AWS Cloud9 für Data Science Schulung

Diese Schulung vermittelt praxisnahe Ansätze zur Anwendung von Data Science und künstlicher Intelligenz (KI) mithilfe von Python. Teilnehmende erwerben die notwendigen Kompetenzen, um Daten zu erkunden, Machine-Learning-Modelle zu erstellen und KI-gestützte Anwendungen in Unternehmenskontexten bereitzustellen. Der Kurs behandelt CRISP-DM-Arbeitsabläufe, statistische Analysen, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mit TensorFlow, Natural Language Processing (NLP), Big Data mit Spark sowie datengestütztes Storytelling. Er ist ideal für Einsteigende, die eine Python-Zertifizierung im Bereich Data Science anstreben und auf analytics-spezifische Berufseinstiege vorbereitet werden möchten.

Diese vom Dozenten geleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit Vorkenntnissen auf mittlerem Niveau, die maschinelles Lernen automatisieren und verwalten möchten, einschließlich Modelltraining, Validierung und Bereitstellung unter Verwendung von Apache Airflow.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Machine-Learning-Workflows einzurichten.
• Datenpreprocessing, Modelltraining und Validierungsaufgaben zu automatisieren.
• Airflow in Machine-Learning-Frameworks und -Tools zu integrieren.
• Maschinelle Lernmodelle mithilfe automatisierter Pipelines bereitzustellen.
• Machine-Learning-Workflows in der Produktion zu überwachen und zu optimieren.

Dieser dozentengestützte, live stattfindende Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Systemadministratoren und IT-Fachkräfte mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkentnissen, die praktische Erfahrungen im Management von AWS-Cloud-Diensten sammeln und sich auf die Prüfung zur AWS Certified SysOps Administrator - Associate Zertifizierung vorbereiten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgende Kompetenzen erworben haben:

• Einrichten und Konfigurieren von AWS-Services und Ressourcen unter Berücksichtigung sicherheitstechnischer Aspekte.
• Verwaltung von Benutzerauthentifizierungen, Berechtigungen und dem Zugriff auf AWS-Ressourcen.
• Konzipieren und Implementieren skalierbarer, hochverfügbarer und fehlertoleranter Systeme in der AWS-Umgebung.
• Implementierung und Verwaltung des Datenflusses zu und von AWS.
• Optimierung der AWS-Dienste für einen effizienten Betrieb und eine kosteneffiziente Ressourcenplanung.

Dieses präsentergestützte, live stattfindende Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Cloud-Ingenieure, die die komplexeren Aspekte der AWS-Architektur verstehen und umsetzen möchten. Der Kurs behandelt viele derselben Themen wie die Kurse auf dem Niveau des AWS Certified Solutions Architect (Professional). Dieses Kurs ist JEDOCH NICHT dafür ausgelegt, Teilnehmer auf eine Prüfung vorzubereiten. Es handelt sich um ein praxisorientiertes Hands-On-Training, das zeigt, wie in einer Live-Laborumgebung zahlreiche Konfigurationen, Implementierungen und Bereitstellungen durchgeführt werden können, die für einen AWS Solutions Architect notwendig sind.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Komplexe Cloud-Lösungen auf AWS entwerfen.
• Softwareanwendungen auf AWS bereitstellen, die skalierbar, hochverfügbar und fehlertolerant sind.
• Die am besten geeigneten AWS-Dienste in eine Anwendung integrieren.
• Eine komplexe Softwareanwendung auf AWS migrieren.
• Best Practices für die Planung, Implementierung, Optimierung und Bereitstellung von Infrastruktur und Anwendungen auf AWS anwenden.

Diese angeleitete, live stattfindende Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute mit mittlerem Kenntnisstand, die lernen möchten, wie sie AWS-Tools und -Dienste effizient nutzen können, um KI-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die von AWS angebotenen KI/ML-Dienste zu verstehen.
• KI/ML-Umgebungen auf AWS einzurichten und zu verwalten.
• Praxiserfahrung im Erstellen, Trainieren und Deployen von KI-Modellen mit Amazon SageMaker zu sammeln.
• Verschiedene AWS-KI-Dienste für spezifische Anwendungsfälle einzusetzen.

