Data Science with KNIME Analytics Platform 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kaggle를 사용하여 데이터 과학 분야에서 배우고 경력을 쌓기를 원하는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 과학과 머신러닝에 대해 알아보세요.
• 데이터 분석을 살펴보세요.
• Kaggle와 작동 방식에 대해 알아보세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 더 빠른 데이터 분석을 위해 Pandas를 사용하여 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로우 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하십시오.
• Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해합니다.
• Modin, Dask 및 Ray의 차이점을 알아보세요.
• Modin을 사용하면 Pandas 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다.
• 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 RAPIDS를 사용하여 다음과 같은 기계 학습 알고리즘을 적용하여 GPU 가속 데이터 파이프라인, 워크플로 및 시각화를 구축하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다. XGBoost, cuML 등

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• NVIDIA를 사용하여 데이터 모델을 구축하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다RAPIDS.
• RAPIDS의 기능, 구성 요소 및 장점을 이해합니다.
• GPU를 활용하여 엔드투엔드 데이터 및 분석 파이프라인을 가속화합니다.
• cuDF 및 Apache Arrow를 사용하여 GPU 가속 데이터 준비 및 ETL을 구현합니다.
• XGBoost 및 cuML 알고리즘을 사용하여 기계 학습 작업을 수행하는 방법을 알아보세요.
• cuXfilter 및 cuGraph를 사용하여 데이터 시각화를 구축하고 그래프 분석을 실행하세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Anaconda 에코시스템을 사용하여 단일 플랫폼에서 패키지 및 데이터 분석 워크플로를 캡처, 관리 및 배포하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Anaconda 구성 요소와 라이브러리를 설치하고 구성합니다.
• Anaconda의 핵심 개념, 기능 및 이점을 이해합니다.
• Anaconda Navigator를 사용하여 패키지, 환경 및 채널을 관리하세요.
• 데이터 과학 및 기계 학습에 Conda, R 및 Python 패키지를 사용합니다.
• 여러 데이터 환경을 관리하기 위한 몇 가지 실제 사용 사례와 기술을 알아보세요.

KNIME Analytics Platform은 데이터 중심 혁신을위한 최고의 오픈 소스 옵션으로, 데이터에 숨겨져있는 잠재력을 발견하고 새로운 통찰력을 얻거나 새로운 미래를 예측할 수 있도록 도와줍니다. KNIME Analytics Platform은 1000 개가 넘는 모듈, 즉시 실행 가능한 수백 개의 예제, 포괄적 인 범위의 통합 도구 및 가장 다양한 고급 알고리즘을 제공하므로 모든 데이터 과학자 및 비즈니스 분석가에게 완벽한 도구 상자입니다.

이 과정 KNIME 분석 플랫폼은 초보자, 고급 사용자 및 이상적인 기회 KNIME 소개 할 전문가 KNIME 에 따라 명확하고 포괄적 인 보고서 작성을 더 효과적으로 사용하는 방법과 방법을 배울 수있는, KNIME 워크 플로우를

"KNIME 분석 플랫폼" 교육은 이 무료 데이터 분석 플랫폼에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 이 프로그램에는 데이터 처리 및 분석, KNIME 설치 및 구성, 워크플로 구축, 비즈니스 모델 생성 방법론 및 데이터 모델링에 대한 소개가 포함됩니다. 또한 이 과정에서는 고급 데이터 분석 도구, 워크플로 가져오기 및 내보내기, 도구 통합, ETL 프로세스, 데이터 마이닝, 시각화, 확장 및 R, Java, Python, Gephi, Neo4j와 같은 도구와의 통합을 다룹니다. 결론에는 보고 개요, BIRT 및 KNIME WebPortal과의 통합이 포함됩니다.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 강사가 진행하는 실시간 교육은 Python 및 KNIME용 R을 프로그래밍하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• KNIME에서 기계 학습 모델을 계획, 구축 및 배포합니다.
• 운영에 대한 데이터 기반 결정을 내립니다.
• 엔드투엔드 데이터 과학 프로젝트를 구현합니다.

KNIME 서버는 분석 응용 프로그램 및 서비스로 데이터 과학 작업 흐름의 팀 기반 협력, 자동화, 관리 및 배치에 대한 기업 소프트웨어입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :

• 일정 분석 작업 흐름을 자동으로 실행하고 데이터 과학에 초점을 맞추기 위해 더 많은 시간을 제공합니다.
• 컨트롤 작업 흐름자동 모델 관리
• 스케일 및 핀 작업 흐름 실행 잘 제공, 높은 성능 서버 아키텍처는 귀하의 사양에 따라 구성되어 있습니다.
• KNIME 서버에서 작업 흐름을 설계, 편집 및 실행하여 원격 작업 흐름 편집기를 사용하여 안전한 환경에서 잘 갖추어진 하드웨어를 활용합니다.

코스의 형식

• 인터랙티브 강의 및 토론
• 많은 연습과 연습이 있습니다.
• 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.

코스 Customization 옵션

• 이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하거나 이 프로그램에 대해 자세히 알아보려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.

