Data Science Trainingen in Namen

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op beginnersniveau die het concept van vooraf getrainde modellen willen begrijpen en willen leren hoe ze deze kunnen toepassen om echte problemen op te lossen zonder modellen helemaal opnieuw te bouwen.

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

• Begrijp het concept en de voordelen van vooraf getrainde modellen.
• Verken verschillende vooraf getrainde modelarchitecturen en hun gebruiksscenario's.
• Verfijn een vooraf getraind model voor specifieke taken.
• Implementeer vooraf getrainde modellen in eenvoudige machine learning-projecten.

Deze door een docent begeleide, live training (online of op locatie) is gericht op datawetenschappers en analisten op intermiddelair niveau die AWS Cloud9 willen gebruiken voor gestroomlijnde data science workflows.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Een data science omgeving instellen in AWS Cloud9.
• Data-analyse uitvoeren met Python, R en Jupyter Notebook in Cloud9.
• AWS Cloud9 integreren met AWS data-services zoals S3, RDS en Redshift.
• AWS Cloud9 gebruiken voor de ontwikkeling en implementatie van machine learning-modellen.
• Cloudgebaseerde workflows optimaliseren voor data-analyse en -verwerking.

Deze door een instructeur gegeven, live training (online of op locatie) is gericht op deelnemers op intermediair niveau die machine learning workflows willen automatiseren en beheren, inclusief model training, validatie en implementatie met behulp van Apache Airflow.

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

• Apache Airflow in te stellen voor het orchestreren van machine learning workflows.
• Data preprocessing, model training en validatietaken te automatiseren.
• Airflow te integreren met machine learning frameworks en tools.
• Machine learning modellen te implementeren met behulp van geautomatiseerde pipelines.
• Machine learning workflows in productie te monitoren en te optimaliseren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op beginnende datascientists en IT-professionals die de basisprincipes van datascientie willen leren met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Google Colab installeren en navigeren.
• Basiscode in Python schrijven en uitvoeren.
• Datasetten importeren en verwerken.
• Visualisaties maken met behulp van Python bibliotheken.

Deze door een instructeur geleide live training in Namen (online of op locatie) introduceert het idee van samenwerkende ontwikkeling in datawetenschap en demonstreert hoe Jupyter te gebruiken om als team deel te nemen in de "levenscyclus van een computabel idee". Het begeleidt de deelnemers door het creëren van een voorbeeldproject in datawetenschap, gebaseerd op het Jupyter-ecosysteem.

Na deze training kunnen de deelnemers:

• Jupyter installeren en configureren, inclusief het maken en integreren van een teamrepository op Git.
• Jupyter-functies zoals extensies, interactieve widgets, multiuser-modus en meer gebruiken om projectcollaboratie mogelijk te maken.
• Jupyter Notebooks maken, delen en organiseren met teamleden.
• Kiezen uit Scala, Python, R, om code te schrijven en uit te voeren tegen big data systemen zoals Apache Spark, alles via de Jupyter-interface.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (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.

In het eerste deel van deze training behandelen we de basisprincipes van MATLAB en de functie ervan als zowel een taal als een platform.  In deze discussie is een inleiding opgenomen in MATLAB syntaxis, arrays en matrices, datavisualisatie, scriptontwikkeling en objectgeoriënteerde principes.

In het tweede deel laten we zien hoe je MATLAB kunt gebruiken voor datamining, machine learning en voorspellende analyses. Om deelnemers een duidelijk en praktisch perspectief te geven op de aanpak en kracht van MATLAB, maken 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 geleerde ideeën in de praktijk brengen door middel van praktische oefeningen in een laboratoriumomgeving. Aan het einde van de training hebben de deelnemers een grondig begrip van de capaciteiten van MATLAB en kunnen ze deze gebruiken voor het oplossen van real-world data science-problemen en voor het stroomlijnen van hun werk door middel van automatisering.

Tijdens de cursus zullen beoordelingen worden uitgevoerd om de voortgang te meten.

Opzet van de cursus

• De cursus omvat theoretische en praktische oefeningen, waaronder casusbesprekingen, inspectie van voorbeeldcodes en praktische implementatie.

