Data Science Formazione in Italia

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano comprendere il concetto di modelli pre-addestrati e imparare ad applicarli per risolvere problemi del mondo reale senza costruire modelli da zero.

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

• Comprendere il concetto e i vantaggi dei modelli pre-addestrati.
• Esplora varie architetture di modelli pre-addestrati e i relativi casi d'uso.
• Ottimizza un modello pre-addestrato per attività specifiche.
• Implementa modelli pre-addestrati in semplici progetti di Machine Learning.

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 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 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.

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.

Esplorare approcci pratici alla Data Science e all'AI tramite Python, fornendo ai professionisti le competenze per analizzare i dati, costruire modelli di machine learning e implementare applicazioni AI in contesti aziendali; affronta i flussi di lavoro CRISP-DM, l'analisi statistica, l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, il deep learning con Tensorflow, l'elaborazione del linguaggio naturale, il big data con Spark e la narrazione dei dati; ideale per chi cerca una certificazione Python in Data Science e una formazione analytics pronta per il mercato del lavoro.

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.

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.