Azure Data Factory: Data Integratie en Management Training Cursus

Deze instructeurgeleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde professionals die hun kennis van machine learning modellen willen vergroten, hun vaardigheden in hyperparameter tuning willen verbeteren en leren hoe ze modellen effectief kunnen implementeren met Google Colab.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Geavanceerde machine learning modellen te implementeren met populaire frameworks zoals Scikit-learn en TensorFlow.
• De prestaties van modellen te optimaliseren door hyperparameter tuning.
• Machine learning modellen in praktijktoepassingen te implementeren met Google Colab.
• Samen te werken en grote machine learning projecten in Google Colab te beheren.

Deze door instructeurs geleide, live-training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op datawetenschappers en gezondheidszorgprofessionals met een middelbaar niveau die AI willen inzetten voor geavanceerde toepassingen in de gezondheidszorg met Google Colab.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• AI-modellen voor de gezondheidszorg te implementeren met Google Colab.
• AI toe te passen voor voorspellend modelleren in gezondheidsgegevens.
• Medische beelden te analyseren met AI-technieken.
• Ethische overwegingen in AI-gestuurde gezondheidsoplossingen te verkenren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (ter plaatse of op afstand) is bedoeld voor ingenieurs die IoT-apparaten op AWS willen implementeren en beheren.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om een IoT-platform te bouwen dat de implementatie en het beheer van een backend, gateway en apparaten bovenop AWS omvat.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars die AWS IoT Greengrass-mogelijkheden willen installeren, configureren en beheren om toepassingen voor verschillende apparaten te maken.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers AWS IoT Greengrass gebruiken om applicaties op intelligente apparaten te bouwen, te implementeren, te beheren, te beveiligen en te monitoren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (ter plaatse of op afstand) is bedoeld voor ontwikkelaars die AWS Lambda willen gebruiken om services en applicaties in de cloud te bouwen en te implementeren, zonder dat ze zich zorgen hoeven te maken over het inrichten van de uitvoeringsomgeving (servers, VM's en containers, beschikbaarheid, schaalbaarheid, opslag, enz.).

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Configureer AWS Lambda om een functie uit te voeren.
• Begrijp FaaS (Functions as a Service) en de voordelen van serverless development.
• Functies bouwen, uploaden en uitvoeren AWS Lambda.
• Integreer Lambda-functies met verschillende gebeurtenisbronnen.
• Verpakken, implementeren, bewaken en problemen met Lambda-gebaseerde applicaties oplossen.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor datascientists en ingenieurs op intermediair niveau die Google Colab en Apache Spark willen gebruiken voor big data verwerking en analyse.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Een big data omgeving instellen met behulp van Google Colab en Spark.
• Grote datasets efficiënt verwerken en analyseren met Apache Spark.
• Big data visualiseren in een samenwerkingsomgeving.
• Apache Spark integreren met cloudgebaseerde hulpmiddelen.

Deze instructeur-leden, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op beginneling-datawetenschappers en IT-professionals die de basisprincipes van data science willen leren met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Google Colab op te stellen en te navigeren.
• Basis Python code te schrijven en uit te voeren.
• Datasets in te lezen en te verwerken.
• Visualisaties te maken met behulp van Python-bibliotheken.

Google Colab Pro is een cloudgebaseerde omgeving voor schaalbaar Python-ontwikkeling, met hoge-prestatie GPUs, langere runtime en meer geheugen voor eisen AI en data science workloads.

Deze door de instructeur geleide live training (online of on-site) is gericht op gebruikers met een tusseniveau in Python die Google Colab Pro willen gebruiken voor machine learning, data verwerking en samenwerkend onderzoek in een krachtige notebookinterface.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Cloudgebaseerde Python-notebooks instellen en beheren met Colab Pro.
• Toegang krijgen tot GPUs en TPUs voor versnelde berekeningen.
• Machine learning workflows optimaliseren met populaire bibliotheken (bijv., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integreer met Google Drive en externe datasources voor samenwerkende projecten.

Cursusformaat

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u ons contacteren om de details te bespreken.