Notitie

• Oefensessies zijn gebaseerd op vooraf afgesproken voorbeeldgegevensrapportsjablonen. Als u specifieke wensen heeft, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

De training cursus helpt de deelnemers zich voor te bereiden op Web Application Development met behulp van Python-programmering en Data Analytics. Zo'n datavisualisatie is een geweldig instrument voor Top Management bij het nemen van beslissingen.

Deelnemers die deze training voltooien, krijgen een praktisch, realistisch inzicht in Data Science en de bijbehorende technologieën, methodologieën en hulpmiddelen.

Deelnemers krijgen de kans om deze kennis in de praktijk te brengen door middel van praktische oefeningen. Groepsinteractie en feedback van de instructeur vormen een belangrijk onderdeel van de klas.

De cursus begint met een inleiding tot de elementaire concepten van Data Science en gaat vervolgens verder met de hulpmiddelen en methodologieën die in Data Science worden gebruikt.

Audiëntie

• Ontwikkelaars
• Technische analisten
• IT-adviseurs

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Notitie

• Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.

Python is een programmeertaal die enorm veel populariteit heeft gekregen in de financiële sector. Geadopteerd door de grootste beleggingsbanken en hedgefondsen wordt het gebruikt om een breed scala aan financiële toepassingen te bouwen, van kernhandelsprogramma's tot risicomanagementsystemen.

Tijdens deze instructiegeleide live training zullen deelnemers leren hoe ze Python kunnen gebruiken om praktische toepassingen te ontwikkelen voor het oplossen van een aantal specifieke financiële problemen.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn:

• Het basisprincipe van de Python-programmeertaal begrijpen
• De beste ontwikkeltools downloaden, installeren en onderhouden voor het creëren van financiële toepassingen in Python
• De meest geschikte Python-pakketten en -programmeertechnieken selecteren en gebruiken om financiële gegevens uit verschillende bronnen (CSV, Excel, databases, web, etc.) te organiseren, visualiseren en analyseren
• Toepassingen bouwen die problemen oplossen gerelateerd aan asset allocatie, risicoanalyse, investeringsprestaties en meer
• Een Python-toepassing troubleshooten, integreren, implementeren en optimaliseren

Doelgroep

• Ontwikkelaars
• Analytici
• Quants

Cursusopzet

• Gedeeltelijk lezing, gedeeltelijk discussie, oefeningen en veel praktijkervaring

Noot

• Deze training strekt zich uit over oplossingen voor sommige van de belangrijkste problemen waarmee financiële professionals worden geconfronteerd. Als u een bepaald onderwerp, hulpmiddel of techniek wilt toevoegen of verder uitwerken, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Dit is een 5-daagse introductie tot Data Science en Kunstmatige Intelligentie (KI).

De cursus wordt gegeven met voorbeelden en oefeningen met behulp van Python

Dit door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is bedoeld voor professionals die een carrière in Data Science willen beginnen.

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

• Python en MySql te installeren en te configureren.
• Te begrijpen wat Data Science is en hoe het waarde kan toevoegen aan bijna elk bedrijf.
• De basisprincipes van programmeren in Python te leren
• Geleide en ongeleide Machine Learning technieken te leren, en hoe deze te implementeren en de resultaten te interpreteren.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor aanpassing van de cursus

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

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (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.

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 Instituut

Publiek:

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- en verkoopprofessionals die dieper ingaan op de toepassing van datawetenschap in marketing en verkoop. De cursus biedt een gedetailleerde behandeling van verschillende datawetenschapstechnieken die worden gebruikt voor “upsale”, “cross-sale”, marktsegmentatie, branding en CLV.

Verschil tussen Marketing en Verkoop - Hoe verschillen verkoop en marketing van elkaar?

In heel eenvoudige bewoordingen kan verkoop worden omschreven als een proces dat zich richt op individuen of kleine groepen. Marketing richt zich daarentegen op een grotere groep of het algemeen publiek. Marketing omvat onderzoek (identificatie van de behoeften van de klant), productontwikkeling (het produceren van innovatieve producten) en promotie van het product (door middel van reclame) en creëert bewustzijn over het product onder consumenten. Zo is marketing gericht op het genereren van leads of prospects. Zodra het product op de markt is, is het de taak van de verkoper om de klant te overtuigen om het product te kopen. Verkoop betekent leads of prospects omzetten in aankopen en bestellingen, terwijl marketing zich richt op langere termijn, richt verkoop zich op kortere doelen.

