Corso di formazione Presto for Data Science

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano imparare e costruire la propria carriera nella scienza dei dati utilizzando Kaggle.

Al termine di questa 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.

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 costruire e implementare calcoli paralleli con Pandas per un'analisi dei dati più rapida.

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

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

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 accelerati da GPU, applicando algoritmi di apprendimento automatico, come XGBoost, cuML, ecc.

Al termine di questa 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 le GPU per accelerare le pipeline di dati e analisi end-to-end.
• Implementa la preparazione dei dati accelerata da 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.

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 questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare i componenti e le librerie Anaconda.
• Comprendi i concetti fondamentali, le caratteristiche e i vantaggi di Anaconda.
• Gestisci pacchetti, ambienti e canali utilizzando Anaconda Navigator.
• Usare i pacchetti Conda, R e Python per l'analisi scientifica dei dati e l'apprendimento automatico.
• Impara 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 (online o in loco) è rivolto a data scientist di livello intermedio che desiderano imparare come utilizzare il modulo COST IT di Presto per l'analisi dei costi.

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

Comprendere i fondamenti di Presto e il suo ruolo nell'analisi dei big data. Ottieni competenza nell'utilizzo del modulo COST IT di Presto per l'analisi dei costi. Ottimizzare le query Presto per migliorare le prestazioni e l'utilizzo delle risorse. Identificare e implementare ottimizzazioni basate sui costi in Presto. Risolvere i problemi comuni relativi alle prestazioni e ai costi in Presto.

di Overview

I fornitori di servizi (CSP) sono sotto pressione per ridurre i costi e massimizzare il reddito medio per utente (ARPU), assicurando al contempo un'ottima esperienza clienti, ma i volumi dei dati continuano a crescere. Il traffico globale dei dati mobili crescerà a un tasso di crescita annuale combinato (CAGR) del 78 per cento entro il 2016, raggiungendo 10,8 exabiti al mese.

Nel frattempo, i CSP generano grandi volumi di dati, tra cui registri dettagliati delle chiamate (CDR), dati di rete e dati dei clienti. Le aziende che sfruttano pienamente questi dati guadagnano un margine competitivo. Secondo un recente sondaggio di The Economist Intelligence Unit, le aziende che utilizzano la presa di decisioni basate sui dati godono di un aumento della produttività del 5-6%. Tuttavia, il 53% delle aziende utilizza solo la metà dei loro dati preziosi, e un quarto degli intervistati ha notato che enormi quantità di dati utili non sono stati utilizzati. I volumi dei dati sono così alti che l'analisi manuale è impossibile, e la maggior parte dei sistemi software ereditari non può mantenere, il che porta a dati preziosi che vengono rimossi o ignorati.

Con Big Data & Analytics’ software di big data ad alta velocità, scalabile, i CSP possono minare tutti i loro dati per una migliore presa di decisioni in meno tempo. Diversi prodotti e tecniche forniscono una piattaforma software end-to-end per la raccolta, la preparazione, l'analisi e la presentazione di insegnamenti provenienti da grandi dati. Le aree di applicazione includono il monitoraggio del rendimento della rete, la rilevazione della frode, la rilevazione del cliente e l'analisi del rischio di credito. Big Data & Scala dei prodotti di analisi per gestire terabiti di dati ma l'implementazione di tali strumenti richiede un nuovo tipo di sistema di database basato sul cloud come Hadoop o processore di computer parallelo di scala massiccia (KPU, ecc.)

Questo corso funziona su Big Data BI per Telco copre tutte le nuove aree emergenti in cui i CSP stanno investendo per aumentare la produttività e aprire nuovi flussi di reddito aziendale. Il corso fornirà una panoramica completa di 360 gradi di Big Data BI in Telco in modo che i decisori e i manager possano avere una panoramica molto ampia e completa delle possibilità di Big Data BI in Telco per la produttività e il guadagno delle entrate.

