Python Google Colab Grundlagen mit Google Colab 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 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.

Dieser von einem Lehrkraft geleitete Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger im Bereich Datenwissenschaft und IT-Professionals, die die Grundlagen der Datenwissenschaft mit Google Colab lernen möchten.

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

• Google Colab einrichten und bedienen.
• Grundlegende Python-Code schreiben und ausführen.
• Datensätze importieren und verwalten.
• Visualisierungen mit Python-Bibliotheken erstellen.

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-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Softwareingenieure, die Dask mit dem Python-Ökosystem verwenden möchten, um große Datensätze zu erstellen, zu skalieren und zu analysieren.

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

• Einrichten der Umgebung, um mit Dask und Python die Verarbeitung von Big Data zu beginnen.
• Erforschen Sie die Funktionen, Bibliotheken, Werkzeuge und APIs, die in Dask verfügbar sind.
• Verstehen Sie, wie Dask die parallele Datenverarbeitung in Python beschleunigt.
• Lernen Sie, wie Sie das Python-Ökosystem (Numpy, SciPy und Pandas) mit Dask skalieren können.
• Optimieren Sie die Dask-Umgebung, um eine hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu erhalten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler und Datenanalysten, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy verbessern möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas und NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung mit Pandas und NumPy erstellen.
• Erweiterte Datenaufbereitung, -sortierung und -filterung durchführen.
• Agregationsoperationen durchführen und Zeitreihendaten analysieren.
• Daten mit Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken visualisieren.
• Ihren Datenanalyses-Code debuggen und optimieren.

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 Live-Schulung unter Anleitung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die den FARM-Stack (FastAPI, React und MongoDB) zur Erstellung dynamischer, hochleistungsfähiger und skalierbarer Webanwendungen nutzen möchten.

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

Einrichten der erforderlichen Entwicklungsumgebung, die FastAPI, React und MongoDB integriert. Verstehen der wichtigsten Konzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks. Lernen, wie man REST-APIs mit FastAPI erstellt. Lernen Sie, wie Sie interaktive Anwendungen mit React entwerfen. Entwickeln, Testen und Bereitstellen von Anwendungen (Frontend und Backend) unter Verwendung des FARM-Stacks.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI mit Python verwenden möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

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

• Eine notwendige Entwicklungsumgebung für die Entwicklung von APIs mit Python und FastAPI einzurichten.
• APIs mithilfe der FastAPI-Bibliothek schneller und einfacher zu erstellen.
• Zu lernen, wie man Datenmodelle und Schemas basierend auf Pydantic und OpenAPI erstellt.
• APIs mithilfe von SQLAlchemy mit einer Datenbank zu verbinden.
• Sicherheit und Authentifizierung in APIs mithilfe der FastAPI-Tools zu implementieren.
• Container-Images zu erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitzustellen.

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 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.