KNIME Analytics Platform is a leading open source option for data-driven innovation, helping you discover the potential hidden in your data, mine for fresh insights, or predict new futures. With more than 1000 modules, hundreds of ready-to-run examples, a comprehensive range of integrated tools, and the widest choice of advanced algorithms available, KNIME Analytics Platform is the perfect toolbox for any data scientist and business analyst.

Deze cursus voor KNIME Analytics Platform is een ideale kans voor beginners, geavanceerde gebruikers en KNIME-experts om kennis te maken met KNIME, te leren hoe het effectiever te gebruiken, en hoe duidelijke, uitgebreide rapporten op basis van KNIME-werkstromen te creëren.

Dit instructeur-led, live training (online of ter plekke) is gericht op dataprofessionals die KNIME willen gebruiken om complexe bedrijfsbehoeften te vervullen.

Deze cursus is bedoeld voor het publiek dat geen programmering kent en van plan is om snijvlakken in de tools te implementeren om analyse-scenario's uit te voeren.

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

• KNIME te installeren en configureren.
• Data Science-scenario's op te bouwen
• Modellen te trainen, testen en valideren
• Einde-voor-einde waardeketens van data science-modellen te implementeren

Cursusformaat

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

Cursustune-aan-vraag opties

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen of meer informatie over dit programma te krijgen, neem contact met ons op om de details te regelen.

Deze door een instructeur geleide live training in Namen (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde data-analyse, ontwikkelaars of toekomstige datawetenschappers die machine learning-technieken willen toepassen in Python om inzichten te verkrijgen, voorspellingen te doen en gegevensgestuurde beslissingen te automatiseren.

Na voltooiing van deze cursus zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De belangrijkste machine learning-paradigma's te begrijpen en te onderscheiden.
• Gegevensvoorbewerkingstechnieken en modelbeoordelingsmetrieken te verkennen.
• Machine learning-algoritmen toe te passen op echte problemen met gegevens.
• Python bibliotheken en Jupyter-notebooks te gebruiken voor praktische ontwikkeling.
• Modellen te bouwen voor voorspelling, classificatie, aanbeveling en clustering.

Deze instructeurgeleide, live training in Namen (online of on-site) is gericht op dataanalisten en webontwikkelaars die associatieve modellen in Qlik Sense willen ontwikkelen.

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

• Qlik Sense toe te passen in data science.
• Het Qlik Sense-gebruikersinterface te gebruiken en te navigeren.
• Een gegevensvaardige workforc met AI-interactie op te bouwen.
• Een data-drijvende organisatie te creëren met Qlik Sense.

Na deze immersieve training bent u klaar om als beginnend quantum computing ontwikkelaar aan het werk te gaan.

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

• Uw quantumprogramma's uitvoeren en testen met de geïntegreerde IBM Q
• Gebruik maken van Qiskit om quantum computing programma's te creëren, compileren en uitvoeren
• Werken met praktische en geavanceerde quantum algoritmen zoals QAOA
• Echte problemen omzetten in een passende quantum computing taal

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Praktijkgerichte implementatie in een live-lab omgeving.

Aanpassingsmogelijkheden van de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en ontwikkelaars die RAPIDS willen gebruiken om GPU-geaccelereerde datapijplijnen, workflows en visualisaties te bouwen en machine learning algoritmen zoals XGBoost, cuML, enz. toe te passen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving inrichten om datamodellen te bouwen met NVIDIA RAPIDS.
• De functies, componenten en voordelen van RAPIDS begrijpen.
• GPUs benutten om end-to-end data- en analytische pijplijnen te versnellen.
• GPU-geaccelereerde datapreparatie en ETL implementeren met cuDF en Apache Arrow.
• Leren hoe machine learning taken uit te voeren met XGBoost en cuML algoritmen.
• Datavisualisaties bouwen en grafische analyse uitvoeren met cuXfilter en cuGraph.

Deze instructeur-geleide, live training in Namen (online of op locatie) is gericht op data scientists die de SMACK stack willen gebruiken om data processing platforms voor big data-oplossingen te bouwen.

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

• Een data pipeline architectuur voor big data implementeren.
• Een cluster-infrastructuur met Apache Mesos en Docker ontwikkelen.
• Data analyseren met Spark en Scala.
• Ongestructureerde data beheren met Apache Cassandra.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (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.