이것은 5 일 동안 Data Science 및 AI를 소개합니다.

이 과정은 Python 을 사용한 예제 및 연습과 함께 제공됩니다.

리뷰 보기

Communication의 서비스 제공 업체 (CSP)는 비용을 줄이고 사용자당 평균 수입 (ARPU)을 최대화하는 데 압박을 받고 있으며, 동시에 훌륭한 고객 경험을 보장하지만 데이터 볼륨은 계속 증가합니다. 글로벌 모바일 데이터 트래픽은 2016 년에 합성 연간 성장률 (CAGR)으로 성장하여 매월 10.8 exabytes에 도달 할 것입니다.

한편, CSP는 전화 세부 사항 기록 (CDR), 네트워크 데이터 및 고객 데이터를 포함하여 큰 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 이 데이터를 완전히 활용하는 회사는 경쟁력있는 경계를 얻습니다. The Economist Intelligence Unit의 최근 설문 조사에 따르면 데이터 지향적 인 의사 결정을 사용하는 회사는 생산성 증가 5-6 %를 누리고 있습니다. 그럼에도 불구하고 회사의 53 %는 귀중한 데이터의 절반만 사용하고 있으며 응답자의 4 분의 1은 유용한 데이터의 엄청난 양이 실패한다고 지적했습니다. 데이터 볼륨은 너무 높아서 수동 분석은 불가능하며 대부분의 유산 소프트웨어 시스템은 유지할 수 없으며 귀중한 데이터가 무시되거나 무시됩니다.

Big Data & Analytics’ 고속, 확장 가능한 대형 데이터 소프트웨어로, CSP는 더 적은 시간 내에 더 나은 의사 결정을 위해 모든 데이터를 광산 할 수 있습니다. 다른 Big Data 제품 및 기술은 대형 데이터에 대한 인식을 수집, 준비, 분석 및 제시하기위한 최종 소프트웨어 플랫폼을 제공합니다. 응용 분야에는 네트워크 성과 모니터링, 사기 탐지, 고객 탐지 및 신용 위험 분석이 포함됩니다. Big Data & 분석 제품 스케일 데이터 테라비트를 처리하지만 이러한 도구의 구현은 클라우드 기반 데이터베이스 시스템의 새로운 유형을 필요로 Hadoop 또는 대규모 스케일 병렬 컴퓨팅 프로세서 (KPU 등)

이 과정은 Telco를위한 Big Data BI에서 작동하며 CSP가 생산성을 향상시키고 새로운 비즈니스 수입 흐름을 열기 위해 투자하는 모든 새로 나타나는 영역을 다루고 있습니다. 이 과정은 Telco에서 Big Data BI의 전체 360 학점을 제공하여 의사 결정자와 관리자가 생산성과 수익을 위해 Telco에서 Big Data BI의 가능성에 대한 매우 광범위하고 포괄적 인 통찰력을 가질 수 있도록합니다.

코스 목표

이 과정의 주요 목적은 Telecom Business의 4 분야에서 새로운 Big Data 비즈니스 인텔리전스 기술을 소개하는 것입니다 (Marketing/판매, 네트워크 운영, 금융 운영 및 고객 관계 Management). 학생들은 다음과 같이 소개됩니다 :

• 소개 Big Data-어떻게 4Vs (량, 속도, 다양성 및 진실성)에서 Big Data- 텔코 관점에서 생성, 추출 및 관리
• 어떻게 Big Data 분석은 유산 데이터 분석과 다릅니다
• 내부 정당화 Big Data -Telco 관점
• Hadoop 생태계에 대한 소개 - Hive, 돼지, SPARC와 같은 모든 Hadoop 도구에 대한 인식, 언제 그리고 어떻게 그들이 문제를 해결하는 데 사용되는지 Big Data
• 어떻게 Big Data 분석을 위해 추출되는 분석 도구-어떻게 Business Analysis’s 통증 포인트 수집 및 데이터 분석을 통합 Hadoop 다이어트 접근 방식을 통해 줄일 수 있는지
• Telco에 대한 Insight 분석, 시각화 분석 및 예측 분석의 기본 소개
• 고객 Churn 분석 및 Big Data-how Big Data 분석은 Telco 사례 연구에서 고객 Churn 및 고객 불만을 줄일 수 있습니다.
• 네트워크 실패 및 서비스 실패 분석 네트워크 메타 데이터 및 IPDR
• 금융 분석 - 사기, 납치 및 판매 및 운영 데이터에서 ROI 추정
• 고객 인수 문제-목표 마케팅, 고객 분류 및 판매 데이터의 크로스 판매
• 소개 및 모든 Big Data 분석 제품의 요약 및 그들이 Telco 분석 공간에 적합한 곳
• 결론 - 조직에 소개하기 위해 단계별 접근 방식을 취하는 방법 Big Data Business Intelligence

목표 관객

• 네트워크 운영, 금융 관리자, CRM 관리자 및 Telco CIO 사무실의 최고 IT 관리자.
• Business 텔코의 분석가
• CFO 사무실 관리자 / 분석가
• 운영 관리자
• QA 관리자

