Python in der Datenanalyse Schulung

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.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Softwareentwickler, die Dask im Python-Ökosystem einsetzen möchten, um große Datensätze zu erstellen, zu skalieren und zu analysieren.

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

• Die Umgebung einzurichten, um mit Dask und Python Big Data-Verarbeitung aufzubauen.
• Die Funktionen, Bibliotheken, Tools und APIs kennen zu lernen, die in Dask zur Verfügung stehen.
• Zu verstehen, wie Dask paralleles Rechnen in Python beschleunigt.
• Zu lernen, wie man das Python-Ökosystem (Numpy, SciPy und Pandas) mit Dask skaliert.
• Die Dask-Umgebung zu optimieren, um eine hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datensätze zu gewährleisten.

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.

Die Informations- und Datenexplosion in der heutigen Welt ist beispiellos, unsere Fähigkeit zur Innovation und zur Erweiterung der Grenzen des Möglichen wächst schneller als je zuvor. Die Rolle des Data Scientist ist heute branchenweit eine der gefragtesten Fähigkeiten.

Wir bieten viel mehr als nur theoretisches Lernen; Wir vermitteln praktische, marktfähige Fähigkeiten, die die Lücke zwischen der akademischen Welt und den Anforderungen der Industrie schließen.

Dieser 7-wöchige Lehrplan kann auf Ihre spezifischen Branchenanforderungen zugeschnitten werden. Bitte kontaktieren Sie uns für weitere Informationen oder besuchen Sie die Website des Nobleprog Institute

Publikum:

Dieses Programm richtet sich an Hochschulabsolventen sowie an alle, die über die erforderlichen Vorkenntnisse verfügen, die durch eine Beurteilung und ein Vorstellungsgespräch ermittelt werden.

Lieferung:

Die Durchführung des Kurses erfolgt als Mischung aus Präsenzunterricht und Online-Kursen; Typischerweise wird die 1. Woche „im Klassenzimmer geführt“, die Wochen 2–6 im „virtuellen Klassenzimmer“ und Woche 7 wieder im „Klassenzimmer geleitet“.

Big Data bezeichnet Datensätze, die so umfangreich und komplex sind, dass traditionelle Datenverarbeitungssoftware nicht in der Lage ist, sie angemessen zu verarbeiten. Herausforderungen bei Big Data umfassen Datenaufnahme, Speicherung, Analyse, Suche, Teilen, Übertragung, Visualisierung, Abfrage, Aktualisierung und Datenschutz.

Dieser Kurs richtet sich an Marketing- und Verkaufsfachleute, die tiefer in die Anwendung von Data Science im Marketing/Vertrieb eintauchen möchten. Der Kurs bietet eine detaillierte Abdeckung verschiedener Data-Science-Techniken zur Nutzung für „Upselling“, „Cross-Selling“, Marksegmentierung, Markenbildung und CLV.

Unterschied zwischen Marketing und Vertrieb - Wie unterscheiden sich Verkauf und Marketing?

In einfachen Worten kann der Verkauf als ein Prozess beschrieben werden, der sich auf Einzelpersonen oder kleine Gruppen konzentriert. Das Marketing richtet sich hingegen an größere Gruppen oder die allgemeine Öffentlichkeit. Marketing umfasst Forschung (Bedürfnisse der Kunden identifizieren), Produktentwicklung (innovative Produkte erzeugen) und Werbung für das Produkt sowie seine Verbreitung bei den Verbrauchern. So bedeutet Marketing die Erstellung von Anfragen oder potenziellen Kunden. Sobald das Produkt auf dem Markt ist, ist es die Aufgabe des Vertriebsmitarbeiters, den Kunden dazu zu überreden, das Produkt zu kaufen. Der Verkauf bedeutet, dass Anfragen oder potenzielle Kunden in Käufe und Bestellungen umgewandelt werden, während Marketing langfristige Ziele verfolgt und der Verkauf kurzfristige Ziele hat.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die das FARM (FastAPI, React und MongoDB)-Stack verwenden möchten, um dynamische, leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen.

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

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, die FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die Schlüsselkonzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• Zu lernen, wie man REST-APIs mit FastAPI baut.
• Zu lernen, wie man interaktive Anwendungen mit React gestaltet.
• Anwendungen (Frontend und Backend) unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und zu bereitstellen.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI mit Python nutzen möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

