Machine Learning – Data science Schulung

Dies ist eine fünftägige Einführung in Data Science und AI.

Der Kurs wird mit Beispielen und Übungen mit Python geliefert

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer auf mittlerem Niveau, die Arbeitsabläufe des maschinellen Lernens automatisieren und verwalten möchten, einschließlich der Schulung, Validierung und Bereitstellung von Modellen mit Apache Airflow.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Workflows für maschinelles Lernen einzurichten.
• Datenvorverarbeitung, Modelltraining und Validierungsaufgaben zu automatisieren.
• Airflow mit Frameworks und Tools für maschinelles Lernen zu integrieren.
• Einsatz von Machine-Learning-Modellen mithilfe automatisierter Pipelines.
• Überwachung und Optimierung von Workflows für maschinelles Lernen in der Produktion.

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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Data Scientists und Analysten, die AWS Cloud9 für optimierte Data Science-Workflows nutzen möchten.

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

• Einrichten einer Data Science-Umgebung in AWS Cloud9.
• Datenanalyse mit Python, R und Jupyter Notebook in Cloud9 durchführen.
• AWS Cloud9 mit AWS-Datendiensten wie S3, RDS und Redshift zu integrieren.
• Nutzen Sie AWS Cloud9 für die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen.
• Optimieren Sie Cloud-basierte Arbeitsabläufe für die Datenanalyse und -verarbeitung.

Überblick

Communications Service Provider (CSP) stehen unter Druck, um die Kosten zu senken und das durchschnittliche Einkommen pro Benutzer (ARPU) zu maximieren, während eine ausgezeichnete Kundenerfahrung gewährleistet wird, aber Datenvolumen weiter wachsen. Der weltweite mobile Datenverkehr wird bei einer kombinierten jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 78 Prozent bis 2016 auf 10,8 exabytes pro Monat wachsen.

Währenddessen generieren CSPs große Datenvolumen, einschließlich Call Details Records (CDR), Netzwerkdaten und Kundendaten. Unternehmen, die diese Daten vollumfänglich nutzen, gewinnen einen wettbewerbsfähigen Rand. Laut einer jüngsten Umfrage der The Economist Intelligence Unit genießen Unternehmen, die Datenorientierte Entscheidungsfindung nutzen, eine Produktivitätserhöhung von 5-6%. Doch 53% der Unternehmen nutzen nur die Hälfte ihrer wertvollen Daten, und ein Viertel der Befragten bemerkte, dass große Mengen nützlicher Daten unvergesslich sind. Die Datenvolume sind so hoch, dass manuelle Analyse unmöglich ist, und die meisten Legacy-Software-Systeme können nicht aufrechterhalten, was zu wertvollen Daten führt, die abgelehnt oder ignoriert werden.

Mit Big Data & Analytics’ High-Speed, scalable Big Data-Software können CSPs alle ihre Daten für bessere Entscheidungsfindung in weniger Zeit minieren. Verschiedene Big Data Produkte und Techniken bieten eine End-to-End-Software-Plattform für die Sammlung, Vorbereitung, Analyse und Präsentation von Einsichten aus großen Daten. Anwendungsbereiche umfassen Netzwerkleistungsüberwachung, Betrugdetektion, Kundenschurndetektion und Kreditrisikoanalyse. Big Data & Analytics-Produkte schaal, um Terabytes von Daten zu verarbeiten, aber die Implementierung solcher Tools erfordert eine neue Art von Cloud-basiertes Datenbank-System wie Hadoop oder massive schaal parallele Computing-Prozessor (KPU usw.)

Dieser Kurs arbeitet auf Big Data BI für Telco umfasst alle aufstrebenden neuen Bereiche, in denen CSPs für Produktivitätsgewinnung und die Eröffnung neuer Geschäftsausgabenströme investieren. Der Kurs bietet eine vollständige 360 Grad Überblick Big Data BI in Telco, so dass Entscheidungsträger und Manager eine sehr breite und umfassende Überblick über die Möglichkeiten Big Data BI in Telco für Produktivität und Einkommensgewinnung haben können.

