Einführung in Google Colab für Data Science Training Course

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über maschinelles Lernen verbessern möchten, ihre Fähigkeiten in der Hyperparameter-Optimierung steigern und lernen wollen, wie man Modelle effektiv mit Google Colab einsetzt.

Am Ende des Kurses können die Teilnehmer:

• Fortgeschrittene maschinelles Lerne-Modelle unter Verwendung von Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow implementieren.
• Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning optimieren.
• Maschinelles Lernen-Modelle in realen Anwendungen unter Verwendung von Google Colab einsetzen.
• In Google Colab große maschinelle-Lern-Projekte koordinieren und verwalten.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Gesundheitsfachleute, die AI für fortgeschrittene Anwendungen im Gesundheitsbereich unter Verwendung von Google Colab nutzen möchten.

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

• Implementieren von AI-Modellen für den Gesundheitssektor mit Google Colab.
• Verwenden von AI für prädiktive Modellierung in Gesundheitsdaten.
• Analyse medizinischer Bilder mit AI-gesteuerten Techniken.
• Erforschen ethischer Aspekte bei AI-basierten Lösungen im Gesundheitsbereich.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (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.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Ingenieure, die Google Colab und Apache Spark für das Verarbeiten und Analysieren von Big Data einsetzen möchten.

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

• Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einzurichten.
• Große Datensätze effizient mit Apache Spark zu verarbeiten und zu analysieren.
• Big Data in einer kollaborativen Umgebung visualisieren.
• Apache Spark mit cloudbasierten Tools zu integrieren.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Österreich (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 fortgeschrittene Sehmodelle zu entwickeln.

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

• Convolutional Neural Networks (CNNs) unter Verwendung von TensorFlow aufzubauen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente Cloud-basierte Modellentwicklung auszunutzen.
• Bildvorbereitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben umsetzen.
• Computer-Vision-Modelle für reale Anwendungen einsetzen.
• Transfer Learning verwenden, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen visualisieren und interpretieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Techniken im Umfeld von Google Colab verstehen und anwenden möchten.

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

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einrichten und bedienen.
• Grundlagen von neuronalen Netzen verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Deep-Learning-Modelle trainieren und bewerten.
• Erweiterte Funktionen von TensorFlow für das Deep Learning nutzen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich Datenwissenschaften, die lernen möchten, wie man sinnvolle und visuell ansprechende Datenvisualisierungen erstellt.

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

• Google Colab für Datenvisualisierung einrichten und bedienen.
• Verschiedene Arten von Diagrammen mit Matplotlib erstellen.
• Seaborn zur Anwendung fortgeschrittener Visualisierungsverfahren nutzen.
• Diagramme anpassen, um bessere Darstellung und Klarheit zu erzielen.
• Daten effektiv mit visuellen Werkzeugen interpretieren und präsentieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (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.

Dieser von einem Lehrtrainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die effizient maschinelles Lernen mit dem Google Colab-Framework durchführen möchten.

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

• Google Colab für Maschinen-Lernprojekte einrichten und bedienen.
• Unterschiedliche maschinelle Lernalgorithmen verstehen und anwenden.
• Bibliotheken wie Scikit-learn verwenden, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.
• Supervised und unsupervised Learning-Modelle implementieren.
• Maschinelle Lernalgorithmen effektiv optimieren und bewerten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (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 Trainer durchgeführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die NLP-Techniken unter Verwendung von Python in Google Colab einsetzen möchten.

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

• Die grundlegenden Konzepte des Natural Language Processing (NLP) zu verstehen.
• Textdaten für NLP-Aufgaben vorzubereiten und zu bereinigen.
• Sentimentanalyse unter Verwendung der Bibliotheken NLTK und SpaCy durchzuführen.
• Mit Textdaten unter Nutzung von Google Colab für skalierbare und kollaborative Entwicklung zu arbeiten.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Entwickler und Datenanalysten, die das Programmieren mit Python von Grund auf unter Verwendung von Google Colab lernen möchten.

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

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen.
• Python-Code im Google Colab-Umfeld umzusetzen.
• Steuerungsstrukturen zur Verwaltung des Programmflusses in Python einzusetzen.
• Funktionen zu erstellen, um den Code effektiv zu organisieren und wiederverwenden zu können.
• Grundlegende Bibliotheken für das Python-Programmieren zu erkunden und zu verwenden.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (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.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis für das Lernen durch Bestrafung und Belohnung vertiefen möchten sowie dessen praktische Anwendungen bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz mit Google Colab.

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

• Die Kernkonzepte von Algorithmen für Lernen durch Bestrafung und Belohnung zu verstehen.
• Reinforcement-Learning-Modelle mit TensorFlow und OpenAI Gym zu implementieren.
• Intelligente Agenten zu entwickeln, die durch Versuch und Irrtum lernen.
• Die Leistung der Agenten mithilfe fortgeschrittener Techniken wie Q-Learning und Deep-Q-Networks (DQNs) zu optimieren.
• Agenten in simulierten Umgebungen mit OpenAI Gym zu trainieren.
• Reinforcement-Learning-Modelle für Anwendungen im realen Leben einzusetzen.

Dieser von einem Instructor durchgeführte Live-Training (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenprofis, die Zeitreihen-Prognosemethoden auf realen Daten mit Google Colab einsetzen möchten.

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

• Die Grundlagen der Zeitreihenanalyse zu verstehen.
• Google Colab zum Arbeiten mit Zeitreihendaten zu verwenden.
• ARIMA-Modelle zur Prognose von Datenverläufen anzuwenden.
• Facebook's Prophet-Bibliothek für flexible Prognosen zu nutzen.
• Zeitreihendaten und Prognoseresultate zu visualisieren.