Corso di formazione Python Programming Fundamentals using Google Colab

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.

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 tenuto da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e professionisti IT di livello principiante che desiderano apprendere i concetti base della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

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

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist e ingegneri del software che desiderano utilizzare Dask con l'ecosistema Python per costruire, scalare e analizzare set di dati di grandi dimensioni.

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

• Configurare l'ambiente per iniziare a creare l'elaborazione di Big Data con Dask e Python.
• Esplora le funzionalità, le librerie, gli strumenti e le API disponibili in Dask.
• Scopri come Dask accelera l'elaborazione parallela in Python.
• Scopri come scalare l'ecosistema Python (Numpy, SciPy e Pandas) usando Dask.
• Ottimizza l'ambiente Dask per mantenere prestazioni elevate nella gestione di set di dati di grandi dimensioni.

Questa formazione guidata dal docente in Italia (online o presenza) è rivolta a sviluppatori e analisti dei dati di livello intermedio che desiderano migliorare le loro competenze nell'analisi e nella manipolazione dei dati utilizzando Pandas e NumPy.

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

• Configurare un ambiente di sviluppo che include Python, Pandas e NumPy.
• Crea un'applicazione di analisi dati utilizzando Pandas e NumPy.
• Eseguire operazioni avanzate di wrangling, ordinamento e filtraggio dei dati.
• Condurre operazioni aggregate ed analizzare i dati delle serie temporali.
• Visualizzare i dati utilizzando Matplotlib e altre librerie di visualizzazione.
• Debuggare e ottimizzare il proprio codice di analisi dati.

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 (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare lo stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) per creare applicazioni Web dinamiche, ad alte prestazioni e scalabili.

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

Configurare l'ambiente di sviluppo necessario che integri FastAPI, React e MongoDB. Comprendere i concetti chiave, le funzionalità e i vantaggi dello stack FARM. Scopri come creare API REST con FastAPI. Impara a progettare applicazioni interattive con React. Sviluppare, testare e distribuire applicazioni (front-end e back-end) utilizzando lo stack FARM.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare FastAPI con Python per creare, testare e distribuire API RESTful in modo più semplice e veloce.

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

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per sviluppare API con Python e FastAPI.
• Creare API in modo più rapido e semplice utilizzando la libreria FastAPI.
• Imparare a creare modelli di dati e schemi basati su Pydantic e OpenAPI.
• Connettere le API a un database utilizzando SQLAlchemy.
• Implementare sicurezza e autenticazione nelle API utilizzando gli strumenti FastAPI.
• Creare immagini container e distribuire le API web su un server cloud.

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 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.