Praktisch Quantum Computing Training Cursus

Deze door instructeurs geleide live training (online of ter plekke) richt zich op professionals op geavanceerd niveau die quantum computing willen gebruiken om de mogelijkheden van AI te versterken.

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

• Hybrid AI-quantum systemen en hun mogelijke toepassingen te begrijpen.
• Quantum machine learning-algoritmen te implementeren.
• AI-modellen te optimaliseren met behulp van quantum computing resources.
• Uitdagingen bij het schalen en integreren van quantum AI-systemen te overkomen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers die het Anaconda-ecosysteem willen gebruiken om pakketten en workflows voor gegevensanalyse vast te leggen, te beheren en te implementeren in één enkel platform.

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

• Installeer en configureer Anaconda componenten en bibliotheken.
• Begrijp de kernconcepten, kenmerken en voordelen van Anaconda.
• Beheer pakketten, omgevingen en kanalen met behulp van Anaconda Navigator.
• Gebruik Conda-, R- en Python-pakketten voor datawetenschap en machine learning.
• Maak kennis met enkele praktische use cases en technieken voor het beheren van meerdere data-omgevingen.

Overzicht

Communications service providers (CSP) worden geconfronteerd met druk om kosten te verminderen en gemiddelde inkomsten per gebruiker (ARPU) te maximaliseren, terwijl een uitstekende klantervaring wordt gewaarborgd, maar gegevensvolumes blijven groeien. Het wereldwijde mobiele gegevensverkeer zal groeien bij een gecombineerde jaarlijkse groei (CAGR) van 78 procent tegen 2016, tot 10,8 exabytes per maand.

Ondertussen genereren CSP's grote hoeveelheden gegevens, waaronder call details records (CDR), netwerkgegevens en klantgegevens. Bedrijven die deze gegevens volledig exploiteren, krijgen een concurrentievoordeel. Volgens een recente enquête van The Economist Intelligence Unit, bedrijven die gebruik maken van data-gerichte besluitvorming genieten een 5-6% boost in productiviteit. Maar 53% van de bedrijven gebruikt slechts de helft van hun waardevolle gegevens, en een kwart van de respondenten merkte op dat enorme hoeveelheden nuttige gegevens niet worden vervuld. De gegevensvolumes zijn zo hoog dat handmatige analyse onmogelijk is, en de meeste erfgoedsoftware-systemen kunnen niet ophouden, wat resulteert in waardevolle gegevens die worden weggegooid of verwaarloosd.

Met Big Data & Analytics’ high-speed, scalable big data software, CSP's kunnen al hun gegevens mineren voor betere besluitvorming in minder tijd. Verschillende Big Data producten en technieken bieden een end-to-end softwareplatform voor het verzamelen, voorbereiden, analyseren en presenteren van inzichten uit grote gegevens. De toepassingsgebieden omvatten netwerkprestaties monitoring, fraude detectie, klantchurns detectie en kredietrisico-analyse. Big Data & Analytics producten schaal om terabytes van gegevens te beheren, maar de implementatie van dergelijke tools vereist een nieuwe vorm van cloud-gebaseerde database systeem zoals Hadoop of massieve schaal parallelle computing processor (KPU etc.)

Deze cursus werkt op Big Data BI voor Telco omvat alle opkomende nieuwe gebieden waarin CSP's investeren om productiviteit te vergroten en nieuwe bedrijfsinkomsten te openen. De cursus biedt een volledige 360 graden overzicht op Big Data BI in Telco zodat besluitvormers en managers een zeer brede en uitgebreide overzicht van de mogelijkheden van Big Data BI in Telco voor productiviteit en inkomen winst.

