Cursos de Data Science Implementation Management using KNIME Server

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam aprender e construir suas carreiras em Ciência de Dados usando Kaggle.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Aprenda sobre ciência de dados e aprendizado de máquina.
• Explorar a análise de dados.
• Saiba mais sobre Kaggle e como ele funciona.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar o Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver Pandas fluxos de trabalho em escala com o Modin.
• Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens do Modin.
• Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
• Realizar Pandas operações mais rapidamente com o Modin.
• Implementar toda a API Pandas e as funções.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar RAPIDS para construir pipelines de dados acelerados por GPU, fluxos de trabalho e visualizações, aplicando algoritmos de aprendizado de máquina, como XGBoost, cuML, etc.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para criar modelos de dados com NVIDIA RAPIDS.
• Compreender os recursos, componentes e vantagens do RAPIDS.
• Utilizar GPUs para acelerar pipelines de dados e análises de ponta a ponta.
• Implementar a preparação de dados acelerada por GPU e ETL com cuDF e Apache Arrow.
• Aprenda a executar tarefas de aprendizado de máquina com os algoritmos XGBoost e cuML.
• Construir visualizações de dados e executar análises de gráficos com cuXfilter e cuGraph.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a cientistas de dados que desejam usar o ecossistema Anaconda para capturar, gerenciar e implantar pacotes e fluxos de trabalho de análise de dados em uma única plataforma.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Instalar e configurar componentes e bibliotecas do Anaconda.
• Compreender os principais conceitos, recursos e benefícios do Anaconda.
• Gerenciar pacotes, ambientes e canais usando o Anaconda Navigator.
• Use os pacotes Conda, R e Python para ciência de dados e aprendizado de máquina.
• Conheça alguns casos de uso práticos e técnicas para gerenciar vários ambientes de dados.

A Plataforma KNIME Analytics é uma opção líder de código aberto para inovação orientada a dados, ajudando a descobrir o potencial oculto em seus dados, buscando novas informações ou prever novos futuros. Com mais de 1000 módulos, centenas de exemplos prontos para execução, uma ampla variedade de ferramentas integradas e a maior variedade de algoritmos avançados disponíveis, a KNIME Analytics Platform é a caixa de ferramentas perfeita para qualquer cientista de dados e analista de negócios.

Este curso para a Plataforma KNIME Analytics é uma oportunidade ideal para iniciantes, usuários avançados e especialistas em KNIME serem apresentados ao KNIME , para aprender como usá-lo com mais eficiência e como criar relatórios claros e abrangentes com base nos KNIME trabalho do KNIME

O curso de formação "KNIME Analytics Platform" oferece uma visão global desta plataforma gratuita de análise de dados. O programa abrange uma introdução ao processamento e análise de dados, instalação e configuração do KNIME, criação de fluxos de trabalho, metodologias de modelação empresarial e modelação de dados. O curso também aborda ferramentas avançadas de análise de dados, importação e exportação de fluxos de trabalho, integração de ferramentas, processos ETL, extração de dados, visualização, extensões e integrações com ferramentas como R, Java, Python, Gephi, Neo4j. A conclusão inclui uma discussão sobre a elaboração de relatórios, a integração com o BIRT e o KNIME WebPortal.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (online ou no local) é destinado a cientistas de dados que desejam programar em Python e R para KNIME.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Planeje, crie e implante modelos de aprendizado de máquina em KNIME.
• Tomar decisões orientadas por dados para operações.
• Implementar projetos de ciência de dados de ponta a ponta.

KNIME A Plataforma de Análise é uma opção de código aberto líder para a inovação baseada em dados, ajudando você a descobrir o potencial escondido em seus dados, minas para novas insights, ou prever novos futuros. Com mais de 1000 módulos, centenas de exemplos prontos para ser executados, uma ampla gama de ferramentas integradas e a mais ampla seleção de algoritmos avançados disponíveis, KNIME a Plataforma de Análise é a caixa de ferramentas perfeita para qualquer cientista de dados e analista de negócios.

Este curso para KNIME Plataforma de Análise é uma oportunidade ideal para iniciantes, usuários avançados e KNIME especialistas para ser introduzido a KNIME, para aprender como usá-lo de forma mais eficaz, e como criar relatórios claros e abrangentes com base em KNIME fluxos de trabalho

Este treinamento guiado por instrutores, ao vivo (online ou on-site) é dirigido a profissionais de dados que desejam usar KNIME para resolver necessidades de negócios complexas.

É direcionado para o público que não conhece a programação e pretende usar ferramentas de ponta para implementar cenários de análise

No final do curso, os participantes poderão:

• Instalar e configurar KNIME.
• Criação Data Science cenários
• Trânsito, testes e modelos validados
• Implementação final para a cadeia de valor final de modelos de ciência de dados

O formato do curso

• Interação e discussão interativa.
• Muitos exercícios e práticas.
• Implementação de mão em um ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Customização

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso ou para saber mais sobre este programa, por favor contacte-nos para organizar.

