Corso di formazione AWS Cloud9 per Data Science

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano utilizzare l'ecosistema Anaconda per acquisire, gestire e distribuire pacchetti e flussi di lavoro di analisi dei dati in un'unica piattaforma.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Anaconda componenti e librerie.
• Comprendere i concetti fondamentali, le caratteristiche e i vantaggi di Anaconda.
• Gestisci pacchetti, ambienti e canali utilizzando Anaconda Navigator.
• Usa i pacchetti Conda, R e Python per l'analisi scientifica dei dati e l'apprendimento automatico.
• Scopri alcuni casi d'uso pratici e tecniche per la gestione di più ambienti di dati.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (in loco o in remoto) è rivolto agli ingegneri che desiderano distribuire e gestire dispositivi IoT su AWS.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di creare una piattaforma IoT che include l'implementazione e la gestione di un back-end, un gateway e dispositivi su AWS.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano installare, configurare e gestire AWS IoT le funzionalità di Greengrass per creare applicazioni per vari dispositivi.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di utilizzare AWS IoT Greengrass per creare, distribuire, gestire, proteggere e monitorare le applicazioni su dispositivi intelligenti.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (in loco o in remoto) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare AWS Lambda per creare e distribuire servizi e applicazioni nel cloud, senza doversi preoccupare del provisioning dell'ambiente di esecuzione (server, VM e container, disponibilità, scalabilità, storage, ecc.).

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare AWS Lambda per eseguire una funzione.
• Comprendi il FaaS (Functions as a Service) e i vantaggi dello sviluppo serverless.
• Costruisci, carica ed esegui AWS Lambda funzioni.
• Integra le funzioni Lambda con diverse origini di eventi.
• Crea pacchetti, distribuisci, monitora e risolvi i problemi delle applicazioni basate su Lambda.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la comprensione delle pratiche DevOps e semplificare i processi di sviluppo utilizzando AWS Cloud9.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Imposta e configura AWS Cloud9 per DevOps flussi di lavoro.
• Implementa pipeline di integrazione continua e recapito continuo (CI/CD).
• Automatizza i processi di test, monitoraggio e distribuzione utilizzando AWS Cloud9.
• Integra i servizi AWS come Lambda, EC2 e S3 nei flussi di lavoro DevOps.
• Utilizza sistemi di controllo del codice sorgente come GitHub o GitLab all'interno di AWS Cloud9.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano imparare a creare, distribuire e gestire in modo efficace applicazioni serverless su AWS Cloud9 e AWS Lambda.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell'architettura serverless.
• Configura AWS Cloud9 per lo sviluppo di applicazioni serverless.
• Sviluppare, testare e distribuire applicazioni serverless utilizzando AWS Lambda.
• Integra AWS Lambda con altri servizi AWS come API Gateway e S3.
• Ottimizza le applicazioni serverless per prestazioni ed efficienza in termini di costi.

I big data sono insiemi di dati così voluminosi e complessi che i tradizionali software applicativi per l'elaborazione dei dati non sono adeguati per gestirli. Le sfide relative ai big data comprendono l'acquisizione di dati, l'archiviazione dei dati, l'analisi dei dati, la ricerca, la condivisione, il trasferimento, la visualizzazione, l'interrogazione, l'aggiornamento e la riservatezza delle informazioni.

Estivo:

• Nozioni di base sull'architettura e le funzioni dell'IoT
• "Cose", "Sensori", Internet e la mappatura tra le funzioni aziendali dell'IoT
• Essenziale di tutti i componenti software IoT: hardware, firmware, middleware, cloud e app mobile
• Funzioni IoT- Fleet manager, Visualizzazione dei dati, FM e DV basati su SaaS, allerta/allarme, onboarding dei sensori, onboarding delle "cose", geo-fencing
• Nozioni di base sulla comunicazione dei dispositivi IoT con cloud con MQTT.
• Connessione di dispositivi IoT ad AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Collegamento del core AWS IoT con la funzione AWS Lambda per il calcolo e l'archiviazione dei dati.
• Collegamento di Raspberry PI con AWS IoT core e semplice comunicazione dati.
• Avvisi ed eventi
• Calibrazione del sensore

Sommario:

• Nozioni di base sull'architettura e le funzioni dell'IoT
• "Cose", "Sensori", Internet e la mappatura tra le funzioni aziendali dell'IoT
• Essenziale di tutti i componenti software IoT: hardware, firmware, middleware, cloud e app mobile
• Funzioni IoT- Fleet manager, Visualizzazione dei dati, FM e DV basati su SaaS, allerta/allarme, onboarding dei sensori, onboarding delle "cose", geo-fencing
• Nozioni di base sulla comunicazione dei dispositivi IoT con cloud con MQTT.
• Connessione di dispositivi IoT ad AWS con MQTT (AWS IoT Core).
• Collegamento del core AWS IoT con la funzione AWS Lambda per il calcolo e l'archiviazione dei dati tramite DynamoDB.
• Collegamento di Raspberry PI con AWS IoT core e semplice comunicazione dati.
• Hands-on con Raspberry PI e AWS IoT Core per creare un dispositivo intelligente.
• Visualizzazione dei dati dei sensori e comunicazione con interfaccia web.

