AWS Cloud9 für Datenwissenschaft Schulung

Dieser Kurs vertieft praktische Ansätze der Datenwissenschaft und Künstlichen Intelligenz unter Verwendung von Python – er vermittelt Fachkräften die Fähigkeiten, um Daten zu analysieren, maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln sowie KI-gestützte Anwendungen im Geschäftsbereich einzusetzen. Im Vordergrund stehen CRISP-DM-Arbeitsabläufe, statistische Auswertung, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mittels TensorFlow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Big Data mit Spark sowie das Erzählen von Geschichten anhand von Daten. Ideal geeignet für Einsteiger, die eine Zertifizierung in der Python-basierten Datenwissenschaft anstreben und eine berufsvorbereitende Ausbildung im Bereich Analytik erhalten möchten.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren Kenntnisstands, die Machine-Learning-Workflows automatisieren und verwalten möchten – einschließlich des Trainierens, Validierens sowie Veröffentlichens von Modellen mithilfe von Apache Airflow.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Machine-Learning-Workflows einzurichten.
• Aufgaben wie Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Validierung zu automatisieren.
• Airflow mit gängigen Machine-Learning-Frameworks sowie Werkzeugen zu integrieren.
• Machine-Learning-Modelle mithilfe automatisierter Pipelines bereitzustellen.
• Produktionsumgebungen mit Machine-Learning-Workflows zu überwachen und zu optimieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren und IT-Fachkräfte auf Anfänger- sowie Mittelstufenniveau, die praktische Erfahrungen im Umgang mit AWS-Cloud-Diensten sammeln und sich auf das Examen „AWS Certified SysOps Administrator – Associate“ vorbereiten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• AWS-Dienste sowie Ressourcen sicher einzurichten und zu konfigurieren.
• Benutzeridentitäten, Berechtigungen und den Zugriff auf AWS-Ressourcen zu verwalten.
• Skalierbare, hochverfügbare und fehlertolerante Systeme in der AWS-Cloud zu entwerfen und bereitzustellen.
• Datenflüsse zu und von AWS erfolgreich umzusetzen und zu verwalten.
• Die Nutzung der AWS-Dienste zu optimieren, um effiziente Betriebsabläufe sowie eine kosteneffektive Verwaltung sicherzustellen.

AWS Advanced Architecture bezieht sich auf die Konzeption, Einrichtung und Bereitstellung von Unternehmensinfrastrukturen und Anwendungen in der AWS-Cloud.

Dieser praxisorientierte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Cloud-Ingenieure, die sich mit den komplexeren Aspekten der AWS-Architektur vertraut machen und diese umsetzen möchten. Der Kurs behandelt viele derselben Themen wie die Vorbereitungskurse für die Zertifizierung "AWS Certified Solutions Architect – Professional". Dieser Kurs dient jedoch NICHT der Prüfungsvorbereitung. Es handelt sich um einen praxisnahen Kurs, in dem die Konfigurationen, Implementierungen und Bereitstellungen demonstriert werden, die ein AWS Solutions Architect in einer Live-Lab-Umgebung durchführen muss.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Komplexe Cloud-Lösungen auf der AWS-Plattform designen.
• Softwareanwendungen auf AWS bereitstellen, die skalierbar, hochverfügbar und fehlertolerant sind.
• Die am besten geeigneten AWS-Dienste in eine Anwendung integrieren.
• Eine komplexe Softwareanwendung in die AWS-Cloud migrieren.
• Bewährte Praktiken (Best Practices) für Design, Implementierung, Optimierung und Bereitstellung von Infrastrukturen und Anwendungen auf AWS anwenden.

Form des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viel Übung und Wiederholung.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Wenn Sie einen maßgeschneiderten Schulungskurs für dieses Thema wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Instruktors in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachkräfte mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die lernen möchten, wie sie AWS-Tools und -Dienste effizient nutzen können, um KI-Modelle zu entwickeln, trainieren und einzusetzen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die AI/ML-Dienste von AWS zu verstehen.
• AI/ML-Umgebungen auf AWS einzurichten und zu verwalten.
• Praktische Erfahrungen im Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen von KI-Modellen mithilfe von Amazon SageMaker zu sammeln.
• Verschiedene AWS-KI-Dienste für spezifische Anwendungsfälle gezielt einzusetzen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (vor Ort oder remote) richtet sich an Ingenieure, die IoT-Geräte auf AWS bereitstellen und verwalten möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, eine IoT-Plattform zu entwickeln, bei der Backend, Gateway sowie Geräte mithilfe von AWS implementiert und verwaltet werden.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (vor Ort oder remote) richtet sich an Entwickler, die AWS Lambda nutzen möchten, um Dienste und Anwendungen in die Cloud zu entwickeln und bereitzustellen – ohne sich dabei Gedanken über das Bereitstellen der Ausführungsumgebung machen zu müssen (Server, VMs, Container, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Speicher usw.).