Deze instructeurgeleide live training in Nederland (online of on-site) is gericht op geavanceerde professionals die hun begrip van computer vision willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow voor het ontwikkelen van soepelijke visiemodellen met Google Colab willen verkennen.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn:

• Convolutieve neurale netwerken (CNNs) te bouwen en trainen met TensorFlow.
• Google Colab te gebruiken voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
• Afbeeldingspreprocessing technieken toe te passen voor computer vision taken.
• Computer vision modellen in de praktijk te implementeren.
• Transfer learning te gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen te visualiseren en interpreteren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die deep learning technieken met behulp van de Google Colab omgeving willen begrijpen en toepassen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Google Colab instellen en navigeren voor deep learning projecten.
• De basisprincipes van neurale netwerken begrijpen.
• Deep learning modellen implementeren met behulp van TensorFlow.
• Deep learning modellen trainen en evalueren.
• Geavanceerde functies van TensorFlow voor deep learning gebruiken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gevorderd niveau die hun begrip van DevOps praktijken willen verdiepen en ontwikkelingsprocessen willen stroomlijnen met behulp van AWS Cloud9.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• AWS Cloud9 instellen en configureren voor DevOps workflows.
• Implementeer pijplijnen voor continue integratie en continue levering (CI/CD).
• Automatiseer test-, monitoring- en implementatieprocessen met behulp van AWS Cloud9.
• Integreer AWS-services zoals Lambda, EC2 en S3 in DevOps workflows.
• Gebruik broncodebeheersystemen zoals GitHub of GitLab binnen AWS Cloud9.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die willen leren hoe ze effectief serverloze applicaties kunnen bouwen, implementeren en onderhouden op AWS Cloud9 en AWS Lambda.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van serverloze architectuur.
• Stel AWS Cloud9 in voor serverloze applicatieontwikkeling.
• Ontwikkel, test en implementeer serverloze toepassingen met behulp van AWS Lambda.
• Integreer AWS Lambda met andere AWS-services zoals API, Gateway en S3.
• Optimaliseer serverloze applicaties voor prestaties en kostenefficiëntie.

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende datawetenschappers die willen leren hoe ze betekenisvolle en visueel aantrekkelijke data-visualisaties kunnen maken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Google Colab in te stellen en te navigeren voor data visualisatie.
• Verschillende soorten plots te maken met behulp van Matplotlib.
• Seaborn te gebruiken voor geavanceerde visualisatietechnieken.
• Plots aan te passen voor betere presentatie en duidelijkheid.
• Gegevens effectief te interpreteren en te presenteren met behulp van visuele hulpmiddelen.

Samenvatting:

• De basis van IoT-architectuur en -functies
• ‘Dingen’, ‘Sensoren’, internet en de vertaalslag tussen bedrijfsfuncties van IoT
• Essentiële onderdelen van alle IoT-softwarecomponenten: hardware, firmware, middleware, cloud en mobiele app
• IoT-functies: Fleet Manager, datavisualisatie, SaaS-gebaseerde Fleet Management en Data Visualisatie, meldingen/alarmen, onboarding van sensoren, onboarding van ‘dingen’ en geo-fencing
• Basisprincipes van IoT-apparaatcommunicatie met de cloud via MQTT.
• Het verbinden van IoT-apparaten met AWS via MQTT (AWS IoT Core).
• Het koppelen van AWS IoT Core met een AWS Lambda-functie voor berekeningen en opslag van gegevens met behulp van DynamoDB.
• Het verbinden van een Raspberry Pi met AWS IoT Core voor eenvoudige datacommunicatie.
• Praktische oefeningen met een Raspberry Pi en AWS IoT Core om een slim apparaat te bouwen.
• Datavisualisatie van sensorgegevens en communicatie via een webinterface.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of on-site) is gericht op datawetenschappers en ontwikkelaars met een tussenliggend niveau die willen leren hoe ze machine learning-algoritmen efficiënt kunnen toepassen in de Google Colab-omgeving.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Google Colab op te zetten en te navigeren voor machine learning-projecten.
• Verschillende machine learning-algoritmen te begrijpen en toe te passen.
• Bibliotheken zoals Scikit-learn te gebruiken om gegevens te analyseren en te voorspellen.
• Toezichtgeleide en niet-toezichtgeleide leermodellen te implementeren.
• Machine learning-modellen efficiënt te optimaliseren en te evalueren.