebruik Jupyter-functies zoals extensies, interactieve widgets, modus voor meerdere gebruikers en meer om projectsamenwerking mogelijk te maken.
• Maak, deel en organiseer Jupyter Notebooks met teamleden.
• Kies uit Scala, Python, R, om code te schrijven en uit te voeren tegen big data-systemen zoals Apache Spark, allemaal via de Jupyter-interface.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefeningen.
• Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Opties voor het aanpassen van cursussen

• De Jupyter Notebook ondersteunt meer dan 40 talen, waaronder R, Python, Scala, Julia, enz. Om deze cursus aan te passen aan uw taal of talen naar keuze, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

KNIME Analytics Platform is een toonaangevende open source-optie voor data-driven innovatie, waarmee u het potentieel in uw gegevens verborgen kunt ontdekken, nieuwe inzichten kunt verkrijgen of nieuwe toekomst kunt voorspellen. Met meer dan 1000 modules, honderden voorbereide voorbeelden, een uitgebreid assortiment geïntegreerde tools en de breedste keuze van geavanceerde algoritmen beschikbaar, KNIME Analytics Platform is de perfecte toolbox voor elke data wetenschapper en business analist. Deze cursus voor KNIME Analytics Platform is een ideale gelegenheid voor beginners, geavanceerde gebruikers en KNIME experts om te worden geïntroduceerd aan KNIME, om te leren hoe het effectiever te gebruiken, en hoe om duidelijke, uitgebreide rapporten te creëren op basis van KNIME werkstromen Deze instructeur geleide, live training (online of on-site) is gericht op gegevens professionals die willen gebruiken KNIME om complexe zakelijke behoeften op te lossen. Het is gericht op het publiek dat geen programmering kent en van plan is om geavanceerde tools te gebruiken om analytische scenario's te implementeren. Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Installeer en configureren KNIME.
• Maak Data Science scenario’s
• Train, testen en valideren van modellen
• Implementatie eindigt met de eindwaardeketen van gegevenswetenschapsmodellen

Format van de cursus

• Interactieve lezingen en discussie.
• Veel oefeningen en oefeningen.
• Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.

Cursus aanpassingsopties

• Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen of om meer te weten te komen over dit programma, neem dan contact met ons op om te organiseren.

KNIME Server is de ondernemingssoftware voor teamgebaseerde samenwerking, automatisering, beheer en implementatie van gegevenswetenschap werkstromen als analytische toepassingen en diensten. Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Schema-analyse werkstromen om automatisch uit te voeren en jezelf meer tijd te geven om zich te concentreren op data wetenschap.
• Controle werkstromento automatische modelbeheer
• Scale en pin workflow uitvoeringmet goed voorzien, high-performance server architectuur die is geconfigureerd naar uw specificaties.
• Ontwerpen, bewerken en uitvoeren van werkstromen op KNIME Server met behulp van de remote workflow editor en profiteren van goed voorziene hardware in een veilige omgeving.

Format van de cursus

• Interactieve lezingen en discussie.
• Veel oefeningen en oefeningen.
• Hand-on implementatie in een live-lab-omgeving.

Cursus aanpassingsopties

• Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen of om meer te weten te komen over dit programma, neem dan contact met ons op om te organiseren.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die big data-bronnen willen bevragen met Presto.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Gebruik de sleutelconcepten van Presto om moderne big data-systemen te optimaliseren.
• Gebruik Presto om magazijnen op exabyte-schaal te runnen.
• Kloon gegevens naar een eigen gegevensopslagsysteem.
• Werk met bestaande BI-tools zoals R en Tableau.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op data-analisten en webontwikkelaars die associatieve modellen willen ontwikkelen in Qlik Sense.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Pas Qlik Sense toe in datawetenschap.
• Gebruik en navigeer door de Qlik Sense-interface.
• Creëer een datageletterd personeelsbestand met AI-interactie.
• Creëer een datagedreven onderneming met Qlik Sense.

Praktisch Quantum Computing: Live OnlineLanceer uw hightech-carrièreDit is een 10 uur durende, live online training onder leiding van een instructeur. Na je meeslepende training ben je klaar om aan de slag te gaan als quantum computing-ontwikkelaar op instapniveau.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Voer uw kwantumprogramma's uit en test deze met de geïntegreerde IBM Q. Gebruik Qiskit om kwantumcomputerprogramma's te maken, compileren en uitvoeren. Werken met praktische en geavanceerde kwantumalgoritmen zoals QAOA. Herschikking van problemen uit de echte wereld in een geschikte kwantumcomputertaal.

Formaat van de cursus

Interactieve lezing en discussie. Veel oefeningen en oefeningen. Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

Als u een training op maat voor deze cursus wilt aanvragen, kunt u contact met ons opnemen om een afspraak te maken.

Deze klassikale trainingssessie bevat presentaties en vraag- en antwoordsessies

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die de SMACK-stack willen gebruiken om dataverwerkingsplatforms voor big data-oplossingen te bouwen.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Implementeer een datapijplijnarchitectuur voor het verwerken van big data.
• Ontwikkel een clusterinfrastructuur met Apache Mesos en Docker.
• Analyseer gegevens met Spark en Scala.
• Beheer ongestructureerde gegevens met Apache Cassandra.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die het Anaconda ecosysteem willen gebruiken om pakketten en data-analyseworkflows op één platform vast te leggen, te beheren en te implementeren.Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Anaconda-componenten en -bibliotheken.
• Begrijp de kernconcepten, functies en voordelen van Anaconda.
• Beheer pakketten, omgevingen en kanalen met Anaconda Navigator.
• Gebruik Conda-, R- en Python-pakketten voor datawetenschap en machine learning.
• Maak kennis met enkele praktische gebruiksscenario's en technieken voor het beheren van meerdere dataomgevingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (op locatie of op afstand) is gericht op 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 kunnen deelnemers:

• Zet de noodzakelijke ontwikkelomgeving op om datamodellen te bouwen met NVIDIA RAPIDS.
• Begrijp de kenmerken, componenten en voordelen van RAPIDS.
• Maak gebruik van GPU's 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.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (op locatie of op afstand) is gericht op 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 kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde omgeving op om met Modin workflows op schaal te ontwikkelen Pandas.
• 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.