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• AWS Lambda so zu konfigurieren, dass eine Funktion ausgeführt wird.
• FaaS (Functions as a Service) sowie die Vorteile serverloser Entwicklung zu verstehen.
• AWS Lambda-Funktionen zu erstellen, hochzuladen und auszuführen.
• Lambda-Funktionen mit verschiedenen Ereignisquellen zu integrieren.
• Anwendungen auf Basis von AWS Lambda zu verpacken, bereitzustellen, zu überwachen und Fehler zu beheben.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger unter den Datenwissenschaftlern sowie IT-Fachkräften, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Hilfe von Google Colab erlernen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab einzurichten und zu bedienen.
• Grundlegenden Python-Code zu schreiben und auszuführen.
• Datensätze zu importieren und zu verarbeiten.
• Mittels Python-Bibliotheken grafische Darstellungen zu erstellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die ihr Verständnis für DevOps-Methoden vertiefen sowie Entwicklungsprozesse mithilfe von AWS Cloud9 optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• AWS Cloud9 für DevOps-Workflows einzurichten und zu konfigurieren.
• Continuous Integration- und Continuous Delivery-Pipelines zu implementieren.
• Test-, Überwachungs- sowie Bereitstellungsprozesse mit AWS Cloud9 zu automatisieren.
• AWS-Dienste wie Lambda, EC2 und S3 in DevOps-Workflows zu integrieren.
• Versionsverwaltungssysteme wie GitHub oder GitLab in AWS Cloud9 zu nutzen.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittlerer Erfahrung, die lernen möchten, wie man serverlose Anwendungen effizient in AWS Cloud9 und AWS Lambda entwickelt, bereitstellt sowie wartet.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen der serverlosen Architektur verstehen.
• Die AWS Cloud9-Umgebung für die Entwicklung serverloser Anwendungen einzurichten.
• Serverlose Anwendungen mit AWS Lambda zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.
• AWS Lambda mit anderen AWS-Diensten wie API Gateway und S3 zu verknüpfen.
• Serverlose Anwendungen hinsichtlich Leistung und Kosteneffizienz zu optimieren.

Zusammenfassung:

• Verständnis der IoT-Architektur sowie deren Kernfunktionen.
• Einführung in die Konzepte von „Geräten“ und „Sensoren“, das Internet der Dinge sowie die Zuordnung geschäftlicher Anforderungen zu geeigneten IoT-Lösungen.
• Umfassende Übersicht über die wichtigsten IoT-Softwarekomponenten: Hardware, Firmware, Middleware, Cloud-Infrastruktur und mobile Anwendungen.
• Wesentliche IoT-Funktionen: Flottenverwaltung, Datenvisualisierung, SaaS-basierte Lösungen zur Verwaltung und Visualisierung, Alarmsysteme, Integration neuer Sensoren sowie Geo-Fencing.
• Einstieg in die Grundlagen der Kommunikation zwischen IoT-Geräten und Cloud über das MQTT-Protokoll.
• Verbindung von IoT-Geräten mit AWS mittels MQTT über AWS IoT Core.
• Kombination von AWS IoT Core mit AWS Lambda für Berechnungen sowie Amazon DynamoDB zur Datenspeicherung.
• Anschluss eines Raspberry Pi an AWS IoT Core zur reibungslosen Datenkommunikation.
• Praktische Übungen: Entwicklung einer intelligenten Anwendung unter Verwendung von Raspberry PI und AWS IoT Core.
• Visualisierung der Sensordaten sowie Kommunikation über Weboberflächen.

Die KNIME Analytics Platform ist eine führende Open-Source-Lösung für datengestützte Innovationen. Sie hilft Ihnen dabei, das Potenzial in Ihren Daten zu erkennen, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Mit über 1000 Modulen, zahlreichen sofort einsetzbaren Beispielen, einer umfassenden Palette integrierter Werkzeuge sowie der größten Auswahl an fortschrittlichen Algorithmen stellt die KNIME Analytics Platform das ideale Werkzeugset für alle Datenwissenschaftler und Geschäftsanalysten dar.