Obiettivi corsi

L'obiettivo principale del corso è quello di introdurre nuove Big Data tecniche di intelligenza aziendale in 4 settori di Telecom Business (Marketing/Vendite, Operazione di rete, Operazione finanziaria e Relazioni con i clienti Management). Gli studenti saranno invitati a seguire:

• Introduzione a Big Data-che è 4Vs (volume, velocità, varietà e veracità) in Big Data- Generazione, estrazione e gestione dalla prospettiva Telco
• Come Big Data l'analisi differisce dall'analisi dei dati di eredità
• In-house giustificazione di Big Data -Telco prospettiva
• Introduzione a Hadoop Ecosistema- familiarità con tutti gli strumenti Hadoop come Hive, Pig, SPARC –quando e come vengono utilizzati per risolvere il problema Big Data
• Come Big Data viene estratto per l'analisi per lo strumento di analisi-come Business Analysis’s può ridurre i loro punti di dolore di raccolta e analisi dei dati attraverso un approccio integrato Hadoop dashboard
• Introduzione di base all'analisi di Insight, all'analisi di visualizzazione e all'analisi preditiva per Telco
• L'analisi del cliente Churn e Big Data-how Big Data analisi possono ridurre il timore del cliente e l'insoddisfazione del cliente negli studi del caso Telco
• Analisi di fallimenti di rete e fallimenti di servizio da metadati di rete e IPDR
• Analisi finanziaria - frode, scorta e stima del ROI dalle vendite e dai dati operativi
• Problemi di acquisizione dei clienti-Marketing target, segmentazione dei clienti e cross-sales dai dati di vendita
• Introduzione e sintesi di tutti i Big Data prodotti analitici e dove si adattano allo spazio analistico di Telco
• Conclusione-come prendere un approccio passo dopo passo per introdurre Big Data Business Intelligence nella tua organizzazione

Pubblicità target

• Operazioni di rete, Manageri finanziari, manageri CRM e top IT manageri presso l'ufficio Telco CIO.
• Business Gli analisti di Telco
• Direttori/analisti di CFO
• Direttori operativi
• Direttore QA

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.

Nella prima parte di questa formazione, copriamo i fondamenti di MATLAB e la sua funzione sia come lingua che come piattaforma. In questa discussione è inclusa un'introduzione alla sintassi MATLAB , alle matrici 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 del potere di MATLAB , tracciamo confronti tra l'utilizzo 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 ottimizzare il proprio lavoro automatizzando l'elaborazione dei dati e la generazione di report.

Durante il corso, i partecipanti metteranno in pratica le idee apprese attraverso esercitazioni pratiche in un ambiente di laboratorio. Al termine della formazione, i partecipanti avranno una conoscenza approfondita delle capacità di MATLAB e saranno in grado di impiegarlo per risolvere i problemi della 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 esercitazioni teoriche e pratiche, tra cui discussioni di casi, ispezione del codice di esempio e implementazione pratica.

Nota

• Le sessioni di esercitazione si baseranno su modelli di report di dati di esempio prestabiliti. Se hai requisiti specifici, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

Jupyter è un IDE interattivo basato su web, open source e ambiente informatico Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce l'idea dello sviluppo collaborativo nella scienza dei dati e dimostra come utilizzare Jupyter per tracciare e partecipare come una squadra al "ciclo di vita di un'idea computazionale" Conduce i partecipanti attraverso la creazione di un progetto di scienza dei dati di esempio basato sulla parte superiore dell'ecosistema Jupyter Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa e configura Jupyter, inclusa la creazione e l'integrazione di un repository di team su Git Utilizza le funzionalità di Jupyter come le estensioni, i widget interattivi, la modalità multiutente e altro per abilitare la collaborazione del progetto Crea, condividi e organizza i quaderni Jupyter con i membri del team Scegli da Scala, Python, R, per scrivere ed eseguire codice su sistemi di big data come Apache Spark, tutto attraverso l'interfaccia Jupyter Pubblico Squadre di scienze dei dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Il Notebook Jupypter supporta oltre 40 lingue tra cui R, Python, Scala, Julia, ecc Per personalizzare questo corso alla tua lingua (e) di scelta, ti preghiamo di contattarci per organizzare .

