Data Science Schulungen in Linz

Diese Live-Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die das Konzept der vortrainierten Modelle verstehen und lernen möchten, wie man sie zur Lösung realer Probleme einsetzt, ohne Modelle von Grund auf zu erstellen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• das Konzept und die Vorteile von vortrainierten Modellen zu verstehen.
• Verschiedene vortrainierte Modellarchitekturen und ihre Anwendungsfälle kennenlernen.
• Ein vortrainiertes Modell für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
• Vorgefertigte Modelle in einfachen Machine-Learning-Projekten zu implementieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Analysten, die AWS Cloud9 für optimierte Datenanalyseabläufe nutzen möchten.

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

• Eine Datenwissenschaftsumgebung in AWS Cloud9 einzurichten.
• Datenanalysen mit Python, R und Jupyter Notebook in Cloud9 durchzuführen.
• AWS Cloud9 mit AWS-Datendiensten wie S3, RDS und Redshift zu integrieren.
• AWS Cloud9 für die Entwicklung und Bereitstellung von maschinelles Lernen-Modellen zu nutzen.
• Cloudbasierte Abläufe für Datenanalyse und -verarbeitung zu optimieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete, live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die Maschinelles Lernen Workflows, einschließlich Modelltraining, -validierung und -bereitstellung mit Apache Airflow automatisieren und verwalten möchten.

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

• Apache Airflow für die Orchestrierung von Maschinelles Lernen Workflows einzurichten.
• Daten-Preprocessing, Modelltraining und -validierungsaufgaben zu automatisieren.
• Airflow mit Maschinelles Lernen Frameworks und Tools zu integrieren.
• Maschinelles Lernen Modelle über automatisierte Pipelines bereitzustellen.
• Maschinelles Lernen Workflows in der Produktion zu überwachen und zu optimieren.

Diese von einem Trainer geleitete, live durchgeführte Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an datenwissenschaftliche Anfänger und IT-Professionals, die die Grundlagen der Datenanalyse mit Google Colab erlernen möchten.

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

• Google Colab einzurichten und zu navigieren.
• grundlegende Python-Code zu schreiben und auszuführen.
• Datensätze zu importieren und zu verwalten.
• Visualisierungen mit Python-Bibliotheken zu erstellen.

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 Linz (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.

Das Schulungsprogramm wird den Teilnehmern helfen, sich auf die Webanwendungsentwicklung mit Python-Programmierung und Datenanalyse vorzubereiten. Solche Datenvisualisierungen sind ein hervorragendes Werkzeug für das Top Management zur Entscheidungsfindung.

Teilnehmer, die diese Ausbildung abschließen, erhalten ein praktisches und anwendungsorientiertes Verständnis von Data Science sowie ihrer verwandten Technologien, Methoden und Tools.

Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, dieses Wissen in praktischen Übungen anzuwenden. Gruppeninteraktion und Feedback des Kursleiters bilden einen wichtigen Bestandteil des Kurses.

Der Kurs beginnt mit einer Einführung in grundlegende Konzepte der Data Science und führt dann in die verwendeten Tools und Methoden ein.

Zielgruppe

• Entwickler
• Technische Analysten
• IT-Berater

Kursformat

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und praktische Anwendung

Hinweis

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um die Anpassung vorzunehmen.

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.

Dies ist eine 5-tägige Einführung in Data Science und Künstliche Intelligenz (KI).

Der Kurs wird mit Beispielen und Übungen unter Verwendung von Python durchgeführt.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Profis, die eine Karriere in Data Science beginnen möchten.

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

• Python und MySql zu installieren und einzurichten.
• Zu verstehen, was Data Science ist und wie es nahezu jedem Unternehmen Wert hinzufügen kann. 
• Die Grundlagen des Programmierens in Python zu erlernen.
• Überwachte und unüberwachte Maschinelles Lernen-Techniken kennenzulernen, sie umzusetzen und die Ergebnisse zu interpretieren.  

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Handson-Implementierung in einer live-Laborumgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen abzustimmen.

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

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.

Die KNIME Analytics Platform ist eine führende Open-Source-Lösung für datengesteuerte Innovation. Sie hilft Ihnen, das verborgene Potenzial in Ihren Daten zu entdecken, neue Erkenntnisse zu gewinnen oder zukünftige Szenarien vorherzusagen. Mit mehr als 1000 Modulen, Hunderten von fertigen Beispielen, einer umfassenden Palette integrierter Tools und der breitesten Auswahl an fortgeschrittenen Algorithmen ist die KNIME Analytics Platform das perfekte Werkzeug für jeden Datenwissenschaftler und Business-Analyst.

Dieses Kurs zur KNIME Analytics Platform bietet Anfängern, Fortgeschrittenen und KNIME-Experten die ideale Gelegenheit, sich mit KNIME vertraut zu machen, effektiver damit umzugehen und klare, umfassende Berichte basierend auf KNIME-Arbeitsabläufen zu erstellen.

Diese von einem Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenprofis, die KNIME nutzen möchten, um komplexe Business-Bedarfe zu lösen.

Es richtet sich an eine Zielgruppe, die keine Programmierung kennt und trotzdem moderne Tools einsetzen möchte, um Analyse-Szenarien umzusetzen.

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

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

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern oder mehr über dieses Programm zu erfahren, kontaktieren Sie uns.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalytiker, Entwickler oder aspirierende Data Scientists, die maschinelles Lernen in Python anwenden möchten, um Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und datengestützte Entscheidungen zu automatisieren.

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

• Schlüsselmaschinelles Lernen Paradigmen zu verstehen und zu differenzieren.
• Daten vorzubereiten und Modellbewertungsmetriken zu erkunden.
• Maschinelle Lernalgorithmen anzuwenden, um reale Datenprobleme zu lösen.
• Python-Bibliotheken und Jupyter-Notebooks für die praktische Entwicklung zu verwenden.
• Modelle zur Vorhersage, Klassifizierung, Empfehlung und Clustering aufzubauen.

Dieses von einem Dozenten angeführte, Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten und Webentwickler, die assoziative Modelle in Qlik Sense entwickeln möchten.

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

• Qlik Sense in der Datenanalyse anzuwenden.
• Die Benutzeroberfläche von Qlik Sense zu nutzen und zu navigieren.
• Eine datenkompetente Arbeitskraft mit KI-Interaktion aufzubauen.
• Ein datengestütztes Unternehmen mit Qlik Sense zu schaffen.

Nach dieser immersiven Ausbildung werden Sie bereit sein, als Einsteiger in der Entwicklungsbranche für Quantencomputing zu arbeiten.

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

• Ihre Quantenprogramme mit dem integrierten IBM Q auszuführen und zu testen
• Mit Qiskit Quantencomputing-Programme zu erstellen, zu kompilieren und auszuführen
• Praktische und fortgeschrittene Quantenalgorithmen wie QAOA zu verwenden
• Reale Probleme in eine geeignete Quantencomputersprache umzuformulieren

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer live-Laborumgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu vereinbaren.

Dieses von einem Dozenten geführte, live-Training in Linz (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.

Dieses von einem Trainer angeleitete, Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die das SMACK Stack verwenden möchten, um Datenverarbeitungsplattformen für Big Data-Lösungen zu erstellen.

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

• Eine Datenpipeline-Architektur zur Verarbeitung von Big Data zu implementieren.
• Eine Cluster-Infrastruktur mit Apache Mesos und Docker zu entwickeln.
• Daten mit Spark und Scala zu analysieren.
• Unstrukturierte Daten mit Apache Cassandra zu verwalten.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Linz (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.