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

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von APIs mit Python und FastAPI einzurichten.
• Mithilfe der FastAPI-Bibliothek APIs schneller und einfacher zu erstellen.
• Zu lernen, wie man Datenmodelle und Schemas basierend auf Pydantic und OpenAPI erstellt.
• APIs mit SQLAlchemy an eine Datenbank anzubinden.
• Mithilfe der FastAPI-Tools Sicherheit und Authentifizierung in APIs zu implementieren.
• Container-Images zu bauen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitzustellen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Workshop (online oder vor Ort) führt in das Konzept der kollektiven Entwicklung im Bereich Data Science ein und zeigt, wie Jupyter zum Verfolgen und Teilnehmen am "Lebenszyklus eines berechnungsbasierten Ideen" als Team verwendet werden kann. Dabei wird den Teilnehmern die Erstellung eines Beispiels für einen Datenwissenschaft-Projekt auf der Grundlage des Jupyter-Ekosystems vorgestellt.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Folgendes zu tun:

• Jupyter zu installieren und einzurichten, einschließlich der Erstellung und Integration eines Team-Repositories auf Git.
• Mit Funktionen von Jupyter wie Erweiterungen, interaktiven Widgets, Multiuser-Modus und mehr Projekte zur Zusammenarbeit zu ermöglichen.
• Jupyter Notebooks mit Teammitgliedern zu erstellen, freizugeben und zu organisieren.
• Scala, Python, R auszuwählen, um Code gegen Big Data Systeme wie Apache Spark über die Jupyter-Schnittstelle zu schreiben und auszuführen.

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.

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

Im zweiten Teil wird gezeigt, wie MATLAB für Data Mining, maschinelles Lernen und prädiktive Analysen verwendet werden kann. Um den Teilnehmern eine klare und praktische Perspektive des Ansatzes und der Leistungsfähigkeit von MATLAB zu vermitteln, ziehen wir Vergleiche zwischen der Verwendung von MATLAB und der Verwendung anderer Tools wie Tabellenkalkulationen, C, C++ und Visual Basic.

Im dritten Teil der Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie ihre Arbeit durch Automatisierung der Datenverarbeitung und Berichterstellung rationalisieren können.

Während des gesamten Kurses werden die Teilnehmer die erlernten Ideen durch praktische Übungen in einer Laborumgebung in die Praxis umsetzen. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer die Möglichkeiten von MATLAB genau kennen und in der Lage sein, sie zur Lösung realer Data-Science-Probleme sowie zur Rationalisierung ihrer Arbeit durch Automatisierung einzusetzen.

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

Format des Kurses

• Der Kurs umfasst theoretische und praktische Übungen, einschließlich Falldiskussionen, Code-Beispielen und praktischer Implementierung.

Hinweis

• Die praktischen Übungen werden auf der Grundlage von vorab vereinbarten Musterdatenberichten durchgeführt. Wenn Sie spezielle Anforderungen haben, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

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.

Python ist eine Programmiersprache, die in der Finanzbranche enorme Popularität erlangt hat. Von den größten Investmentbanken und Hedgefonds übernommen, wird sie verwendet, um ein breites Spektrum von Finanzanwendungen zu erstellen, von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen.

In diesem vom Dozenten angeleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie man Python zur Entwicklung praktischer Anwendungen verwendet, um eine Reihe spezifischer Finanzprobleme zu lösen.

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

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen
• Python-Entwicklungstools herunterzuladen, zu installieren und zu warten, um Finanzanwendungen zu erstellen
• Die geeignetsten Python-Pakete und -Techniken auszuwählen, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw.) zu organisieren, visualisieren und analysieren
• Anwendungen zu erstellen, die Probleme im Zusammenhang mit Vermögensallokation, Risikoanalyse, Investitionsleistung und mehr lösen
• Fehler in einer Python-Anwendung zu beheben, sie zu integrieren, bereitzustellen und zu optimieren

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quants

Kursformat

• Teil Vorlesung, Teil Diskussion, Übungen und intensive praktische Arbeit

Hinweis

• Dieses Training zielt darauf ab, Lösungen für einige der wichtigsten Probleme zu bieten, die Finanzprofis gegenüberstehen. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Tool oder Verfahren hinzufügen oder erweitern möchten, kontaktieren Sie uns gerne, um dies einzurichten.

Dieses von einem Dozenten geführte, live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und Entwickler, die RAPIDS verwenden möchten, um GPU-beschleunigte Datenpipelines, Workflows und Visualisierungen zu erstellen, wobei maschinelles Lernen mit Algorithmen wie XGBoost, cuML usw. angewendet wird.

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

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von Datenmodellen mit NVIDIA RAPIDS einzurichten.
• Die Funktionen, Komponenten und Vorteile von RAPIDS zu verstehen.
• GPUs zur Beschleunigung von Daten- und Analysepipelines von Anfang bis Ende zu nutzen.
• GPU-beschleunigte Datenvorbereitung und ETL mit cuDF und Apache Arrow zu implementieren.
• Maschinelles Lernen mit XGBoost- und cuML-Algorithmen zu erlernen.
• Datenvisualisierungen zu erstellen und Graphanalysen mit cuXfilter und cuGraph durchzuführen.