Data Science Formazione in Italia

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data scientist di livello principiante e professionisti IT che desiderano apprendere le basi della scienza dei dati utilizzando Google Colab.Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura e naviga Google Colab.
• Scrivere ed eseguire codice di base Python.
• Importare e gestire i set di dati.
• Creare visualizzazioni utilizzando le librerie Python.

Jupyter è un IDE interattivo open source basato sul Web e un ambiente informatico.Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) introduce l'idea di sviluppo collaborativo nella scienza dei dati e dimostra come utilizzare Jupyter per monitorare e partecipare come team al "ciclo di vita di un'idea computazionale".  Guida i partecipanti attraverso la creazione di un progetto di data science di esempio basato sull'ecosistema Jupyter.Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Jupyter, inclusa la creazione e l'integrazione di un repository del team su Git.
• Usa le funzionalità di Jupyter come estensioni, widget interattivi, modalità multiutente e altro ancora per abilitare la collaborazione al progetto.
• Crea, condividi e organizza Jupyter Notebooks con i membri del team.
• Scegliere tra Scala, Python, R, per scrivere ed eseguire codice su sistemi di Big Data come Apache Spark, il tutto tramite l'interfaccia Jupyter.

Formato del corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Un sacco di esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio dal vivo.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Jupyter Notebook supporta oltre 40 lingue, tra cui R, Python, Scala, Julia e così via. Per personalizzare questo corso in base alla lingua o alle lingue di tua scelta, contattaci per organizzarlo.

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.

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.

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.

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 .

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.

Questo è un introduttivo di 5 giorni a Data Science e AI. Il corso viene fornito con esempi ed esercizi con Python

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 .

Questa formazione dal vivo con istruttore (in loco o remoto) è rivolta a professionisti che desiderano iniziare una carriera nel campo Data Science . Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Python e MySql.
• Comprendi cos'è Data Science e come può aggiungere valore praticamente a qualsiasi azienda.
• Scopri i fondamenti della codifica in Python
• Impara le tecniche di Machine Learning supervisionate e non supervisionate e come implementarle e interpretare i risultati.

Formato del corso

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

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, ti preghiamo di contattarci per organizzare.

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.

Questo corso è destinato a Marketing professionisti delle vendite che intendono approfondire l'applicazione della scienza dei dati in Marketing/ Vendite. Il corso si propone di Copertura dettagliata delle diverse tecniche di data science utilizzate per "upsale", "cross-sale", segmentazione del mercato, branding e CLV. Differenza tra Marketing e vendite - In che modo le vendite e il marketing sono diversi? In parole molto semplici, le vendite possono essere definite come un processo che si concentra o si rivolge a individui o piccoli gruppi. Marketing D'altra parte, si rivolge a un gruppo più ampio o al pubblico in generale. Marketing comprende la ricerca (identificazione delle esigenze del cliente), lo sviluppo di prodotti (produzione di prodotti innovativi) e la promozione del prodotto (attraverso la pubblicità) e la creazione di consapevolezza del prodotto tra i consumatori. In quanto tale, fare marketing significa generare lead o potenziali clienti. Una volta che il prodotto è uscito sul mercato, è compito dell'addetto alle vendite persuadere il cliente ad acquistare il prodotto. Vendere significa convertire i lead o i potenziali clienti in acquisti e ordini, mentre il marketing è mirato a termini più lunghi, le vendite riguardano obiettivi più brevi.

Questa sessione di formazione in aula esplorerà gli strumenti di apprendimento automatico con (suggerito) Python. I delegati avranno esempi basati su computer ed esercizi di studio di casi da intraprendere.

