Data Science Training Courses

Deze instructeur-geleide, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op professionals die een carrière in Data Science willen beginnen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Installeer en configureer Python en MySql.
- Begrijp wat Data Science is en hoe het waarde kan toevoegen aan vrijwel elk bedrijf.
- Leer de basisprincipes van codering in Python
- Leer technieken onder toezicht en zonder toezicht Machine Learning , en hoe deze te implementeren en de resultaten te interpreteren.

Indeling van de cursus

- Interactieve lezing en discussie.
- Veel oefeningen en oefenen.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsopties

- Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Dit is een 5-daagse inleiding tot Data Science en AI.

De cursus wordt geleverd met voorbeelden en oefeningen met Python

Deelnemers die deze training voltooien, krijgen een praktisch, real-world begrip van Data Science en de bijbehorende technologieën, methodologieën en hulpmiddelen Deelnemers krijgen de gelegenheid om deze kennis in de praktijk te brengen door middel van handsonoefeningen Groepsinteractie en feedback van instructeurs vormen een belangrijk onderdeel van de klas De cursus begint met een inleiding tot elementaire concepten van Data Science en gaat vervolgens verder met de tools en methodologieën die worden gebruikt in Data Science Publiek ontwikkelaars Technische analisten IT-consultants Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen Notitie Om een ​​aangepaste training aan te vragen voor deze cursus, neem dan contact met ons op om dit te regelen .

De explosie van informatie en gegevens in de wereld van vandaag is ongeëvenaard, ons vermogen om te innoveren en de grenzen van het mogelijke te verleggen groeit sneller dan ooit tevoren. De rol van Data Scientist is tegenwoordig een van de meest gevraagde vaardigheden in de industrie.

We bieden veel meer dan alleen leren door theorie; we leveren praktische, verkoopbare vaardigheden die de kloof overbruggen tussen de academische wereld en de eisen van de industrie.

Dit curriculum van 7 weken kan worden aangepast aan uw specifieke branchevereisten. Neem contact met ons op voor meer informatie of bezoek de website van het Nobleprog Institute [www.inobleprog.co.uk](http://www.inobleprog.co.uk/)

Publiek:

Dit programma is bedoeld voor afgestudeerden op postniveau, evenals iedereen met de vereiste vereiste vaardigheden die worden bepaald door een beoordeling en interview.

Levering:

De cursus wordt geleverd door een combinatie van Instructor Led Classroom en Instructor Led Online; meestal is de 1e week 'klassikaal geleid', week 2 - 6 'virtueel klaslokaal' en week 7 terug naar 'klaslokaal geleid'.

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 cursus is bedoeld voor Marketing die van plan zijn om dieper in te gaan op de toepassing van data science in Marketing / verkoop. De cursus biedt
gedetailleerde dekking van verschillende data science-technieken die worden gebruikt voor “upsale”, “cross-sale”, marktsegmentatie, branding en CLV.

Verschil van Marketing en verkoop - Hoe zijn die verkoop en marketing anders?

In zeer eenvoudige woorden kan verkoop worden aangeduid als een proces dat zich richt op of zich richt op individuen of kleine groepen. Marketing daarentegen is gericht op een grotere groep of het grote publiek. Marketing omvat onderzoek (identificeren van behoeften van de klant), ontwikkeling van producten (produceren van innovatieve producten) en promoten van het product (via advertenties) en bewustwording creëren over het product bij de consument. Marketing betekent dus het genereren van leads of prospects. Zodra het product op de markt is, is het de taak van de verkoper om de klant over te halen het product te kopen. Verkoop betekent het omzetten van leads of prospects in aankopen en bestellingen, terwijl marketing gericht is op langere termijnen, verkoop betrekking heeft op kortere doelen.

Data science is de toepassing van statistische analyse, machine learning, data visualisatie en programmering met als doel het begrijpen en interpreteren van realworld data F # is een geschikte programmeertaal voor data science omdat het efficiënte uitvoering, REPLscripting, krachtige bibliotheken en schaalbare gegevensintegratie combineert In deze live training met instructeur leren deelnemers hoe ze F # kunnen gebruiken om een ​​reeks problemen op het gebied van data science op te lossen Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Gebruik F # 's geïntegreerde data science-pakketten Gebruik F # om samen te werken met andere talen en platforms, waaronder Excel, R, Matlab en Python Gebruik het pakket Deedle om tijdreeksproblemen op te lossen Voer geavanceerde analyse uit met minimale productiekwaliteitskwaliteiten Begrijpen hoe functioneel programmeren een natuurlijke optie is voor wetenschappelijke en big data-berekeningen Toegang tot en visualiseren van gegevens met F # F # toepassen voor machine learning Ontdek oplossingen voor problemen in domeinen zoals business intelligence en social gaming Publiek ontwikkelaars Datawetenschappers Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen .

