Corso di formazione Introduzione alla Scienza dei Dati

Questo è un corso di introduzione alla Scienza dei Dati e all'Intelligenza Artificiale (AI) che dura 5 giorni.

Il corso viene fornito con esempi ed esercizi utilizzando Python

Questo corso di formazione guidato dall'insegnante (online o in locale) è rivolto a partecipanti con un livello intermedio che desiderano automatizzare e gestire flussi di lavoro di machine learning, compresi l'addestramento del modello, la validazione e il deployment utilizzando Apache Airflow.

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

• Configurare Apache Airflow per l'orchestrazione dei flussi di lavoro di machine learning.
• Automatizzare le attività di preprocessing dei dati, addestramento del modello e validazione.
• Integrare Airflow con framework e strumenti di machine learning.
• Deployare modelli di machine learning utilizzando pipeline automatizzate.
• Monitorare e ottimizzare i flussi di lavoro di machine learning in produzione.

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 guidato dall'instruttore, live (online o in sede), è rivolto a scienziati dei dati e analisti di livello intermedio che desiderano utilizzare AWS Cloud9 per flussi di lavoro ottimizzati nella data science.

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

• Configurare un ambiente per la data science in AWS Cloud9.
• Eseguire l'analisi dei dati utilizzando Python, R e Jupyter Notebook in Cloud9.
• Integrare AWS Cloud9 con i servizi di gestione dei dati AWS come S3, RDS e Redshift.
• Utilizzare AWS Cloud9 per lo sviluppo e il deployment di modelli di machine learning.
• Ottimizzare i flussi di lavoro basati sul cloud per l'analisi e il processing dei dati.

Questo training guidato dal docente (online o on-site) è rivolto a data scientist e professionisti IT di livello base che desiderano imparare i fondamenti della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

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

• Configurare e navigare Google Colab.
• Scrivere ed eseguire codice Python di base.
• Importare e gestire set di dati.
• Creare visualizzazioni utilizzando librerie Python.

I partecipanti che completano questo training acquisiranno una comprensione pratica e basata sul mondo reale della Data Science, delle sue tecnologie correlate, metodologie e strumenti.

Avranno l'opportunità di applicare questa conoscenza attraverso esercizi pratici. L'interazione in gruppo e i feedback dell'instruttore costituiscono un componente importante del corso.

Il corso inizia con un'introduzione ai concetti fondamentali della Data Science, per poi proseguire con gli strumenti e le metodologie utilizzati nella Data Science.

Pubblico di riferimento

• Sviluppatori
• Analisti tecnici
• Consulenti IT

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercizi e pratica intensiva

Note

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzarlo.

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.

Questo corso è pensato per professionisti del Marketing e delle Vendite che intendono approfondire l'applicazione della data science nel settore del Marketing/Vendite. Il corso offre una copertura dettagliata di diverse tecniche di data science utilizzate per "upsale", "cross-sale", segmentazione di mercato, branding e CLV (Customer Lifetime Value).

Differenza tra Marketing e Vendite - In cosa consistono le differenze tra vendite e marketing?

In parole molto semplici, si può dire che le vendite sono un processo che si concentra su individui o piccoli gruppi. Il marketing, al contrario, mira a un pubblico più ampio o al grande pubblico. Il marketing include la ricerca (identificazione delle esigenze del cliente), lo sviluppo di prodotti (creazione di prodotti innovativi) e la promozione del prodotto (attraverso pubblicità) per creare consapevolezza tra i consumatori. In sostanza, il marketing significa generare leads o prospettive. Una volta che il prodotto è in commercio, è compito della forza vendita convincere il cliente a comprarlo. Le vendite significano convertire leads o prospettive in acquisti e ordini, mentre il marketing mira a obiettivi a lungo termine, le vendite riguardano obiettivi a breve termine.

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.

KNIME Analytics Platform è una delle opzioni open source più importanti per l'innovazione basata sui dati, che ti aiuta a scoprire il potenziale nascosto nei tuoi dati, a estrarre nuove intuizioni o a prevedere scenari futuri. Con oltre 1000 moduli, centinaia di esempi pronti per l'uso, una gamma completa di strumenti integrati e la scelta più ampia di algoritmi avanzati disponibili, KNIME Analytics Platform è lo strumento ideale per qualsiasi data scientist o business analyst.

Questo corso su KNIME Analytics Platform è un'opportunità ideale per principianti, utenti avanzati e esperti di KNIME per introdursi a KNIME, imparare a utilizzarlo in modo più efficace e creare report chiari e comprensibili basati su workflow KNIME.

Questo training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto a professionisti dei dati che desiderano utilizzare KNIME per risolvere esigenze aziendali complesse.

È pensato per un pubblico che non conosce la programmazione e intende utilizzare strumenti all'avanguardia per implementare scenari di analisi dei dati.

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

• Installare e configurare KNIME.
• Costruire scenari di Data Science
• Allenare, testare e validare modelli
• Implementare la catena di valore end-to-end dei modelli di Data Science

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molti esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso o per saperne di più su questo programma, contattaci per organizzare.

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 guidato dal formatore in Italia (online o presenza) è rivolto a analisti dei dati di livello intermedio, sviluppatori o aspiranti scienziati dei dati che desiderano applicare tecniche di apprendimento automatico in Python per estrarre indicazioni, fare previsioni ed automatizzare decisioni basate sui dati.

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

• Comprendere e differenziare i principali paradigmi dell'apprendimento automatico.
• Esplorare tecniche di preprocessing dei dati e metriche di valutazione dei modelli.
• Applicare algoritmi di apprendimento automatico per risolvere problemi reali con i dati.
• Utilizzare le librerie Python e i notebook Jupyter per lo sviluppo pratico.
• Costruire modelli per la previsione, la classificazione, le raccomandazioni e il clustering.

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.

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.