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

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden eine IoT-Plattform erstellen, die die Bereitstellung und Verwaltung eines Backends, eines Gateways und der Geräte selbst auf AWS-Umgebung umfasst.

Diese von Instruktoren geleitete Live-Schulung in Österreich (vor Ort oder remote) richtet sich an Entwickler, die AWS Lambda nutzen möchten, um Dienste und Anwendungen in die Cloud zu erstellen und bereitzustellen, ohne sich um die Bereitstellung der Ausführungs-Umgebung (Server, VMs und Container, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Speicher usw.) kümmern zu müssen.

Nach Abschluss dieser Schulung können Teilnehmer:

• AWS Lambda so konfigurieren, dass eine Funktion ausgeführt wird.
• FaaS (Functions as a Service) verstehen und die Vorteile der serverlosen Entwicklung nachvollziehen.
• AWS Lambda-Funktionen erstellen, hochladen und ausführen.
• Lambda-Funktionen mit verschiedenen Ereignisquellen integrieren.
• Auf Lambda basierende Anwendungen paketieren, bereitstellen, überwachen und Probleme beheben.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und IT-Profis im Anfängerbereich, die die Grundlagen der Data Science mit Google Colab erlernen möchten.

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

• Google Colab einzurichten und darin zu navigieren.
• Basis-Python-Code zu schreiben und auszuführen.
• Datensätze zu importieren und damit umzugehen.
• Visualisierungen mit Python-Bibliotheken zu erstellen.

Diese lehrgangsgeleitete Live-Schulung in Österreich (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die ihr Verständnis von DevOps-Praktiken vertiefen und Entwicklungsprozesse mit AWS Cloud9 optimieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• AWS Cloud9 für DevOps-Workflows einzurichten und zu konfigurieren.
• Continuous-Integration- und Continuous-Delivery-Pipelines (CI/CD) zu implementieren.
• Test-, Überwachungs- und Bereitstellungsprozesse mit AWS Cloud9 zu automatisieren.
• AWS-Dienste wie Lambda, EC2 und S3 in DevOps-Workflows zu integrieren.
• Quellcodeverwaltungssysteme wie GitHub oder GitLab innerhalb von AWS Cloud9 zu nutzen.

Dieser live geführte, instruierte Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die erlernen möchten, wie sie effektiv Serverless-Anwendungen auf AWS Cloud9 und AWS Lambda erstellen, bereitstellen und warten können.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• die Grundlagen der Serverless-Architektur zu verstehen.
• AWS Cloud9 für die Entwicklung von Serverless-Anwendungen einzurichten.
• Serverless-Anwendungen mit AWS Lambda zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.
• AWS Lambda in andere AWS-Dienste wie API Gateway und S3 zu integrieren.
• Serverless-Anwendungen hinsichtlich Leistung und Kosteneffizienz zu optimieren.

Zusammenfassung:

• Verständnis der IoT-Architektur und ihrer Kernfunktionen.
• Erforschung des Konzepts von "Dingen" und "Sensoren", des Internet of Things (IoT) sowie der Abbildung geschäftlicher Funktionen auf IoT-Lösungen.
• Umfassender Überblick über die Softwarekomponenten des IoT: Hardware, Firmware, Middleware, Cloud-Infrastruktur und mobile Anwendungen.
• Kernfunktionen des IoT: Flottenmanagement, Datenvisualisierung, SaaS-basiertes Facility Management (FM) und Data Visualization (DV), Alarmierungssysteme, Onboarding von Sensoren und "Dingen" sowie Geo-Fencing.
• Grundlagen der Kommunikation zwischen IoT-Geräten und der Cloud mittels MQTT.
• Anbindung von IoT-Geräten an AWS über MQTT mit AWS IoT Core.
• Integration von AWS IoT Core mit AWS Lambda zur Berechnung und Amazon DynamoDB zur Datenspeicherung.
• Anschluss eines Raspberry Pi an AWS IoT Core für eine nahtlose Datenkommunikation.
• Praxislabor: Aufbau eines intelligenten Geräts unter Verwendung eines Raspberry Pi und AWS IoT Core.
• Visualisierung von Sensordaten und Kommunikation mit der Web-Benutzeroberfläche.