Kursziele

Das Hauptziel des Kurses ist es, neue Big Data Business Intelligence-Techniken in 4 Sektoren Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation und Customer Relation Management) einzuführen. Die Studierenden werden eingeführt, um zu folgen:

• Einführung zu Big Data-was ist 4Vs (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und Wahrscheinlichkeit) in Big Data- Generation, Extraction und Management aus Telco Perspektive
• Wie Big Data Analytik unterscheidet sich von Erbe-Datenanalytik
• In-house Begründung von Big Data -Telco Perspektive
• Einführung in Hadoop Ökosystem- Bekanntschaft mit allen Hadoop Tools wie Hive, Pig, SPARC –Wenn und wie sie verwendet werden, um das Problem zu lösen Big Data
• Wie Big Data zur Analyse für Analyse-Tool-Wie Business Analysis’s können ihre Schmerzpunkte der Sammlung und Analyse von Daten durch integrierte Hadoop Dashboard-Ansatz reduzieren
• Grundlegende Einführung in Insight-Analysen, Visualisierungsanalysen und Predictive-Analysen für Telco
• Customer Churn-Analytics und Big Data-how Big Data-Analytics können Customer Churn und Kundenunzufriedenheit in Telco-Case-Studien reduzieren
• Netzwerkfehler- und Servicefehleranalyse aus Netzwerkmetadata und IPDR
• Finanzanalyse - Betrug, Wastage und ROI-Schätzung aus Verkaufs- und Betriebsdaten
• Kundenaufnahme-Problem-Zielmarketing, Kundensegmentation und Cross-Sales von Verkaufsdaten
• Einführung und Zusammenfassung aller Big Data analytischen Produkte und wo sie in den analytischen Raum von Telco passen
• Schlussfolgerung - wie man Schritt für Schritt einen Ansatz zur Einführung Big Data Business Intelligence in Ihre Organisation einnehmen kann

Zielgruppe

• Netzwerkverkehr, Finanzmanager, CRM-Manager und Top-IT-Manager im Telco CIO-Büro.
• Business Analytiker in Telco
• CFO Büro-Manager / Analysten
• Operationsmanager
• QA Manager

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und IT-Experten, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Google Colab erlernen möchten.

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

• Einrichten und Navigieren in Google Colab.
• Grundlegenden PythonCode schreiben und ausführen.
• Datensätze importieren und bearbeiten.
• Visualisierungen mit Python-Bibliotheken zu erstellen.

Die Teilnehmer, die diese Schulung absolvieren, erhalten ein praktisches, praxisnahes Verständnis von Data Science und den damit verbundenen Technologien, Methoden und Werkzeugen.

Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, dieses Wissen durch praktische Übungen in die Praxis umzusetzen. Die Interaktion in der Gruppe und das Feedback des Kursleiters sind ein wichtiger Bestandteil des Kurses.

Der Kurs beginnt mit einer Einführung in die grundlegenden Konzepte von Data Science und geht dann auf die in Data Science verwendeten Werkzeuge und Methoden ein.

Teilnehmerkreis

• Entwickler
• Technische Analysten
• IT-Berater

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Big Data sind Datenmengen, die so umfangreich und komplex sind, dass herkömmliche Anwendungssoftware für die Datenverarbeitung nicht ausreicht, um mit ihnen umzugehen. Zu den großen Datenherausforderungen gehören Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenanalyse, Suche, Freigabe, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz.

Dieser Kurs richtet sich an Marketing Vertriebsprofis, die tiefer in die Anwendung von Data Science im Marketing/Vertrieb einsteigen möchten. Der Kurs bietet eine detaillierte Abdeckung verschiedener datenwissenschaftlicher Techniken, die für „Upsale“, „Cross-Sale“, Marktsegmentierung, Branding und CLV verwendet werden.

