Data Science Formazione in Milano

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (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 di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto a data scientist e analisti di livello intermedio che desiderano utilizzare AWS Cloud9 per flussi di lavoro semplificati di data science. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura un ambiente di data science in AWS Cloud9.
• Esegui l'analisi dei dati utilizzando Python, R e Jupyter Notebook in Cloud9.
• Integra AWS Cloud9 con i servizi dati AWS come S3, RDS e Redshift.
• Utilizza AWS Cloud9 per lo sviluppo e la distribuzione di modelli di machine learning.
• Ottimizza i flussi di lavoro basati su cloud per l'analisi e l'elaborazione dei dati.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (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.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolta a partecipanti di livello intermedio che desiderano automatizzare e gestire i flussi di lavoro di apprendimento automatico, tra cui l'addestramento, la convalida e l'implementazione del modello utilizzando Apache Airflow. Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare Apache Airflow per l'orchestrazione del flusso di lavoro di machine learning.
• Automatizza le attività di pre-elaborazione dei dati, addestramento dei modelli e convalida.
• Integra Airflow con framework e strumenti di machine learning.
• Distribuisci modelli di machine learning usando pipeline automatizzate.
• Monitora e ottimizza i flussi di lavoro di machine learning in produzione.

This instructor-led, live training in Milano (online or onsite) introduces the idea of collaborative development in data science and demonstrates how to use Jupyter to track and participate as a team in the "life cycle of a computational idea".  It walks participants through the creation of a sample data science project based on top of the Jupyter ecosystem. By the end of this training, participants will be able to:

• Install and configure Jupyter, including the creation and integration of a team repository on Git.
• Use Jupyter features such as extensions, interactive widgets, multiuser mode and more to enable project collaboraton.
• Create, share and organize Jupyter Notebooks with team members.
• Choose from Scala, Python, R, to write and execute code against big data systems such as Apache Spark, all through the Jupyter interface.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori che desiderano apprendere e costruire la propria carriera in Data Science utilizzando Kaggle. Al termine di questo corso di 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 di Data Science e delle relative tecnologie, metodologie e strumenti. I partecipanti avranno l'opportunità di mettere in pratica queste conoscenze attraverso esercizi pratici. L'interazione di gruppo e il feedback dell'istruttore costituiscono una componente importante della classe. Il corso inizia con un'introduzione ai concetti elementari di Data Science, quindi progredisce negli strumenti e nelle metodologie utilizzate in Data Science. Pubblico

• Gli sviluppatori
• Analisti tecnici
• Consulenti informatici

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, esercizi e pratica pratica pesante

Nota

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

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:

• Comprendere i fondamenti del linguaggio di programmazione Python
• Scaricare, installare e mantenere i migliori strumenti di sviluppo per la creazione di applicazioni finanziarie in Python
• Selezionare e utilizzare i pacchetti e le tecniche di programmazione Python più adatti per organizzare, visualizzare e analizzare dati finanziari provenienti da varie fonti (CSV, Excel, database, web, ecc.)
• Costruire applicazioni che risolvano problemi relativi all'allocazione degli asset, all'analisi del rischio, alla performance degli investimenti e altro ancora
• Risolvere problemi, integrare, distribuire e ottimizzare un'applicazione Python

Pubblico

• Sviluppatori
• Analisti
• Quantitativi

Formato del corso

• In parte lezione teorica, in parte discussione, esercizi e pratica intensiva

Nota

• Questo corso di formazione mira a fornire soluzioni ad alcuni dei principali problemi affrontati dai professionisti della finanza. Tuttavia, se hai un argomento, uno strumento o una tecnica particolare che desideri approfondire o elaborare ulteriormente, ti preghiamo 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

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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (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 questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Anaconda componenti e librerie.
• Comprendere i concetti fondamentali, le caratteristiche e i vantaggi di Anaconda.
• Gestisci pacchetti, ambienti e canali utilizzando Anaconda Navigator.
• Usa i pacchetti Conda, R e Python per l'analisi scientifica dei dati e l'apprendimento automatico.
• Scopri alcuni casi d'uso pratici e tecniche per la gestione di più ambienti di dati.

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.

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.

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.

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

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

Pratico Quantum Computing: Live Online Avvia la tua carriera high-tech Si 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 Milano (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 accelerate da GPU, applicando algoritmi di apprendimento automatico, come XGBoost, cuML, ecc. Al termine di questo corso di 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 GPU per accelerare le pipeline di dati e analisi end-to-end.
• Implementare la preparazione dei dati accelerata 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 Milano (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.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Milano (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.