Visão geral

Communications provedores de serviços (CSP) estão enfrentando pressão para reduzir custos e maximizar o rendimento médio por usuário (ARPU), ao mesmo tempo que garantem uma excelente experiência de cliente, mas os volumes de dados continuam a crescer. O tráfego global de dados móveis crescerá a uma taxa de crescimento anual combinada (CAGR) de 78 por cento até 2016, atingindo 10,8 exabytes por mês.

Enquanto isso, os CSPs estão gerando grandes volumes de dados, incluindo registros de detalhes de chamadas (CDR), dados de rede e dados de clientes. As empresas que aproveitam plenamente esses dados ganham um limiar competitivo. De acordo com uma pesquisa recente da Economist Intelligence Unit, as empresas que usam tomada de decisões orientadas a dados desfrutam de um aumento de 5-6% na produtividade. No entanto, 53% das empresas usam apenas metade dos seus dados valiosos, e um quarto dos entrevistados notou que enormes quantidades de dados úteis vão sem acesso. Os volumes de dados são tão altos que a análise manual é impossível, e a maioria dos sistemas de software hereditário não pode manter-se, resultando em dados valiosos sendo descartados ou ignorados.

Com Big Data & Analytics’ software de big data de alta velocidade, escalável, os CSPs podem minar todos os seus dados para melhor tomada de decisão em menos tempo. Diferentes Big Data produtos e técnicas fornecem uma plataforma de software end-to-end para a recolha, preparação, análise e apresentação de insights de grandes dados. As áreas de aplicação incluem monitoramento de desempenho da rede, detecção de fraude, detecção de clientes e análise de risco de crédito. Big Data & Produtos de análise escala para lidar com terabytes de dados, mas a implementação dessas ferramentas requer um novo tipo de sistema de banco de dados baseado em nuvem como Hadoop ou processador de computação paralelo de escala massiva ( KPU etc.)

Este curso trabalha em Big Data BI para Telco cobre todas as novas áreas emergentes em que os CSPs estão investindo para aumentar a produtividade e abrir novos fluxos de receita de negócios. O curso fornecerá uma visão completa de 360 graus de Big Data BI em Telco para que os decisores e gerentes possam ter uma visão geral muito ampla e abrangente das possibilidades de Big Data BI em Telco para produtividade e ganho de receita.

Objetivos do curso

O objetivo principal do curso é introduzir novas Big Data técnicas de inteligência de negócios em 4 setores de Telecom Business (Marketing/Vendas, Operação de Rede, Operação Financeira e Relação com o Cliente Management). Os alunos serão introduzidos a seguir:

• Introdução a Big Data-o que é 4Vs (volume, velocidade, variedade e veracidade) em Big Data- Geração, extração e gerenciamento da perspectiva da Telco
• Como Big Data o analista difere do analista de dados de herança
• In-house justificação de Big Data -Prospectiva Telco
• Introdução a Hadoop Ecosistema- familiaridade com todas as Hadoop ferramentas como Hive, Pig, SPARC –quando e como eles são usados para resolver Big Data problema
• Como Big Data é extraído para analisar para a ferramenta de análise-como Business Analysis’s podem reduzir seus pontos de dor de recolha e análise de dados através de uma abordagem integrada Hadoop dashboard
• Introdução básica da análise de Insight, análise de visualização e análise preditiva para Telco
• Analítica do cliente e Big Data-como Big Data analítica pode reduzir o cliente e a insatisfação do cliente em estudos de caso Telco
• Análise de falhas de rede e de falhas de serviço a partir de metadados de rede e IPDR
• Análise financeira-fraude, vazamento e estimativa do ROI a partir de dados de vendas e operações
• Problemas de aquisição do cliente-Marketing Objetivo, Segmentação do cliente e Cross-Sales a partir de dados de vendas
• Introdução e resumo de todos os Big Data produtos analíticos e onde eles se encaixam no espaço analítico da Telco
• Conclusão-como tomar uma abordagem passo a passo para introduzir Big Data Business Intelligence em sua organização

Auditoria Objetiva

• Operação de rede, gerentes financeiros, gerentes de CRM e gerentes de TI de alto nível no escritório do Telco CIO.
• Business Analisadores em Telco
• Diretores de escritório / analistas
• Gestores Operacionais
• Gerenciadores QA

Big data é um conjunto de dados tão volumoso e complexo que os aplicativos tradicionais de processamento de dados são inadequados para lidar com eles. Os desafios do big data incluem a captura de dados, armazenamento de dados, análise de dados, pesquisa, compartilhamento, transferência, visualização, consulta, atualização e privacidade de informações.

Na primeira parte deste treinamento, abordamos os fundamentos do MATLAB e sua função como linguagem e plataforma. Incluída nesta discussão, está uma introdução à sintaxe do MATLAB , matrizes e matrizes, visualização de dados, desenvolvimento de scripts e princípios orientados a objetos.

Na segunda parte, demonstramos como usar o MATLAB para mineração de dados, aprendizado de máquina e análise preditiva. Para fornecer aos participantes uma perspectiva clara e prática da abordagem e do poder do MATLAB , fazemos comparações entre o uso do MATLAB e o uso de outras ferramentas, como planilhas, C, C++ e Visual Basic.