Dieser Kurs zur KNIME Analytics Platform bietet Anfängern, fortgeschrittenen Nutzern sowie erfahrenen KNIME-Experten eine hervorragende Gelegenheit, sich mit der Plattform vertraut zu machen, deren effektive Nutzung zu erlernen sowie klare und umfassende Berichte auf Basis von KNIME-Arbeitsabläufen zu erstellen.

Diese praxisorientierte Schulung unter Anleitung eines Trainers – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Datenfachkräfte, die mittels KNIME komplexe geschäftliche Herausforderungen bewältigen möchten.

Sie ist insbesondere für Personen gedacht, die keine Programmierkenntnisse besitzen und dennoch modernste Werkzeuge nutzen wollen, um Analyseszenarien zu realisieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KNIME zu installieren und einzurichten.
• Datenwissenschaftliche Szenarien zu entwickeln.
• Modelle zu trainieren, zu testen und zu validieren.
• Die gesamte Wertschöpfungskette von Datenwissenschaftsmodellen umzusetzen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen zur praktischen Anwendung.
• Hands-on-Implementierungen in einer Live-Lab-Umgebung.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Sollten Sie ein maßgeschneidertes Schulungsprogramm wünschen oder weitere Informationen erhalten möchten, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Datenanalysten sowie Entwickler auf mittlerem Niveau oder an angehende Data Scientists, die Maschinell Lernen in Python einsetzen möchten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und datengesteuerte Entscheidungen automatisch durchzuführen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmenden folgende Fähigkeiten erlangt haben:

• Die wichtigsten Paradigmen des Maschinellen Lernens verstehen und voneinander unterscheiden können.
• Datenaufbereitungstechniken sowie Metriken zur Modellbewertung kennenlernen.
• Maschinelle Lernalgorithmen zur Lösung realer Datenprobleme anwenden können.
• Python-Bibliotheken sowie Jupyter-Notebooks zur praktischen Entwicklung nutzen können.
• Modelle für Vorhersage, Klassifikation, Empfehlungen und Clustering erstellen können.

Dieses vom Dozenten geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger aus der Praxis, die das Konzept vortrainierter Modelle verstehen und lernen möchten, sie zur Lösung realer Probleme zu nutzen – ohne dabei eigene Modelle entwickeln zu müssen.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• Das Konzept sowie die Vorteile vortrainierter Modelle zu verstehen.
• Verschiedene Architekturen solcher Modelle sowie deren Einsatzgebiete kennenzulernen.
• Ein vortrainiertes Modell an spezifische Aufgaben anzupassen (Feinabstimmung).
• Vortrainierte Modelle in einfachen Machine-Learning-Projekten zu implementieren.

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzindustrie zunehmend an Beliebtheit gewinnt. Sie wird von großen Investmentbanken und Hedgefonds eingesetzt, um diverse Finanzanwendungen zu entwickeln – von Kernhandelssystemen bis hin zu Risikomanagementsystemen.

In diesem praxisorientierten Workshop unter Anleitung eines erfahrenen Instruktors lernen die Teilnehmer, wie sie Python nutzen können, um konkrete Probleme der Finanzwelt zu bewältigen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Python-Programmierung verstehen
• Die besten Entwicklungstools für Finanzanwendungen herunterladen, installieren und pflegen
• Passende Python-Bibliotheken sowie Programmiermethoden auswählen, um Finanzdaten aus unterschiedlichen Quellen (CSV-Dateien, Excel, Datenbanken, das Web etc.) zu organisieren, darzustellen und zu analysieren
• Anwendungen entwickeln, die sich mit Themen wie Vermögensallokation, Risikoanalyse sowie der Bewertung von Investitionen befassen
• Eine Python-Anwendung fehlerbeheben, integrieren, einsetzen und optimieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quant-Experten

Aufbau des Kurses

• Eine Mischung aus Vorlesungen, Diskussionen, Übungen sowie intensiven praktischen Arbeitseinheiten

Hinweis

• Dieser Kurs zielt darauf ab, Lösungen für typische Herausforderungen im Finanzbereich anzubieten. Sollten Sie jedoch ein spezielles Thema, ein Werkzeug oder eine Technik haben, das bzw. die Sie vertieft behandelt wissen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um entsprechende Arrangements zu treffen.