Data Science Schulungen

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.

Dies ist eine fünftägige Einführung in Data Science und AI.

Der Kurs wird mit Beispielen und Übungen mit Python geliefert

Teilnehmer, die diese Schulung absolvieren, erhalten ein praxisnahes Verständnis von Data Science und den damit verbundenen Technologien, Methoden und Tools Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, dieses Wissen durch praktische Übungen in die Praxis umzusetzen Gruppeninteraktion und Instructor Feedback sind ein wichtiger Bestandteil der Klasse Der Kurs beginnt mit einer Einführung in elementare Konzepte von Data Science und führt dann zu den Werkzeugen und Methoden, die in Data Science verwendet werden Publikum Entwickler Technische Analysten IT-Berater Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Um ein maßgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um 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 einen tieferen Einblick in die Anwendung von Data Science im Bereich Marketing / Vertrieb erhalten möchten. Der Kurs bietet
Detaillierte Beschreibung verschiedener datenwissenschaftlicher Techniken, die für Upsale, Cross-Sale, Marktsegmentierung, Branding und CLV verwendet werden.

Unterschied von 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 diese als Zielgruppe hat. Marketing hingegen richtet sich an eine größere Gruppe oder die breite Öffentlichkeit. Marketing umfasst die Erforschung (Ermittlung der Kundenbedürfnisse), die Entwicklung von Produkten (Herstellung innovativer Produkte) und die Bewerbung des Produkts (durch Werbung) sowie die Sensibilisierung der Verbraucher für das Produkt. Als solches bedeutet Marketing, Leads oder Interessenten zu generieren. Sobald das Produkt auf dem Markt ist, ist es Aufgabe des Verkäufers, den Kunden zum Kauf des Produkts zu bewegen. Vertrieb bedeutet, die Leads oder Interessenten in Einkäufe und Bestellungen umzuwandeln, während das Marketing auf längere Laufzeiten ausgerichtet ist und der Vertrieb sich auf kürzere Ziele bezieht.

Data Science ist die Anwendung von statistischer Analyse, maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und Programmierung zum Verständnis und zur Interpretation von realen Daten F # ist eine gut geeignete Programmiersprache für Data Science, da es effiziente Ausführung, REPL-Skripting, leistungsfähige Bibliotheken und skalierbare Datenintegration kombiniert In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit F # eine Reihe von realen datenwissenschaftlichen Problemen lösen können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie die integrierten Data Science-Pakete von F # Verwenden Sie F # für die Zusammenarbeit mit anderen Sprachen und Plattformen, einschließlich Excel, R, Matlab und Python Verwenden Sie das Deedle-Paket, um Zeitreihenprobleme zu lösen Führen Sie eine erweiterte Analyse mit minimalen Zeilen des Produktionsqualitätscodes durch Verstehen Sie, wie funktionale Programmierung für wissenschaftliche und Big-Data-Berechnungen geeignet ist Zugriff und Visualisierung von Daten mit F # Wenden Sie F # für maschinelles Lernen an Entdecken Sie Lösungen für Probleme in Bereichen wie Business Intelligence und Social Gaming Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .

Jupyter ist eine offene, webbasierte interaktive IDE und Computerumgebung Dieses instruierte Live-Training stellt die Idee der kollaborativen Entwicklung in der Datenwissenschaft vor und zeigt, wie man mit Jupyter als Team im "Lebenszyklus einer computergestützten Idee" nachverfolgen und daran teilnehmen kann Es führt die Teilnehmer durch die Erstellung eines Beispieldaten-Wissenschaftsprojekts, das auf dem Jupyter-Ökosystem basiert Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren und konfigurieren Sie Jupyter, einschließlich der Erstellung und Integration eines Team-Repository auf Git Verwenden Sie Jupyter-Funktionen wie Erweiterungen, interaktive Widgets, den Mehrbenutzermodus und mehr, um die Projektkooperation zu ermöglichen Erstelle, teile und organisiere Jupyter Notebooks mit Teammitgliedern Wählen Sie aus Scala, Python, R, um Code für große Datensysteme wie Apache Spark über die Jupyter-Schnittstelle zu schreiben und auszuführen Publikum Data Science-Teams Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Das Jupypter Notebook unterstützt über 40 Sprachen einschließlich R, Python, Scala, Julia usw Um diesen Kurs an Ihre Sprache (n) Ihrer Wahl anzupassen, kontaktieren Sie uns bitte, um zu arrangieren .