Jupyter is een opensource, webgebaseerde, interactieve IDE en computeromgeving Deze instructieve live training introduceert het idee van collaboratieve ontwikkeling in data science en laat zien hoe Jupyter kan worden gebruikt om te volgen en als een team deel te nemen aan de "levenscyclus van een computationeel idee" Het leidt deelnemers door het creëren van een voorbeeld data science project gebaseerd op de top van het Jupyter ecosysteem Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Installeer en configureer Jupyter, inclusief de creatie en integratie van een teamrepository op Git Gebruik Jupyter-functies zoals extensies, interactieve widgets, multi-user modus en meer om project-samenwerking mogelijk te maken Maak, deel en organiseer Jupyter Notebooks met teamleden Kies uit Scala, Python, R, om code te schrijven en uit te voeren tegen big data-systemen zoals Apache Spark, via de Jupyter-interface Publiek Data science-teams Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen Notitie De Jupypter-notebook ondersteunt meer dan 40 talen, waaronder R, Python, Scala, Julia, etc Om deze cursus aan te passen aan uw taal of talen, neemt u contact met ons op om dit te regelen .

In het eerste deel van deze training behandelen we de basisprincipes van MATLAB en zijn functie als taal en platform. In deze discussie is een inleiding opgenomen voor MATLAB syntaxis, arrays en matrices, datavisualisatie, scriptontwikkeling en objectgeoriënteerde principes.

In het tweede deel laten we zien hoe MATLAB te gebruiken voor datamining, machine learning en voorspellende analyses. Om deelnemers een duidelijk en praktisch perspectief van de aanpak en kracht van MATLAB te bieden, trekken we vergelijkingen tussen het gebruik van MATLAB en het gebruik van andere tools zoals spreadsheets, C, C++ en Visual Basic.

In het derde deel van de training leren deelnemers hoe ze hun werk kunnen stroomlijnen door hun gegevensverwerking en het genereren van rapporten te automatiseren.

Tijdens de cursus zullen de deelnemers de ideeën in praktijk brengen die ze via praktische oefeningen in een laboratoriumomgeving hebben geleerd. Aan het einde van de training hebben de deelnemers een grondige kennis van de mogelijkheden van MATLAB en kunnen ze deze gebruiken voor het oplossen van problemen met gegevenswetenschap in de praktijk en voor het stroomlijnen van hun werk door automatisering.

In de loop van de cursus worden beoordelingen uitgevoerd om de voortgang te meten.

Indeling van de cursus

- De cursus omvat theoretische en praktische oefeningen, inclusief casusbesprekingen, voorbeeldcode-inspectie en praktische implementatie.

Notitie

- Oefensessies zullen gebaseerd zijn op vooraf afgesproken voorbeeldgegevenssjablonen. Neem contact met ons op als u specifieke wensen hebt.

Python is een programmeertaal die enorm populair is geworden in de financiële sector. Aangenomen door de grootste investeringsbanken en hedgefondsen, wordt het gebruikt om een breed scala aan financiële toepassingen te bouwen, variërend van kernhandelsprogramma's tot risicobeheersystemen.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze Python kunnen gebruiken om praktische toepassingen te ontwikkelen voor het oplossen van een aantal specifieke financiële problemen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

- Begrijp de basisprincipes van de programmeertaal Python
- Download, installeer en onderhoud de beste ontwikkeltools voor het maken van financiële applicaties in Python
- Selecteer en gebruik de meest geschikte Python pakketten en programmeertechnieken om financiële gegevens uit verschillende bronnen (CSV, Excel , databases, web, etc.) te organiseren, visualiseren en analyseren.
- Bouw applicaties die problemen oplossen met betrekking tot activaspreiding, risicoanalyse, beleggingsprestaties en meer
- Problemen met een Python toepassing oplossen, integreren, implementeren en optimaliseren

Publiek

- ontwikkelaars
- analisten
- Quants

Formaat van de cursus

- Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Notitie

- Deze training is bedoeld om oplossingen te bieden voor enkele van de belangrijkste problemen waarmee financiële professionals worden geconfronteerd. Als u echter een bepaald onderwerp, hulpmiddel of techniek heeft die u wilt toevoegen of nader wilt uitwerken, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze klassikale trainingssessie bevat presentaties en vraag- en antwoordsessies

The training course will help the participants prepare for Web Application Development using Python Programming with Data Analytics. Such data visualization is a great tool for Top Management in decision making.