Corso di formazione Python Programming Fundamentals using Google Colab

Questa formazione guidata dal formatore (online o su sito) è rivolta a professionisti avanzati che desiderano migliorare le loro conoscenze sui modelli di apprendimento automatico, perfezionare le competenze nel tuning deiiperparametri e imparare come deployare i modelli efficacemente utilizzando Google Colab.

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

• Implementare modelli avanzati di apprendimento automatico usando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
• Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso il tuning deiiperparametri.
• Deployare modelli di apprendimento automatico in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
• Collaborare e gestire progetti di apprendimento automatico a grande scala su Google Colab.

Questa formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) si rivolge a data scientist e ingegneri di livello intermedio che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per il processing e l'analisi dei big data.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di big data utilizzando Google Colab e Spark.
• Processare e analizzare grandi set di dati efficacemente con Apache Spark.
• Visualizzare i big data in un ambiente collaborativo.
• Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.

Questa formazione guidata dal formatore (online o sul posto) è destinata a data scientist di livello principiante e professionisti IT che desiderano apprendere i rudimenti della scienza dei dati utilizzando Google Colab.

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

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

Questo training di formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la conoscenza della visione artificiale e esplorare le capacità di TensorFlow per lo sviluppo di sofisticati modelli visivi utilizzando Google Colab.

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

• Costruire e addestrare reti neurali convolutive (CNNs) usando TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per lo sviluppo modellistico basato sul cloud a grande scala ed efficiente.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti relativi alla visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni del mondo reale.
• Utilizzare l'apprendimento da trasferimento 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.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare tecniche di deep learning utilizzando l'ambiente Google Colab.

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

• Configurare e navigare in Google Colab per progetti di deep learning.
• Comprendere le basi delle reti neurali.
• Implementare modelli di deep learning utilizzando TensorFlow.
• Addestrare e valutare modelli di deep learning.
• Utilizzare funzionalità avanzate di TensorFlow per deep learning.

Questa formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolta a data scientist di livello principiante che desiderano imparare come creare visualizzazioni dati significative e visivamente attraenti.

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

• Installare e navigare nell'ambiente Google Colab per la visualizzazione dei dati.
• Creare vari tipi di grafici utilizzando Matplotlib.
• Utilizzare Seaborn per tecniche di visualizzazione avanzate.
• Personalizzare i plot per una presentazione migliore e maggiore chiarezza.
• Interpretare e presentare i 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.

Questo addestramento guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare algoritmi di apprendimento automatico efficacemente utilizzando l'ambiente Google Colab.

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

• Configurare e navigare nell'ambiente Google Colab per progetti di apprendimento automatico.
• Comprendere ed applicare diversi algoritmi di apprendimento automatico.
• Utilizzare librerie come Scikit-learn per analizzare e prevedere dati.
• Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
• Ottimizzare ed esaminare 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.

Questo addestramento guidato dal formatore (online o sul posto) è rivolto a data scientists e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di NLP usando Python in Google Colab.

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

• Comprendere i concetti fondamentali del processing del linguaggio naturale.
• Preprocessare e pulire i dati testuali per le attività NLP.
• Eseguire l'analisi delle opinioni utilizzando le librerie NLTK e SpaCy.
• Lavorare con i dati testuali usando Google Colab per lo sviluppo scalabile e collaborativo.

Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a professionisti avanzati che desiderano approfondire la conoscenza dell'apprendimento rinforzato e le sue applicazioni pratiche nel settore dello sviluppo AI utilizzando Google Colab.

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

• Comprendere i concetti fondamentali degli algoritmi di apprendimento rinforzato.
• Implementare modelli di apprendimento rinforzato utilizzando TensorFlow e OpenAI Gym.
• Sviluppare agenti intelligenti che imparano attraverso tentativi ed errori.
• Ottimizzare le prestazioni degli agenti utilizzando tecniche avanzate come Q-learning e deep Q-networks (DQNs).
• Addestrare gli agenti in ambienti simulati utilizzando OpenAI Gym.
• Distribuire modelli di apprendimento rinforzato per applicazioni del mondo reale.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o sul posto) è rivolto a professionisti intermedi nel campo dei dati che desiderano applicare tecniche di previsione delle serie temporali ai dati reali utilizzando Google Colab.

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

• Comprendere le basi dell'analisi delle serie temporali.
• Utilizzare Google Colab per lavorare con dati di serie temporali.
• Applicare modelli ARIMA per la previsione delle tendenze dei dati.
• Sfruttare la libreria Prophet di Facebook per previsioni flessibili.
• Visualizzare i dati della serie temporale e i risultati delle previsioni.