Introduction to Google Colab for Data Science Training Course

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über maschinelles Lernen verbessern möchten, ihre Fähigkeiten im Bereich Hyperparameter-Tuning erweitern und lernen möchten, wie sie Modelle effektiv mit Google Colab einsetzen können.

• Implementieren Sie fortgeschrittene maschinelles Lerne-Modelle unter Verwendung von Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow.
• Optimieren Sie die Modell-Leistung durch Hyperparameter-Tuning.
• Bereitstellen Sie maschinelle Lerne-Modelle in realen Anwendungen mit Google Colab.
• Zusammenarbeiten und Verwalten von großmaßstäblichen Projekten im Bereich maschinelles Lernen in Google Colab.

This instructor-led, live training in Deutschland (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die das Anaconda-Ökosystem zur Erfassung, Verwaltung und Bereitstellung von Paketen und Datenanalyse-Workflows auf einer einzigen Plattform nutzen möchten.

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

• Anaconda-Komponenten und -Bibliotheken zu installieren und zu konfigurieren.
• Die Kernkonzepte, Funktionen und Vorteile von Anaconda zu verstehen.
• Pakete, Umgebungen und Kanäle mit Anaconda Navigator zu verwalten.
• Conda, R und Python Pakete für Data Science und maschinelles Lernen verwenden.
• Sie lernen einige praktische Anwendungsfälle und Techniken für die Verwaltung mehrerer Datenumgebungen kennen.

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

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Ingenieure, die Google Colab und Apache Spark für die Verarbeitung und Analyse von großen Datensätzen einsetzen möchten.

• Ein Umgebung für große Daten mithilfe von Google Colab und Spark einrichten.
• Große Datensätze effizient verarbeiten und analysieren mit Apache Spark.
• große Daten in einer kollaborativen Umgebung visualisieren.
• Apache Spark mit Cloud-basierten Tools integrieren.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow nutzen möchten, um mit Google Colab sophisticated Sehmodelle zu entwickeln.

• Erstellen und Trainieren von Convolutional Neural Networks (CNNs) mit TensorFlow.
• Nutzung von Google Colab für skalierbare und effiziente Modellentwicklung im Cloud-Umfeld.
• Implementierung von Bildvorbereitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben.
• Bereitstellung von Computer-Vision-Modellen für Anwendungen im Alltag.
• Nutzung von Transfer-Learning, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Visualisieren und Interpretieren der Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Techniken mit der Google Colab-Umgebung verstehen und anwenden möchten.

• Einrichten und Navigieren in Google Colab für Deep-Learning-Projekte.
• Grundlagen neuronaler Netzwerke verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Training und Bewertung von Deep-Learning-Modellen durchführen.
• Fortgeschrittene Funktionen von TensorFlow für Deep Learning nutzen.

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

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger auf dem Gebiet der Datenwissenschaft, die lernen möchten, wie man bedeutende und visuell ansprechende Datavisualisierungen erstellt.

• Google Colab für Datavisualisierung einrichten und bedienen.
• Verschiedene Arten von Plots mit Matplotlib erstellen.
• Seaborn zur Anwendung高级可视化技术。
• 自定义图表以提高演示效果和清晰度。
• 使用可视化工具有效解释和呈现数据。

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und -entwickler, die Data Science mit Kaggle erlernen und ihre Karriere ausbauen möchten.

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

• Über Datenwissenschaft und maschinelles Lernen lernen.
• Datenanalytik erforschen.
• Lernen Sie über Kaggle und wie es funktioniert.

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

Diese von einem Trainer durchgeführte, lebendige Ausbildung an Ort und Stelle oder Online (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die maschinelles Lernen effizient unter Verwendung der Google Colab-Umgebung anwenden möchten.

• Einrichtung und Bedienung von Google Colab für Maschinen-Lernprojekte.
• Verständnis und Anwendung verschiedener maschineller Lernalgorithmen.
• Nutzung von Bibliotheken wie Scikit-learn zur Analyse und Vorhersage von Daten.
• Implementierung von überwachtem und unüberwachtem Lernen.
• Effektive Optimierung und Bewertung maschineller Lernmodelle.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Modin verwenden möchten, um parallele Berechnungen mit Pandas für eine schnellere Datenanalyse zu erstellen und zu implementieren.

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

• die notwendige Umgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von Pandas-Workflows in großem Maßstab mit Modin zu beginnen.
• die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin zu verstehen.
• Die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray kennen.
• Schnellere Durchführung von Pandas-Vorgängen mit Modin.
• Implementierung der gesamten Pandas API und Funktionen.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die NLP-Techniken mithilfe von Python in Google Colab anwenden möchten.

• Grundlagen der Sprachverarbeitung verstehen.
• Textdaten für NLP-Aufgaben vorverarbeiten und bereinigen.
• Sentimentanalyse mit den Bibliotheken NLTK und SpaCy durchführen.
• Mit Textdaten in Google Colab arbeiten, um skalierbare und kollaborative Entwicklung zu ermöglichen.

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteigerentwickler und Datenanalysten, die Python Programmierung von Grund auf mithilfe von Google Colab erlernen möchten.

• Grundlagen der Python Programmiersprache verstehen.
• Python-Code in der Google Colab-Umgebung implementieren.
• Kontrollstrukturen nutzen, um den Fluss eines Python Programms zu steuern.
• Funktionen erstellen, um Code effektiv zu organisieren und zu wiederverwenden.
• Grundlegende Bibliotheken für Python Programmierung erkunden und verwenden.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die RAPIDS nutzen möchten, um GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen zu erstellen und dabei Algorithmen des maschinellen Lernens wie XGBoost, cuML usw. anzuwenden.

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

• Einrichten der erforderlichen Entwicklungsumgebung zur Erstellung von Datenmodellen mit NVIDIA RAPIDS.
• Die Funktionen, Komponenten und Vorteile von RAPIDS zu verstehen.
• Nutzung von GPU zur Beschleunigung von End-to-End-Daten- und Analysepipelines.
• Implementierung von GPU-beschleunigter Datenvorbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow.
• Lernen Sie, wie Sie maschinelle Lernaufgaben mit XGBoost- und cuML-Algorithmen durchführen können.
• Erstellen Sie Datenvisualisierungen und führen Sie Graphanalysen mit cuXfilter und cuGraph durch.

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

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für das maschinelle Lernen durch stärkere Förderung und dessen praktische Anwendungen in der KI-Entwicklung mit Google Colab vertiefen möchten.

• Kernkonzepte von Algorithmen des verstärkenden Lernens verstehen.
• Verstärkendes Lernen mit TensorFlow und OpenAI Gym implementieren.
• Intelligente Agenten entwickeln, die durch Versuch und Irrtum lernen.
• Die Leistung der Agenten mit fortgeschrittenen Techniken wie Q-Lernen und tiefen Q-Netzwerken (DQNs) optimieren.
• Agenten in simulierten Umgebungen mithilfe von OpenAI Gym trainieren.
• Modelle des verstärkenden Lernens für praktische Anwendungen einsetzen.

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

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die Zeitreihenprognose-Techniken auf realen Daten unter Verwendung von Google Colab anwenden möchten.

• Grundlagen der Zeitreihenanalyse verstehen.
• Google Colab zur Bearbeitung von Zeitreihendaten verwenden.
• ARIMA-Modelle anwenden, um Trends zu prognostizieren.
• Facebook's Prophet-Bibliothek zur flexiblen Prognose nutzen.
• Zeitreihendaten und die Ergebnisse der Prognose visualisieren.