Die KNIME Analytics Platform ist eine führende Open-Source-Lösung für datengesteuerte Innovation. Sie unterstützt Sie dabei, das in Ihren Daten verborgene Potenzial zu entdecken, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. Mit mehr als 1000 Modulen, hundert fertigen Beispielen, einer umfassenden Palette integrierter Tools und der größten Auswahl an fortschrittlichen Algorithmen ist die KNIME Analytics Platform die ideale Toolbox für jeden Data Scientist und Business Analyst.

Dieser Kurs zur KNIME Analytics Platform bietet Anfängern, fortgeschrittenen Anwendern und KNIME-Experten eine hervorragende Gelegenheit, sich mit KNIME vertraut zu machen, die Effektivität der Nutzung zu steigern und klare, umfassende Berichte auf Basis von KNIME-Workflows zu erstellen.

Diese unter Anleitung stattfindende Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Data-Professionals, die KNIME nutzen möchten, um komplexe Geschäftsanforderungen zu lösen.

Die Schulung richtet sich an Teilnehmer ohne Programmierkenntnisse, die mit modernsten Tools Analyse-Szenarien implementieren möchten.

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

• KNIME zu installieren und zu konfigurieren.
• Data-Science-Szenarien aufzubauen
• Modelle zu trainieren, testen und zu validieren
• die End-to-End-Wertschöpfungskette von Data-Science-Modellen umzusetzen

Ablauf des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern oder weitere Informationen zu diesem Programm zu erhalten, kontaktieren Sie uns bitte.

Dieser instruktionsgeleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten und Entwickler auf mittlerem Niveau sowie angehende Data Scientists, die maschinelles Lernen in Python anwenden möchten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und datengesteuerte Entscheidungen zu automatisieren.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erworben haben:

• Schlüssel-Paradigmen des maschinellen Lernens verstehen und voneinander unterscheiden können.
• Techniken zur Datenvorverarbeitung und Bewertungsmetriken für Modelle erkundet haben.
• Maschinenlern-Algorithmen zur Lösung realer Datenprobleme angewendet haben.
• Python-Bibliotheken und Jupyter-Notebooks für praktische Entwicklungen genutzt haben.
• Modelle für Vorhersage, Klassifizierung, Empfehlungssysteme und Clustering aufgebaut haben.

Diese instrukteursgeleitete, Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die das Konzept vortrainierter Modelle verstehen und lernen möchten, wie sie diese anwenden können, um reale Probleme zu lösen, ohne Modelle von Grund auf neu zu entwickeln.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Das Konzept und die Vorteile vortrainierter Modelle zu verstehen.
• Verschiedene Architekturen vortrainierter Modelle und deren Einsatzmöglichkeiten zu erkunden.
• Ein vortrainiertes Modell für spezifische Aufgaben feinabzustimmen (Fine-Tuning).
• vortrainierte Modelle in einfachen Machine-Learning-Projekten zu implementieren.

Python hat sich als Programmiersprache in der Finanzindustrie großer Beliebtheit erfreut. Von den größten Investmentbanken und Hedgefonds übernommen, wird es zur Entwicklung einer breiten Palette finanzieller Anwendungen eingesetzt, von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen.

In diesem von einem Dozenten geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmenden, wie sie Python nutzen können, um praktische Anwendungen zur Lösung verschiedener finanzspezifischer Probleme zu entwickeln.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Programmiersprache Python zu verstehen
• Die besten Entwicklungstools zum Erstellen von Finanzanwendungen in Python herunterzuladen, zu installieren und zu pflegen
• Die am besten geeigneten Python-Pakete und Programmierverfahren zur Organisation, Visualisierung und Analyse finanzieller Daten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw.) auszuwählen und zu nutzen
• Anwendungen zu erstellen, die Probleme im Zusammenhang mit Asset-Allokation, Risikoanalyse, Investitionsperformance und mehr lösen
• Eine Python-Anwendung zu debuggen, zu integrieren, bereitzustellen und zu optimieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quantitative Analysten (Quants)

Kursformat

• Vortrag, Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Arbeit

Hinweis

• Dieses Training zielt darauf ab, Lösungen für einige der Hauptprobleme zu bieten, mit denen Finanzexperten konfrontiert sind. Sollten Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine Technik haben, das bzw. die Sie ergänzen oder näher erläutern möchten, kontaktieren Sie uns bitte entsprechend.