Questo corso interattivo guidato dal formatore (online o in presenza) a Italia introduce l'idea dello sviluppo collaborativo nella scienza dei dati e dimostra come utilizzare Jupyter per tracciare ed essere parte di un team nel "ciclo di vita di un'idea computazionale". Conduce i partecipanti attraverso la creazione di un progetto di esempio di scienza dei dati basato sull'estensione del sistema Jupyter.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Jupyter, incluso la creazione e l'integrazione di un repository di team su Git.
• Utilizzare funzionalità di Jupyter come estensioni, widget interattivi, modalità multiutente e altro per abilitare la collaborazione del progetto.
• Creatare, condividere ed organizzare i Jupyter Notebook con i membri della squadra.
• Scegliere tra Scala, Python, R, per scrivere ed eseguire codice su sistemi di grandi dimensioni come Apache Spark, tutto attraverso l'interfaccia Jupyter.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano apprendere e costruire la propria carriera in Data Science utilizzando Kaggle.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Scopri di più sulla scienza dei dati e sull'apprendimento automatico.
• Esplora l'analisi dei dati.
• Scopri di più su Kaggle e su come funziona.

Nella prima parte di questo corso di formazione, tratteremo i fondamenti di MATLAB e la sua funzione sia come linguaggio che come piattaforma.  In questa discussione è inclusa un'introduzione alla sintassi MATLAB, agli array e alle matrici, alla visualizzazione dei dati, allo sviluppo di script e ai principi orientati agli oggetti.

Nella seconda parte, dimostriamo come utilizzare MATLAB per il data mining, l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva. Per fornire ai partecipanti una prospettiva chiara e pratica dell'approccio e della potenza di MATLAB, facciamo confronti tra l'uso di MATLAB e l'uso di altri strumenti come fogli di calcolo, C, C++ e Visual Basic.

Nella terza parte della formazione, i partecipanti imparano come semplificare il loro lavoro automatizzando l'elaborazione dei dati e la generazione di report.

Durante il corso, i partecipanti metteranno in pratica le idee apprese attraverso esercizi pratici in un ambiente di laboratorio. Al termine della formazione, i partecipanti avranno una conoscenza approfondita delle capacità di MATLAB e saranno in grado di utilizzarle per risolvere problemi di scienza dei dati del mondo reale e per semplificare il loro lavoro attraverso l'automazione.

Durante il corso verranno condotte valutazioni per valutare i progressi.

Formato del corso

• Il corso include esercizi teorici e pratici, tra cui discussioni di casi, ispezione di codici di esempio e implementazione pratica.

Nota

• Le sessioni di pratica si baseranno su modelli di report di dati di esempio prestabiliti. Se avete esigenze specifiche, vi preghiamo di contattarci per organizzare.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano utilizzare Modin per creare e implementare calcoli paralleli con Pandas per un'analisi più rapida dei dati.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura l'ambiente necessario per iniziare a sviluppare Pandas flussi di lavoro su larga scala con Modin.
• Comprendere le caratteristiche, l'architettura e i vantaggi di Modin.
• Conosci le differenze tra Modin, Dask e Ray.
• Esegui Pandas operazioni più velocemente con Modin.
• Implementa l'intera API e le funzioni Pandas.

Python è un linguaggio di programmazione che ha acquisito una grande popolarità nel settore finanziario. Adottato dalle più grandi banche d'investimento e fondi speculativi, viene utilizzato per costruire una vasta gamma di applicazioni finanziarie, dalla creazione di programmi di trading centrali a sistemi di gestione del rischio.

In questa formazione guidata dal docente, i partecipanti impareranno come usare Python per sviluppare applicazioni pratiche per risolvere una serie di problemi finanziari specifici.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti del linguaggio di programmazione Python
• Scaricare, installare e mantenere gli strumenti di sviluppo migliori per creare applicazioni finanziarie in Python
• Scegliere e utilizzare i pacchetti Python più adatti e le tecniche di programmazione per organizzare, visualizzare e analizzare dati finanziari da varie fonti (CSV, Excel, database, web, ecc.)
• Costruire applicazioni che risolvono problemi relativi all'allocazione degli asset, all'analisi del rischio, al rendimento degli investimenti e altro ancora
• Solvere problemi, integrare, distribuire e ottimizzare un'applicazione Python

Pubblico di riferimento

• Sviluppatori
• Analisti
• Quants

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercizi e pratica intensiva

Note

• Questa formazione mira a fornire soluzioni per alcuni dei principali problemi affrontati dai professionisti del settore finanziario. Tuttavia, se hai un argomento particolare, uno strumento o una tecnica che desideri aggiungere o approfondire ulteriormente, non esitare a contattarci per organizzare.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a data scientists e sviluppatori che desiderano utilizzare RAPIDS per costruire pipeline di dati, flussi di lavoro e visualizzazioni accelerate da GPU, applicando algoritmi di machine learning come XGBoost, cuML, ecc.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per costruire modelli di dati con NVIDIA RAPIDS.
• Comprendere le funzionalità, i componenti e i vantaggi di RAPIDS.
• Sfruttare le GPU per accelerare pipeline end-to-end di dati e analisi.
• Implementare la preparazione dei dati e l'ETL accelerati da GPU con cuDF e Apache Arrow.
• Imparare come eseguire compiti di machine learning con algoritmi XGBoost e cuML.
• Creare visualizzazioni dei dati ed eseguire l'analisi grafica con cuXfilter e cuGraph.