Na terceira parte do treinamento, os participantes aprendem a otimizar seu trabalho automatizando o processamento de dados e a geração de relatórios.

Durante o curso, os participantes colocarão em prática as idéias aprendidas através de exercícios práticos em um ambiente de laboratório. Ao final do treinamento, os participantes terão uma compreensão completa dos recursos do MATLAB e poderão empregá-lo para resolver problemas reais de ciência de dados, bem como para otimizar seu trabalho através da automação.

As avaliações serão realizadas ao longo do curso para avaliar o progresso.

Formato do Curso

• O curso inclui exercícios teóricos e práticos, incluindo discussões de casos, inspeção de código de amostra e implementação prática.

Nota

• As sessões práticas serão baseadas em modelos de relatório de dados de amostra pré-organizados. Se você tiver requisitos específicos, entre em contato conosco para agendar.

O Jupyter é um IDE interativo e um ambiente de computação de código aberto, baseado na Web.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) apresenta a ideia de desenvolvimento colaborativo em ciência de dados e demonstra como usar o Jupyter para rastrear e participar como uma equipe no "ciclo de vida de uma ideia computacional". Ele conduz os participantes através da criação de um projeto de ciência de dados de amostra baseado no topo do ecossistema Jupyter.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar o Jupyter, incluindo a criação e integração de um repositório de equipa no Git.
• Usar os recursos do Jupyter, como extensões, widgets interativos, modo multiusuário e muito mais para permitir a colaboração no projeto.
• Criar, partilhar e organizar Jupyter Notebooks com os membros da equipa.
• Escolher entre Scala, Python, R, para escrever e executar código contra sistemas de big data como Apache Spark, tudo através da interface Jupyter.

Formato do curso

• Palestra interactiva e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

• O Jupyter Notebook suporta mais de 40 idiomas, incluindo R, Python, Scala, Julia, etc. Para personalizar este curso para a(s) sua(s) língua(s) de eleição, por favor contacte-nos para combinar.

A ciência de dados é a aplicação de análise estatística, aprendizado de máquina, visualização de dados e programação com a finalidade de entender e interpretar dados do mundo real F # é uma linguagem de programação adequada para a ciência de dados, pois combina execução eficiente, REPLscripting, bibliotecas poderosas e integração de dados escalonável Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar o F # para resolver uma série de problemas da ciência de dados do mundo real No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use os pacotes integrados de ciência de dados do F # Use F # para interoperar com outros idiomas e plataformas, incluindo Excel, R, Matlab e Python Use o pacote Deedle para resolver problemas de série temporal Realize análises avançadas com linhas mínimas de código de qualidade de produção Entenda como a programação funcional é um ajuste natural para cálculos científicos e de big data Acesse e visualize dados com F # Aplicar F # para aprendizado de máquina Explore soluções para problemas em domínios como business intelligence e jogos sociais Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Python é uma linguagem de programação que ganhou enorme popularidade no setor financeiro. Adotado pelos maiores bancos de investimento e fundos de hedge, ele está sendo usado para criar uma ampla gama de aplicações financeiras, que vão desde os principais programas de negociação até os sistemas de gerenciamento de riscos.

Neste treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, os participantes aprenderão como usar o Python para desenvolver aplicativos práticos para resolver uma série de problemas específicos relacionados a finanças.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da Python programação Python
• Baixe, instale e mantenha as melhores ferramentas de desenvolvimento para criar aplicativos financeiros em Python
• Selecione e utilize os pacotes Python e técnicas de programação mais adequados para organizar, visualizar e analisar dados financeiros de várias fontes (CSV, Excel , bancos de dados, web, etc.)
• Crie aplicativos que resolvam problemas relacionados à alocação de ativos, análise de riscos, desempenho de investimentos e muito mais
• Solucionar problemas, integrar, implantar e otimizar um aplicativo Python

Público

• Desenvolvedores
• Analistas
• Quants

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Nota

• Este treinamento visa fornecer soluções para alguns dos principais problemas enfrentados pelos profissionais de finanças. No entanto, se você tiver um tópico, ferramenta ou técnica específica que deseja anexar ou elaborar mais adiante, entre em contato conosco para agendar.

This course is meant for Marketing Sales Professionals who are intending to get deeper into application of data science in Marketing/ Sales. The course provides
detailed coverage of different data science techniques used for “upsale”, “cross-sale”, market segmentation, branding and CLV.

Difference of Marketing and Sales - How is that sales and marketing are different?

In very simplewords, sales can be termed as a process which focuses or targets on individuals or small groups. Marketing on the other hand targets a larger group or the general public. Marketing includes research (identifying needs of the customer), development of products (producing innovative products) and promoting the product (through advertisements) and create awareness about the product among the consumers. As such marketing means generating leads or prospects. Once the product is out in the market, it is the task of the sales person to persuade the customer to buy the product. Sales means converting the leads or prospects into purchases and orders, while marketing is aimed at longer terms, sales pertain to shorter goals.