Unterschied zwischen Marketing und Vertrieb – Wie unterscheiden sich Vertrieb und Marketing?

In sehr einfachen Worten kann Verkauf als ein Prozess bezeichnet werden, der sich auf Einzelpersonen oder kleine Gruppen konzentriert oder darauf abzielt. Marketing hingegen richtet sich an eine größere Gruppe bzw. die breite Öffentlichkeit. Marketing umfasst Forschung (Identifizierung der Bedürfnisse des Kunden), Entwicklung von Produkten (Herstellung innovativer Produkte) und Werbung für das Produkt (durch Werbung) sowie die Schaffung eines Bewusstseins für das Produkt bei den Verbrauchern. Marketing bedeutet also die Generierung von Leads oder Interessenten. Sobald das Produkt auf dem Markt ist, ist es die Aufgabe des Verkäufers, den Kunden zum Kauf des Produkts zu bewegen. Beim Verkauf geht es darum, Leads oder Interessenten in Käufe und Bestellungen umzuwandeln, während das Marketing auf längere Fristen abzielt, bezieht sich der Verkauf auf kürzere Ziele.

Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Fachleute, die eine Karriere in Data Science beginnen möchten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Installieren und konfigurieren Sie Python und MySQL.
• Verstehen Sie, was Data Science ist und wie es praktisch jedem Unternehmen einen Mehrwert bringt.
• Erlernen Sie die Grundlagen der Codierung in Python
• Machine Learning Sie betreute und unbeaufsichtigte Techniken des Machine Learning sowie deren Implementierung und Interpretation.

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Übungen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

This instructor-led, live training in Deutschland (online or onsite) introduces the idea of collaborative development in data science and demonstrates how to use Jupyter to track and participate as a team in the "life cycle of a computational idea".  It walks participants through the creation of a sample data science project based on top of the Jupyter ecosystem.

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

• Install and configure Jupyter, including the creation and integration of a team repository on Git.
• Use Jupyter features such as extensions, interactive widgets, multiuser mode and more to enable project collaboraton.
• Create, share and organize Jupyter Notebooks with team members.
• Choose from Scala, Python, R, to write and execute code against big data systems such as Apache Spark, all through the Jupyter interface.

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.

KNIME Die Analytics-Plattform ist eine führende Open-Source-Option für Daten-driven Innovationen, die Ihnen helfen, das Potenzial zu entdecken, das in Ihren Daten versteckt ist, Mine für neue Einsichten oder Vorhersagen neuer Zukunft. Mit mehr als 1000 Modulen, hundert vorbereiteten Beispielen, einer umfassenden Auswahl an integrierten Tools und der umfassendsten Auswahl an fortschrittlichen Algorithmen verfügbar ist die Analytics-Plattform die perfekte Toolbox für jeden Datenwissenschaftler und Business-Analyst.

Dieser Kurs für KNIME Analytics-Plattform ist eine ideale Gelegenheit für Anfänger, fortschrittliche Nutzer und KNIME Experten zu unterrichten, zu lernen, wie sie effizienter verwendet werden, und wie Sie klare, umfassende Berichte auf der Grundlage von KNIME Workflows erstellen.

Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Daten-Profis, die verwenden möchten KNIME, um komplexe Geschäftsanforderungen zu lösen.

Es richtet sich an die Zuschauer, die keine Programmierung kennen und die Absicht haben, innovative Tools zur Umsetzung analytischer Szenarien zu verwenden.

Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:

• Installieren und konfigurieren KNIME.
• Erstellen Data Science Szenarien
• Train, Test und validierte Modelle
• Implementierung endet mit der endgültigen Wertschöpfungskette von Datenwissenschaftsmodellen

Format des Kurses

• Interaktive Unterricht und Diskussion.
• Viele Übungen und Übungen.
• Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.

Kursanpassungsoptionen

• Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen oder um mehr über dieses Programm zu erfahren, kontaktieren Sie uns bitte, um zu arrangieren.

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.

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.