Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Adolf-Kolping-Str...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Adolf-Kolping-Str. 10 in Salzburg. Unsere großzügigen Schulungsräume befinden sich nahe der Salzach, fussläufig zur Altstadt, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe der Autobahn A1 und der Bahnhof und auch der Bahnhof Europark Salzburg Taxham ist gut erreichbar
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.
Lokale Infrastruktur
Im Bereich der Innenstadt gibt es zahlreiche Restaurants und auch Hotels sind in Laufnähe.
Stellt die Kerntechnologien vor, die erforderlich sind, um ein erfahrener Benutzer von Mathematica , einschließlich der Wolfram Sprache, der Notebook-Oberfläche, der Programmiergrundlagen, der Visualisierungs- und Interaktivitätsfunktionen sowie der Mathematik- und Statistikfunktionen. Kleine Klassengrößen ermöglichen die Interaktion mit dem Kursleiter, und persönliche Kurse bieten zusätzliche Zeit für Diskussionen, Übungen und Fragen und Antworten.
Der Schulungskurs "Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych" richtet sich an Teilnehmer mit mathematischen Grundkenntnissen. Mathematica ist eine leistungsstarke mathematische Engine, die effiziente Berechnungen, die Erstellung von Textdokumenten, die Erstellung von Diagrammen und die Präsentation von Daten ermöglicht. Die Teilnehmer erwerben praktische Fertigkeiten im Umgang mit Mathematica, das u. a. in der Mathematik, Physik, Biologie und Finanzanalyse eingesetzt wird.
Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die maschinelles Lernen in Mathematica zur Datenanalyse einsetzen möchten.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen.
Daten für das maschinelle Lernen importieren und vorbereiten.
Trainingsdaten von Testdaten trennen.
Die Anwendungen von Deep Learning und neuronalen Netzen in der Datenanalyse erforschen.