Cursus doelstellingen

Het belangrijkste doel van de cursus is om nieuwe Big Data business intelligence technieken te introduceren in 4 sectoren van Telecom Business (Marketing/Sales, Network Operation, Financial Operation en Customer Relation Management). Studenten worden geïntroduceerd om te volgen:

• Introductie tot Big Data-wat is 4Vs (volume, snelheid, variëteit en waarheid) in Big Data- Generatie, extractie en beheer vanuit Telco perspectief
• Hoe Big Data analytic verschilt van legacy data analytic
• In-house rechtvaardiging van Big Data -Telco perspectief
• Introductie tot Hadoop Ecosystem- bekendheid met alle Hadoop tools zoals Hive, Pig, SPARC – wanneer en hoe ze worden gebruikt om het probleem op te lossen Big Data
• Hoe Big Data wordt verkregen om te analyseren voor analyse tool-hoe Business Analysis’s kunnen hun pijnpunten van het verzamelen en analyseren van gegevens door middel van geïntegreerde Hadoop dashboard benadering te verminderen
• Basiskennis van Insight-analyse, visualisatie-analyse en predictieve analyse voor Telco
• Customer Churn-analyse en Big Data-how Big Data-analyse kunnen klantchurn en klantongeluk verminderen in Telco-case studies
• Analyse van netwerkfalen en servicefalen van netwerkmetadata en IPDR
• Financiële analyse-fraude, wastage en ROI-schatting uit verkoop- en operationele gegevens
• Customer acquisition problem-Target marketing, klantsegmentatie en cross-sales van verkoopgegevens
• Introductie en samenvatting van alle Big Data analytische producten en waar ze passen in de analytische ruimte van Telco
• Conclusie - hoe stap voor stap een benadering te nemen om Big Data Business Intelligence in uw organisatie te introduceren

Gericht publiek

• Netwerkbeheer, Financieel Manager, CRM-managers en top IT-managers in Telco CIO-kantoor.
• Business Analisten in Telco
• CFO kantoormanagers / analisten
• Operatieve managers
• QA Managers

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland, leren deelnemers de basisprincipes van kwantumcomputing terwijl ze stap in stap zijn in de ontwikkeling van algoritmen die gericht zijn op kwantumcomputers.

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

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om te beginnen met het maken van kwantumcircuits.
• Controleer het gedrag van de poort met behulp van de native tegenhanger van de poort.
• Verbeter quibit-onnauwkeurigheden met behulp van Cirq.
• Schrijf en voer een kwantumcircuit uit om uit te voeren tegen een op NISQ gebaseerde kwantumcomputersimulator.

Big data zijn datasets die zo omvangrijk en complex zijn dat traditionele applicatiesoftware voor gegevensverwerking onvoldoende is om hiermee om te gaan. Big data-uitdagingen zijn onder meer het vastleggen van gegevens, gegevensopslag, gegevensanalyse, zoeken, delen, overdragen, visualiseren, opvragen, bijwerken en informatieprivacy.

Deze door een docent begeleide, live training (online of op locatie) is gericht op beginnende deelnemers die de fundamentele principes van quantumcomputing willen begrijpen, de mogelijkheden van Google Willow willen verkennen en willen leren hoe ze aan de slag kunnen gaan met quantumprogrammeren.

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

• De principes van quantumcomputing en qubits te begrijpen.
• Google Willow te verkennen en zijn vooruitgang op het gebied van quantumfoutcorrectie.
• Basale quantumprogramma's schrijven en uitvoeren met Qiskit.
• Echte toepassingen van quantumcomputing identificeren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en -ontwikkelaars die willen leren en hun carrière willen opbouwen in Data Science met behulp van Kaggle.

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

• Meer informatie over datawetenschap en machine learning.
• Verken data-analyse.
• Lees meer over Kaggle en hoe het werkt.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en -ontwikkelaars die Modin willen gebruiken om parallelle berekeningen te bouwen en te implementeren met Pandas voor snellere data-analyse.

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

• Zet de benodigde omgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van Pandas workflows op schaal met Modin.
• Begrijp de functies, architectuur en voordelen van Modin.
• Ken de verschillen tussen Modin, Dask en Ray.
• Voer Pandas bewerkingen sneller uit met Modin.
• Implementeer de volledige Pandas API en functies.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die willen leren over ProjectQ en hoe ze deze kunnen gebruiken voor het implementeren van kwantumprogramma's.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Ontdek wat ProjectQ is en waarvoor het wordt gebruikt.
• Gebruik het ProjectQ-framework om kwantumprogrammering uit te voeren.
• Vertaal kwantumprogramma's naar elke back-end.