이 교육을 이수한 참가자는 데이터 과학 및 관련 기술, 방법론 및 도구에 대한 실용적인 실제 세계의 이해를 얻을 수 있습니다 참가자는 손으로 연습을 통해이 지식을 실천에 넣을 수있는 기회를 갖게됩니다 그룹 상호 작용과 강사 피드백은 수업의 중요한 구성 요소입니다 이 과정은 데이터 과학의 기본 개념에 대한 소개부터 시작하여 데이터 과학에서 사용되는 도구 및 방법으로 진행됩니다 청중 개발자 기술 분석가 IT 컨설턴트 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 이 과정에 대한 맞춤 교육을 요청하려면 Google에 문의하여 준비하십시오 .

오늘날 세계에서 정보와 데이터의 폭발적인 증가는 비교할 수 없을 만큼 증가하고 있으며, 혁신하고 가능성의 경계를 넓히는 우리의 능력은 그 어느 때보다 빠르게 성장하고 있습니다. 데이터 과학자의 역할은 오늘날 업계 전반에 걸쳐 가장 수요가 많은 기술 중 하나입니다.

우리는 이론을 통한 학습 이상의 것을 제공합니다. 우리는 학계와 산업계의 요구 사이의 격차를 해소하는 실용적이고 시장성이 있는 기술을 제공합니다.

이 7주 커리큘럼은 귀하의 특정 산업 요구 사항에 맞게 맞춤화될 수 있습니다. 자세한 내용은 당사에 문의하거나 Nobleprog Institute 웹사이트를 방문하십시오.

청중:

이 프로그램은 졸업 후 졸업생뿐만 아니라 평가와 인터뷰를 통해 결정되는 필수 사전 필수 기술을 갖춘 모든 사람을 대상으로 합니다.

배달:

이 과정은 강사가 진행하는 강의실과 강사가 진행하는 온라인이 혼합되어 제공됩니다. 일반적으로 첫 번째 주는 '교실 주도', 2~6주차는 '가상 교실', 7주차는 다시 '교실 주도'입니다.

 

 

빅 데이터는 너무 방대하고 복잡한 데이터 세트로 전통적인 데이터 처리 응용 프로그램 소프트웨어가 처리하기에 부적합합니다. 큰 데이터 문제로는 데이터 캡처, 데이터 저장, 데이터 분석, 검색, 공유, 전송, 시각화, 쿼리, 업데이트 및 정보 프라이버시가 있습니다.

이 과정은 Marketing/영업 분야의 데이터 과학 적용에 대해 더 깊이 알고 싶은 Marketing 영업 전문가를 대상으로 합니다. 이 과정에서는 "상향 판매", "교차 판매", 시장 세분화, 브랜딩 및 CLV에 사용되는 다양한 데이터 과학 기술을 자세히 다룹니다.

Marketing과 매출의 차이 - 영업과 마케팅은 어떻게 다른가요?

아주 간단하게 말하면 판매는 개인이나 소규모 그룹에 초점을 맞추거나 대상을 지정하는 프로세스라고 할 수 있습니다. 반면에 Marketing은 대규모 그룹이나 일반 대중을 대상으로 합니다. Marketing에는 연구(고객의 요구 사항 파악), 제품 개발(혁신적인 제품 생산), 제품 홍보(광고를 통한) 및 소비자 사이에서 제품에 대한 인지도 창출이 포함됩니다. 따라서 마케팅은 리드 또는 잠재 고객을 생성하는 것을 의미합니다. 제품이 시장에 출시되면 고객이 제품을 구매하도록 설득하는 것이 판매원의 임무입니다. 판매는 리드 또는 잠재 고객을 구매 및 주문으로 전환하는 것을 의미하는 반면 마케팅은 장기 목표를 목표로 하고 판매는 더 짧은 목표와 관련됩니다.

데이터 과학은 실제 세계 데이터를 이해하고 해석하기위한 통계 분석, 기계 학습, 데이터 시각화 및 프로그래밍의 응용 프로그램입니다 F #은 효율적인 실행, REPL 스크립팅, 강력한 라이브러리 및 확장 가능한 데이터 통합을 결합하여 데이터 과학에 적합한 프로그래밍 언어입니다 강사가 진행되는이 실습에서 참가자는 F #을 사용하여 일련의 실제 세계 데이터 과학 문제를 해결하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 F #의 통합 데이터 과학 패키지 사용 F #을 사용하여 Excel, R, Matlab 및 Python을 비롯한 다른 언어 및 플랫폼과 상호 운용하십시오 Deedle 패키지를 사용하여 시계열 문제를 해결하십시오 최소한의 productionquality 코드로 고급 분석 수행 함수형 프로그래밍이 과학 및 대용량 데이터 계산에 자연스럽게 어울리는 방법을 이해합니다 F #으로 데이터 액세스 및 시각화 기계 학습을 위해 F # 적용 비즈니스 인텔리전스 및 소셜 게임과 같은 도메인의 문제에 대한 솔루션 탐색 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .