Corso di formazione Introduction to Google Colab for Data Science

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

Questo corso live guidato da un istruttore (Italia) (online o sul posto) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano migliorare le loro conoscenze sui modelli di apprendimento automatico, migliorare le loro competenze nella regolazione degli iperparametri e imparare come distribuire efficacemente i modelli utilizzando Google Colab.

• Implementare modelli avanzati di apprendimento automatico utilizzando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso la regolazione degli iperparametri.
• Distribuire modelli di apprendimento automatico in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti di apprendimento automatico a grande scala su Google Colab.

This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

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

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

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.

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

Questo addestramento interattivo (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e ingegneri intermedi che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per il processing e l'analisi di grandi quantità di dati.

• Configurare un ambiente big data usando Google Colab e Spark.
• Processare ed analizzare grandi set di dati in modo efficiente con Apache Spark.
• Visualizzare i dati big data in un ambiente collaborativo.
• Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.

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

Questo corso interattivo (online o presenziale) a guida dell'insegnante è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la conoscenza della visione artificiale e esplorare le capacità di TensorFlow per lo sviluppo di modelli di visione sofisticati utilizzando Google Colab.

• Costruire e addestrare reti neurali convolutive (CNN) utilizzando TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per lo sviluppo di modelli basati sul cloud in modo scalabile ed efficiente.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti di visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni del mondo reale.
• Utilizzare l'apprendimento transfer per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.

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

Questo training guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere ed applicare tecniche di deep learning utilizzando l'ambiente Google Colab.

• Configurare e navigare in Google Colab per progetti di deep learning.
• Comprendere i fondamenti dei reti neurali.
• Implementare modelli di deep learning utilizzando TensorFlow.
• Addestrare e valutare modelli di deep learning.
• Utilizzare funzionalità avanzate di TensorFlow per il deep learning.

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

Questo training guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a data scientist principianti che desiderano imparare come creare visualizzazioni dei dati significative e visivamente attraenti.

• Configurare e navigare in Google Colab per la visualizzazione dei dati.
• Creare vari tipi di grafici utilizzando Matplotlib.
• Utilizzare Seaborn per tecniche di visualizzazione avanzate.
• Personalizzare i grafici per una presentazione migliore e maggiore chiarezza.
• Interpretare e presentare dati efficacemente utilizzando strumenti visivi.

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.

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

Questo addestramento guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a ricercatori dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare gli algoritmi di apprendimento automatico efficacemente utilizzando l'ambiente Google Colab.

• Configurare e navigare in Google Colab per progetti di apprendimento automatico.
• Comprendere ed applicare vari algoritmi di apprendimento automatico.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per analizzare e prevedere dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed evaluare efficacemente i modelli di apprendimento automatico.

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.

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

Questo corso guidato dal formatore (online o on-site) si rivolge a data scientists e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare tecniche NLP utilizzando Python in Google Colab.

• Comprendere i concetti fondamentali del processing del linguaggio naturale.
• Preprocessare e pulire dati testuali per task NLP.
• Eseguire l'analisi delle opinioni utilizzando le librerie NLTK e SpaCy.
• Lavorare con dati testuali utilizzando Google Colab per lo sviluppo scalabile e collaborativo.

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

Questo corso tenuto dal formatore (online o on-site) è rivolto a sviluppatori e analisti dei dati di livello principiante che desiderano imparare la programmazione Python partendo da zero utilizzando Google Colab.

• Comprendere i concetti base della lingua di programmazione Python.
• Implementare codice Python nell'ambiente Google Colab.
• Utilizzare strutture di controllo per gestire il flusso del programma Python.
• Creare funzioni per organizzare e riutilizzare efficacemente il codice.
• Esplorare ed utilizzare le librerie di base per la programmazione Python.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano utilizzare RAPIDS per creare pipeline di dati, flussi di lavoro e visualizzazioni accelerate da GPU, applicando algoritmi di apprendimento automatico, come XGBoost, cuML, ecc.

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

• Impostare l'ambiente di sviluppo necessario per costruire modelli di dati con NVIDIA RAPIDS.
• Comprendere le caratteristiche, i componenti e i vantaggi di RAPIDS.
• Sfrutta GPU per accelerare le pipeline di dati e analisi end-to-end.
• Implementare la preparazione dei dati accelerata GPU e l'ETL con cuDF e Apache Arrow.
• Scopri come eseguire attività di machine learning con gli algoritmi XGBoost e cuML.
• Crea visualizzazioni di dati ed esegui analisi grafiche con cuXfilter e cuGraph.

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

Questo corso tenuto da un istruttore (online o presenza) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la comprensione dell'apprendimento per rinforzo e le sue applicazioni pratiche nel sviluppo di AI utilizzando Google Colab.

• Comprendere i concetti principali degli algoritmi di apprendimento per rinforzo.
• Implementare modelli di apprendimento per rinforzo usando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Sviluppare agenti intelligenti che imparano attraverso tentativi ed errori.
• Ottimizzare le prestazioni degli agenti utilizzando tecniche avanzate come il Q-learning e le reti neurali profonde Q (DQNs).
• Addestrare gli agenti in ambienti simulati usando OpenAI Gym.
• Distribuire modelli di apprendimento per rinforzo per applicazioni del mondo reale.

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

Questo addestramento live (online o presenziale) in Italia, guidato da un istruttore, è rivolto a professionisti intermedi del settore dati che desiderano applicare tecniche di previsione delle serie temporali ai dati reali utilizzando Google Colab.

• Comprendere i fondamenti dell'analisi delle serie temporali.
• Utilizzare Google Colab per lavorare con dati di serie temporali.
• Applicare modelli ARIMA per la previsione di tendenze dei dati.
• Utilizzare la libreria Prophet di Facebook per la previsione flessibile.
• Visualizzare i dati delle serie temporali e i risultati della previsione.