Data Science Trainingen in Nederland

Deze praktijkgerichte training, onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie), is bedoeld voor beginnende professionals die kennis willen maken met vooraf getrainde modellen en weten hoe zij deze kunnen benutten om echte problemen op te lossen, zonder van nul af aan een model te bouwen.

Aan het eind van de training zijn deelnemers in staat om:

• het concept en de voordelen van vooraf getrainde modellen te begrijpen;
• verschillende architecturen van dergelijke modellen en hun toepassingsgebieden te verkennen;
• een vooraf getraind model af te stemmen op specifieke taken;
• vooraf getrainde modellen te implementeren in eenvoudige machine learning-projecten.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en analisten met een gemiddelde kennisniveau die AWS Cloud9 willen gebruiken om hun datawetenschappelijke werkprocessen te versnellen.

Na afronding van deze cursus zullen deelnemers in staat zijn om:

• Een datawetenschappelijke omgeving op te zetten in AWS Cloud9.
• Data-analyse uit te voeren met Python, R en Jupyter Notebook binnen Cloud9.
• AWS Cloud9 te koppelen aan AWS-diensten zoals S3, RDS en Redshift.
• AWS Cloud9 in te zetten voor het ontwikkelen en implementeren van machine learning-modellen.
• Cloudgebaseerde werkprocessen te optimaliseren voor data-analyse en -verwerking.

Deze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers met een gemiddelde voorkennis die hun machine learning-workflows willen automatiseren en beheren – inclusief het trainen, valideren en implementeren van modellen via Apache Airflow.

Na afloop van deze training kunnen deelnemers:

• Apache Airflow instellen voor het beheer van machine learning-workflows.
• Data-voorbereidings-, modeltrainings- en validatietaken automatiseren.
• Airflow integreren met machine learning-frameworks en -tools.
• Machine learning-modellen implementeren via geautomatiseerde pipelines.
• De werking van machine learning-workflows in productie monitoren en optimaliseren.

Deze door instructeurs geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende datawetenschappers en IT-professionals die de basisprincipes van datawetenschap willen leren met Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Google Colab instellen en ermee navigeren.
• Eenvoudige Python-code schrijven en uitvoeren.
• Datasets importeren en verwerken.
• Visualisaties maken met behulp van Python-bibliotheken.

Python is een programmeertaal die enorm aan populariteit heeft gewonnen binnen de financiële wereld. De grootste investeringsbanken en hedgefondsen maken er gebruik van bij het ontwikkelen van tal van financiële toepassingen, variërend van handelssystemen tot risicomanagementsystemen.

In deze door een instructeur geleide training leren deelnemers hoe ze Python kunnen inzetten voor het maken van praktische toepassingen die specifieke financiële problemen oplossen.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat tot het volgende:

• De basisprincipes van de Python-programmeertaal begrijpen
• De beste ontwikkeltools voor het creëren van financiële toepassingen in Python downloaden, installeren en onderhouden
• De meest geschikte Python-pakketten en programmeertechnieken kiezen om financiële gegevens uit verschillende bronnen (CSV-, Excel-bestanden, databases, het web, etc.) te ordenen, visualiseren en analyseren
• Toepassingen bouwen die helpen bij vraagstukken rond vermogensallocatie, risicoanalyse en beleggingsprestaties
• Een Python-toepassing oplossen, integreren, implementeren en optimaliseren

Doelgroep

• Ontwikkelaars
• Analisten
• Quantitatieve analisten

Opzet van de cursus

• Een combinatie van theoretische uitleg, discussie, oefeningen en veel praktische begeleiding

Opmerking

• Deze training is bedoeld om oplossingen te bieden voor belangrijke uitdagingen waarmee financiële professionals te maken krijgen. Mocht u echter een bepaald onderwerp, hulpmiddel of techniek willen toevoegen of nader behandelen, neem dan gerust contact met ons op om dit af te spreken.

Dit programma behandelt praktische benaderingen voor datawetenschap en kunstmatige intelligentie met behulp van Python. Het geeft professionals de vaardigheden om data te analyseren, machine learning-modellen te bouwen en AI-gestuurde toepassingen in een zakelijke context te implementeren. Onderwerpen zijn onder andere het CRISP-DM-procesmodel, statistische analyses, gesuperviseerd en ongesuperviseerd leren, deep learning met TensorFlow, natuurlijke taalverwerking, big data via Spark, en effectieve datagebaseerde communicatie. Ideaal voor beginners die een certificering in Python-gebaseerde datawetenschap willen behalen en zich voorbereiden op een carrière in analyse.

Het KNIME Analytics Platform is een toonaangevende open source-oplossing voor datagestuurde innovatie. Het helpt u om de verborgen potentie in uw data te ontdekken, nieuwe inzichten naar boven te halen en voorspellingen over toekomstige ontwikkelingen te doen. Met meer dan 1000 modules, honderden vooraf klaarstaande voorbeelden, een breed scala aan geïntegreerde hulpmiddelen en de meest uitgebreide verzameling geavanceerde algoritmen vormt dit platform het ideale werktuig voor elke datawetenschapper en bedrijfsanalist.

Deze cursus over het KNIME Analytics Platform biedt een uitstekende kans aan beginners, gevorderde gebruikers én experts om kennis te maken met KNIME, er effectiever mee leren werken en heldere, compleet doordachte rapporten op basis van eigen workflows te genereren.

Deze door een docent geleide training (online of op locatie) richt zich op data-professionals die KNIME willen inzetten om complexe zakelijke uitdagingen het hoofd te bieden.

Ze is bedoeld voor personen zonder programmerervaring, maar met de wens om gebruik te maken van innovatieve hulpmiddelen ter implementatie van analyse-scenario’s.

Na het volgen van deze cursus zullen de deelnemers in staat zijn tot:

• KNIME installeren en configureren.
• Datascientifice scenario’s opzetten.
• Modellen trainen, testen en valideren.
• De volledige procesketen van datawetenschappelijke modellen realiseren.

Opbouw van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Talrijke oefeningen en praktijkopdrachten.
• Actief werken in een live-lab-omgeving.

Mogelijkheden tot cursusaanpassing

• Wilt u een op maat gemaakte versie van deze training aanvragen of meer informatie over het programma ontvangen? Neem dan contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.

Deze door een docent geleide training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor data-analisten, ontwikkelaars en toekomstige data-scientists met voldoende kennisniveau die machine learning-technieken in Python willen toepassen om waardevolle inzichten te verkrijgen, voorspellingen te doen en data-gestuurde beslissingen te automatiseren.

Aan het einde van deze cursus zullen deelnemers onder andere kunnen:

• De belangrijkste paradigma’s binnen machine learning begrijpen en onderscheiden.
• Technieken voor data-voorbereiding en evaluatiemethoden voor modellen verkennen.
• Machine learning-algoritmen toepassen op praktische dataproblemen.
• Python-bibliotheken en Jupyter Notebooks gebruiken voor hands-on ontwikkeling.
• Modellen bouwen voor voorspelling, classificatie, aanbevelingen en clustering.