Im ersten Teil dieser Schulung behandeln wir die Grundlagen von MATLAB und seine Funktion als Sprache und Plattform. In dieser Diskussion wird eine Einführung in MATLAB Syntax, Arrays und Matrizen, Datenvisualisierung, Skriptentwicklung und objektorientierte Prinzipien gegeben.

Im zweiten Teil zeigen wir, wie MATLAB für Data Mining, maschinelles Lernen und Predictive Analytics verwendet wird. Um den Teilnehmern einen klaren und praktischen MATLAB den Ansatz und die Leistungsfähigkeit von MATLAB zu geben, ziehen wir Vergleiche zwischen der Verwendung von MATLAB und anderen Tools wie Tabellenkalkulationen, C, C++ und Visual Basic.

Im dritten Teil der Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie ihre Arbeit optimieren können, indem sie ihre Datenverarbeitung und Berichterstellung automatisieren.

Während des Kurses werden die Teilnehmer die Ideen, die sie durch praktische Übungen gelernt haben, in einer Laborumgebung in die Praxis umsetzen. Am Ende der Schulung werden die Teilnehmer die Fähigkeiten von MATLAB genau kennen und in der Lage sein, damit reale datenwissenschaftliche Probleme zu lösen und ihre Arbeit durch Automatisierung zu rationalisieren.

Während des gesamten Kurses werden Bewertungen durchgeführt, um den Fortschritt zu messen.

Format des Kurses

- Der Kurs beinhaltet theoretische und praktische Übungen, einschließlich Fallbesprechungen, Beispielcode-Inspektion und praktische Implementierung.

Hinweis

- Die Übungssitzungen basieren auf vordefinierten Musterdaten-Berichtsvorlagen. Wenn Sie spezielle Anforderungen haben, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzbranche große Popularität erlangt hat. Angenommen von den größten Investmentbanken und Hedgefonds, wird es verwendet, um eine breite Palette von Finanzanwendungen aufzubauen, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen reichen.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mit Python praktische Anwendungen zur Lösung einer Reihe spezifischer finanzbezogener Probleme entwickeln.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

- Verstehen Sie die Grundlagen der Programmiersprache Python
- Laden Sie die besten Entwicklungstools zum Erstellen von Finanzanwendungen in Python herunter, installieren Sie sie und warten Sie sie
- Auswählen und Verwenden der am besten geeigneten Python Pakete und Programmiertechniken zum Organisieren, Visualisieren und Analysieren von Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel , Datenbanken, Web usw.)
- Erstellen Sie Anwendungen, die Probleme in Bezug auf Asset Allocation, Risikoanalyse, Anlageperformance und mehr lösen
- Problembehandlung, Integration, Bereitstellung und Optimierung einer Python Anwendung

Publikum

- Entwickler
- Analysten
- Quants

Format des Kurses

- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben

Hinweis

- Diese Schulung soll Lösungen für einige der Hauptprobleme bieten, mit denen Finanzfachleute konfrontiert sind. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine bestimmte Technik haben, die Sie anhängen oder weiter ausarbeiten möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Diese klassenzimmerbasierte Schulungssitzung enthält Präsentationen und Fragen- und Antwortsitzungen

The training course will help the participants prepare for Web Application Development using Python Programming with Data Analytics. Such data visualization is a great tool for Top Management in decision making.