Data Science Opplæringskurs

Denne instruktørledede, liveopplæringen (på stedet eller fjernkontrollen) er rettet mot fagpersoner som ønsker å starte en karriere innen Data Science .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Installer og konfigurer Python og MySql.
- Forstå hva Data Science er, og hvordan det kan tilføre verdi til praktisk talt enhver bedrift.
- Lær grunnleggende om koding i Python
- Lær veiledte og ikke-overvåkte teknikker for Machine Learning , og hvordan du implementerer dem og tolker resultatene.

Kursets format

- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
- Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for tilpasning av kurset

- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette er en 5 dagers introduksjon til Data Science og AI.

Kurset blir levert med eksempler og øvelser ved bruk av Python

Participants who complete this training will gain a practical, real-world understanding of Data Science and its related technologies, methodologies and tools.

Participants will have the opportunity to put this knowledge into practice through hands-on exercises. Group interaction and instructor feedback make up an important component of the class.

The course starts with an introduction to elemental concepts of Data Science, then progresses into the tools and methodologies used in Data Science.

Audience

- Developers
- Technical analysts
- IT consultants

Format of the Course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Eksplosjonen av informasjon og data i dagens verden er ikke parallell, vår evne til å innovere og skyve grensene for det mulige vokser raskere enn den noen gang har gjort. Rollen som Data Scientist er en av de høyeste etterspørselen ferdigheter i industrien i dag.

Vi tilbyr mye mer enn å lære gjennom teori; vi leverer praktiske, salgbare ferdigheter som bro mellom gapet mellom akademia og industriens krav.

Denne 7 ukers læreplanen kan tilpasses dine spesifikke bransjekrav. Kontakt oss for ytterligere informasjon eller besøk Nobleprog Institutts nettsted [www.inobleprog.co.uk](http://www.inobleprog.co.uk/)

Publikum:

Dette programmet er rettet mot kandidater på postnivå, så vel som alle med de nødvendige ferdigheter som vil bli bestemt av en vurdering og et intervju.

Leveranse:

Levering av kurset vil være en blanding av Instructor Led Classroom og Instructor Led Online; vanligvis vil den første uken være "klasserom ledet", uke 2 - 6 "virtuelt klasserom" og uke 7 tilbake til "klasserom ledet".

Big data er datasett som er så omfangsrike og komplekse at tradisjonell databehandlingsapplikasjonsprogramvare er utilstrekkelig til å håndtere dem. Store datautfordringer inkluderer innhenting av data, datalagring, dataanalyse, søk, deling, overføring, visualisering, spørring, oppdatering og informasjon om personvern.

Dette kurset er ment for profesjonelle med Marketing som har til hensikt å gå dypere inn i anvendelsen av datavitenskap i Marketing / salg. Kurset gir
detaljert dekning av forskjellige datavitenskapsteknikker brukt for “salg”, “kryssalg”, markedssegmentering, merkevarebygging og CLV.

Forskjell på Marketing og salg - Hvordan er salg og markedsføring forskjellig?

I veldig enkle ord kan salg betegnes som en prosess som fokuserer eller er rettet mot enkeltpersoner eller små grupper. Marketing er derimot rettet mot en større gruppe eller allmennheten. Marketing inkluderer forskning (identifisering av kundens behov), utvikling av produkter (produksjon av innovative produkter) og markedsføring av produktet (gjennom annonser) og skape bevissthet om produktet hos forbrukerne. Som slik markedsføring betyr generering av potensielle kunder eller potensielle kunder. Når produktet er ute i markedet, er det selgerens oppgave å overtale kunden til å kjøpe produktet. Salg betyr å konvertere kundeemner eller potensielle kunder til kjøp og ordre, mens markedsføring er rettet mot lengre vilkår, og salget gjelder kortere mål.

Data science is the application of statistical analysis, machine learning, data visualization and programming for the purpose of understanding and interpreting real-world data. F# is a well suited programming language for data science as it combines efficient execution, REPL-scripting, powerful libraries and scalable data integration.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use F# to solve a series of real-world data science problems.