Questa sessione di formazione in aula conterrà presentazioni e sessioni di domande e risposte

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ad analisti di dati e sviluppatori Web che desiderano sviluppare modelli associativi in Qlik Sense. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Applica Qlik Sense alla scienza dei dati.
• Utilizzare e navigare nell'interfaccia di Qlik Sense.
• Crea una forza lavoro alfabetizzata ai dati con l'interazione con l'intelligenza artificiale.
• Crea un'azienda basata sui dati con Qlik Sense.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano eseguire query su fonti di big data con Presto. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizza i concetti chiave di Presto per ottimizzare i moderni sistemi di big data.
• Usare Presto per eseguire warehouse su scala exabyte.
• Clonare i dati in un sistema di archiviazione dati proprietario.
• Lavorare con gli strumenti di BI esistenti, ad esempio R e Tableau.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano utilizzare lo stack SMACK per creare piattaforme di elaborazione dati per soluzioni di big data. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementare un'architettura di pipeline di dati per l'elaborazione dei big data.
• Sviluppa un'infrastruttura cluster con Apache Mesos e Docker.
• Analizza i dati con Spark e Scala.
• Gestisci i dati non strutturati con Apache Cassandra.

KNIME La piattaforma di analisi è un'opzione open source per l'innovazione basata sui dati, che ti aiuta a scoprire il potenziale nascosto nei tuoi dati, minare per nuove conoscenze o prevedere nuovi futuri. Con più di 1000 moduli, centinaia di esempi pronti a funzionare, una vasta gamma di strumenti integrati e la più ampia scelta di algoritmi avanzati disponibili, KNIME Analytics Platform è la scatola di strumenti perfetta per qualsiasi scienziato di dati e analista aziendale. Questo corso per KNIME Analytics Platform è un'opportunità ideale per i principianti, gli utenti avanzati e gli esperti di essere introdotti a KNIME, per imparare come utilizzarlo in modo più efficace, e come creare rapporti chiari e completi basati su KNIME flussi di lavoro Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto ai professionisti dei dati che vogliono utilizzare KNIME per risolvere le complesse esigenze aziendali. Si rivolge al pubblico che non conosce la programmazione e intende utilizzare strumenti di punta per implementare scenari di analisi. Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Installazione e configurazione KNIME.
• Sceneggiatura Data Science Sceneggiatura
• Treno, test e modelli validati
• Implementazione fine alla catena di valore finale dei modelli di scienza dei dati

Il formato del corso

• Interattiva lezione e discussione.
• Molti esercizi e pratiche.
• Implementazione a mano 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, si prega di contattarci per organizzare.

Il server è il software aziendale per la collaborazione, l'automazione, la gestione e l'implementazione di flussi di lavoro della scienza dei dati come applicazioni e servizi analitici. Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Il programma di analisi dei flussi di lavoro funziona automaticamente e ti dà più tempo per concentrarsi sulla scienza dei dati.
• Controllo dei flussi di lavoro per la gestione automatica del modello
• Esecuzione del flusso di lavoro di scala e pin con un'architettura di server ad alto rendimento ben fornita e configurata secondo le tue specifiche.
• Progettare, modificare e eseguire i flussi di lavoro sul KNIME Server utilizzando l'editor del flusso di lavoro remoto e sfruttare il hardware ben fornito in un ambiente sicuro.

Il formato del corso

• Interattiva lezione e discussione.
• Molti esercizi e pratiche.
• Implementazione a mano 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, si prega di contattarci per organizzare.

Pratico Quantum Computing: Live OnlineAvvia la tua carriera high-techSi tratta di un corso di formazione online dal vivo di 10 ore con istruttore. Dopo la tua formazione immersiva, sarai pronto per iniziare a lavorare come sviluppatore di informatica quantistica di livello base.Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Esegui e testa i tuoi programmi quantistici con IBM Q integrato
• Usa Qiskit per creare, compilare ed eseguire programmi di calcolo quantistico
• Lavorare con algoritmi quantistici pratici e avanzati come QAOA 
• Riformulare i problemi del mondo reale in un linguaggio di calcolo quantistico appropriato 

Formato del corso

• Lezione e discussione interattiva.
• Un sacco di esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.

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 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.