Deze door instructeurs geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op computerwetenschappers en ingenieurs die de principes achter kwantumcomputing willen begrijpen en deze willen gebruiken bij het ontwikkelen van algoritmen voor kwantumcomputerimplementaties.

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

• De basisprincipes van kwantumcomputing te begrijpen.
• Kvantumfysica concepten in computatiemethoden toe te passen.
• Algorithmen voor kwantumcomputers te creëren.
• Computationele problemen efficiënt op te lossen met kwantumcomputers.
• Kvantumgedrag in bestaande computatiemodellen te integreren.
• Het potentieel van kwantumcomputing in de vooruitgang van andere technologieën te herkennen.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op AI-professionals en AI-onderzoekers met een beginners- tot intermediair niveau die de basisprincipes van Quantum AI en haar potentiële toepassingen willen begrijpen.

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

• De basisprincipes van kwantummechanica zoals die van toepassing zijn op kwantumcomputing te begrijpen.
• De werking van kwantumalgorithmen en hun implementatie te begrijpen.
• Het potentieel van Quantum AI te erkennen in het revolutioneren van verschillende industrieën.
• Een fundamenteel kwantum machine learning model te ontwikkelen.
• De uitdagingen en ethische overwegingen van Quantum AI te evalueren.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende tot gemiddeld geavanceerde bedrijfs- en technologieleiders die de basisprincipes van quantum computing willen begrijpen en de mogelijke impact op sectoren zoals cryptografie, logistiek en financiële modellen willen leren, en hoe quantum computing binnen hun sectoren kan worden toegepast.

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

• De basisprincipes van quantum computing te begrijpen, waaronder qubits en quantum-verstrengeling.
• Mogelijke toepassingen van quantum computing in cryptografie, logistiek en financiële modellen te identificeren.
• Inzicht te krijgen in de huidige beperkingen en toekomstige ontwikkelingen van quantumtechnologie.
• De basisprincipes van quantumalgorithmen en hun impact op bedrijfsuitdagingen te herkennen.

In deze door een instructeur geleide, live training in Nederland, leren deelnemers de basisprincipes van kwantumcomputing en Q# terwijl ze stap voor stap door de ontwikkeling van eenvoudige kwantumprogramma's gaan.

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

• Installeer en configureer de Quantum Development Kit van Microsoft.
• Begrijp de concepten achter kwantumcomputing.
• Bouw, test, voer uit en los problemen op met een kwantumprogramma met behulp van Q#, Visual Studio en een lokale kwantumcomputersimulator.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is bedoeld voor computerwetenschappers die een quantum circuit willen creëren, bewerken en oproepen met behulp van IBM Quantum Experience.

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

• De benodigde ontwikkelomgeving instellen om te beginnen met het creëren van quantum circuits.
• Onnauwkeurigheden in qubits verbeteren met behulp van IBM Quantum Experience en de simulaties daarbij.
• Het gedrag van gates beheersen met behulp van het native equivalent van de gate.
• De tijd van gate-evenementen plannen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en ontwikkelaars die RAPIDS willen gebruiken om GPU-geaccelereerde datapijplijnen, workflows en visualisaties te bouwen en machine learning algoritmen zoals XGBoost, cuML, enz. toe te passen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De noodzakelijke ontwikkelomgeving inrichten om datamodellen te bouwen met NVIDIA RAPIDS.
• De functies, componenten en voordelen van RAPIDS begrijpen.
• GPUs benutten om end-to-end data- en analytische pijplijnen te versnellen.
• GPU-geaccelereerde datapreparatie en ETL implementeren met cuDF en Apache Arrow.
• Leren hoe machine learning taken uit te voeren met XGBoost en cuML algoritmen.
• Datavisualisaties bouwen en grafische analyse uitvoeren met cuXfilter en cuGraph.