By the end of this training, participants will be able to:

- Use F#'s integrated data science packages
- Use F# to interoperate with other languages and platforms, including Excel, R, Matlab, and Python
- Use the Deedle package to solve time series problems
- Carry out advanced analysis with minimal lines of production-quality code
- Understand how functional programming is a natural fit for scientific and big data computations
- Access and visualize data with F#
- Apply F# for machine learning

Explore solutions for problems in domains such as business intelligence and social gaming

Audience

- Developers
- Data scientists

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Jupyter is an open-source, web-based interactive IDE and computing environment.

This instructor-led, live training introduces the idea of collaborative development in data science and demonstrates how to use Jupyter to track and participate as a team in the "life cycle of a computational idea". It walks participants through the creation of a sample data science project based on top of the Jupyter ecosystem.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure Jupyter, including the creation and integration of a team repository on Git
- Use Jupyter features such as extensions, interactive widgets, multiuser mode and more to enable project collaboraton
- Create, share and organize Jupyter Notebooks with team members
- Choose from Scala, Python, R, to write and execute code against big data systems such as Apache Spark, all through the Jupyter interface

Audience

- Data science teams

Format of the course

- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Note

- The Jupypter Notebook supports over 40 languages including R, Python, Scala, Julia, etc. To customize this course to your language(s) of choice, please contact us to arrange.

I den første delen av denne opplæringen dekker vi grunnleggende om MATLAB og dens funksjon som både språk og plattform. Inkludert i denne diskusjonen er en introduksjon til MATLAB syntaks, matriser og matriser, datavisualisering, skriptutvikling og objektorienterte prinsipper.

I den andre delen demonstrerer vi hvordan du kan bruke MATLAB til data mining, maskinlæring og prediktiv analyse. For å gi deltakerne et klart og praktisk perspektiv på MATLAB tilnærming og kraft, trekker vi sammenligninger mellom bruk av MATLAB og bruk av andre verktøy som regneark, C, C++ og Visual Basic.

I den tredje delen av opplæringen lærer deltakerne å effektivisere arbeidet sitt ved å automatisere databehandlingen og rapporteringen.

Gjennom hele kurset vil deltakerne praktisere ideene som læres gjennom praktiske øvelser i et laboratoriemiljø. Ved slutten av opplæringen vil deltakerne ha et grundig grep om MATLAB evner og vil kunne bruke det til å løse reelle datavitenskapelige problemer, samt for å effektivisere arbeidet gjennom automatisering.

Vurderinger vil bli gjennomført i løpet av kurset for å måle fremgang.

Kursets format

- Emnet inkluderer teoretiske og praktiske øvelser, inkludert saksdiskusjoner, prøvekodeinspeksjon og praktisk implementering.

Merk

- Øvingsøkter vil være basert på forhåndsarrangerte maler for eksempeldata. Hvis du har spesifikke krav, kan du kontakte oss for å avtale det.

Python er et programmeringsspråk som har fått stor popularitet i finansnæringen. Adoptert av de største investeringsbankene og hedgefondene, og brukes til å bygge et bredt spekter av finansielle applikasjoner, alt fra kjernehandelsprogrammer til risikostyringssystemer.

I denne instruktørledede liveopplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker Python til å utvikle praktiske applikasjoner for å løse en rekke spesifikke økonomirelaterte problemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

- Forstå det grunnleggende i Python programmeringsspråk
- Last ned, installer og vedlikehold de beste utviklingsverktøyene for å lage økonomiske applikasjoner i Python
- Velg og bruk de mest passende Python pakker og programmeringsteknikker for å organisere, visualisere og analysere økonomiske data fra forskjellige kilder (CSV, Excel , databaser, web, etc.)
- Bygg applikasjoner som løser problemer knyttet til allokering av eiendeler, risikoanalyse, investeringsresultater og mer
- Feilsøke, integrere, distribuere og optimalisere et Python program

Publikum

- Utviklere
- analytikere
- quants

Kursets format

- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Merk

- Denne opplæringen tar sikte på å tilby løsninger for noen av de viktigste problemene som fagpersoner i finansen står overfor. Imidlertid, hvis du har et bestemt emne, verktøy eller teknikk som du ønsker å legge til eller utdype videre, vennligst kontakt oss for å avtale det.

Denne klasseromsbaserte treningsøkten vil inneholde presentasjoner og spørsmål og svar

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.