La scienza dei dati è l'applicazione dell'analisi statistica, dell'apprendimento automatico, della visualizzazione dei dati e della programmazione allo scopo di comprendere e interpretare i dati del mondo reale F # è un linguaggio di programmazione adatto alla scienza dei dati poiché combina un'esecuzione efficiente, REPLscripting, librerie potenti e integrazione scalabile dei dati In questo corso di formazione dal vivo, istruito, i partecipanti impareranno come usare F # per risolvere una serie di problemi di scienza dei dati del mondo reale Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Usa i pacchetti di scienza dei dati integrati di F # Usa F # per interagire con altri linguaggi e piattaforme, inclusi Excel, R, Matlab e Python Usa il pacchetto Deedle per risolvere i problemi delle serie temporali Effettuare analisi avanzate con linee minimali di codice qualità di produzione Comprendere in che modo la programmazione funzionale è un adattamento naturale per calcoli scientifici e di dati di grandi dimensioni Accedi e visualizza i dati con F # Applica F # per l'apprendimento automatico Esplora soluzioni per problemi in settori come la business intelligence e il social gaming Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

Python è un linguaggio di programmazione che ha guadagnato un'enorme popolarità nel settore finanziario. Adottato dalle maggiori banche di investimento e hedge fund, viene utilizzato per costruire una vasta gamma di applicazioni finanziarie che vanno dai programmi di trading di base ai sistemi di gestione del rischio.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare Python per sviluppare applicazioni pratiche per risolvere una serie di problemi finanziari specifici.

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

• Comprendi i fondamenti del Python programmazione Python
• Scarica, installa e gestisci i migliori strumenti di sviluppo per la creazione di applicazioni finanziarie in Python
• Seleziona e utilizza i pacchetti e le tecniche di programmazione Python più adatti per organizzare, visualizzare e analizzare i dati finanziari da varie fonti (CSV, Excel , database, web, ecc.)
• Costruisci applicazioni che risolvano problemi relativi all'allocazione degli asset, all'analisi dei rischi, alla performance degli investimenti e altro
• Risolvi i problemi, integra, distribuisci e ottimizza un'applicazione Python

Pubblico

• Sviluppatori
• Gli analisti
• quants

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche

Nota

• Questa formazione mira a fornire soluzioni ad alcuni dei principali problemi affrontati dai professionisti della finanza. Tuttavia, se si dispone di un particolare argomento, strumento o tecnica che si desidera aggiungere o elaborare ulteriormente, si prega di contattarci per organizzare.

This course is meant for Marketing Sales Professionals who are intending to get deeper into application of data science in Marketing/ Sales. The course provides
detailed coverage of different data science techniques used for “upsale”, “cross-sale”, market segmentation, branding and CLV.

Difference of Marketing and Sales - How is that sales and marketing are different?

In very simplewords, sales can be termed as a process which focuses or targets on individuals or small groups. Marketing on the other hand targets a larger group or the general public. Marketing includes research (identifying needs of the customer), development of products (producing innovative products) and promoting the product (through advertisements) and create awareness about the product among the consumers. As such marketing means generating leads or prospects. Once the product is out in the market, it is the task of the sales person to persuade the customer to buy the product. Sales means converting the leads or prospects into purchases and orders, while marketing is aimed at longer terms, sales pertain to shorter goals.

This classroom based training session will contain presentations and Q&A sessions

I partecipanti che completano questa formazione acquisiranno una comprensione pratica e reale della Scienza dei dati e delle tecnologie, metodologie e strumenti correlati I partecipanti avranno l'opportunità di mettere queste conoscenze in pratica attraverso esercizi di hands-on L'interazione di gruppo e il feedback degli istruttori costituiscono una componente importante della classe Il corso inizia con un'introduzione ai concetti elementali di Data Science, quindi progredisce negli strumenti e nelle metodologie utilizzate in Data Science Pubblico Sviluppatori Analisti tecnici Consulenti IT Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, vi preghiamo di contattarci per organizzare .

Il corso di formazione aiuterà i partecipanti a prepararsi per lo sviluppo di Web Application utilizzando Python Programming con Data Analytics. Tale visualizzazione dei dati è un ottimo strumento per Top Management nel processo decisionale.