Introduction to Google Colab for Data Science 교육 과정

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

이 온라인 또는 오프라인에서 제공되는 라이브 교육은 머신러닝 모델에 대한 지식을 향상시키고, 하이퍼파라미터 튜닝 능력을 개선하며, Google Colab를 사용하여 모델을 효과적으로 배포하는 방법을 학습하려는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

• Scikit-learn과 TensorFlow 같은 인기 프레임워크를 사용하여 고급 머신러닝 모델을 구현합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델 성능을 최적화합니다.
• Google Colab를 사용하여 머신러닝 모델을 실제 응용 프로그램에 배포합니다.
• Google Colab에서 대규모 머신러닝 프로젝트를 협업하고 관리합니다.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 단일 플랫폼에서 패키지 및 데이터 분석 워크플로를 캡처, 관리, 배포하기 위해 Anaconda 에코시스템을 사용하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

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

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 강사 중심의 라이브 교육은 온라인 또는 현장에서 제공되며, 중간 수준의 데이터 과학자와 엔지니어들을 대상으로 합니다. 이들은 Google Colab와 Apache Spark을 사용하여 빅데이터 처리 및 분석을 수행하고자 합니다.

• Google Colab와 Spark를 사용하여 빅데이터 환경을 설정합니다.
• Apache Spark을 사용하여 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고 분석합니다.
• 협업 환경에서 빅데이터를 시각화합니다.
• Apache Spark을 클라우드 기반 도구와 통합합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝 (온라인 또는 오프라인)은 컴퓨터 비전을 심화적으로 이해하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 하며, Google Colab을 활용하여 TensorFlow의 능력으로 복잡한 비전 모델을 개발하는 방법을 탐구합니다.

• TensorFlow을 사용하여 합성곱 신경망(CNNs)을 구축하고 학습합니다.
• Google Colab을 활용하여 확장 가능하고 효율적인 클라우드 기반 모델 개발을 수행합니다.
• 컴퓨터 비전 작업을 위한 이미지 전처리 기술을 구현합니다.
• 실제 응용 프로그램에 컴퓨터 비전 모델을 배포합니다.
• 전이 학습을 사용하여 CNN 모델의 성능을 향상시킵니다.
• 이미지 분류 모델의 결과를 시각화하고 해석합니다.

이 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝 (온라인 또는 오프라인) 은 Google Colab 환경에서 딥러닝 기법을 이해하고 적용하고자 하는 중급 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

• Google Colab을 딥러닝 프로젝트를 위해 설정하고 탐색합니다.
• 신경망의 기본 개념을 이해합니다.
• TensorFlow을 사용하여 딥러닝 모델을 구현합니다.
• 딥러닝 모델을 학습하고 평가합니다.
• TensorFlow의 고급 기능을 딥러닝에 활용합니다.

이 교육을 마치면 참여자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

이 교육은 온라인 또는 현장에서 실시되는 실습 교육으로, 데이터 시각화를 통해 의미 있고 시각적으로 매력적인 데이터 시각화를 만들어내고자 하는 초급 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

• 데이터 시각화를 위한 Google Colab 설정 및 탐색.
• Matplotlib를 사용하여 다양한 유형의 플롯 생성.
• 고급 시각화 기법에 Seaborn 활용.
• 더 나은 표현과 명료성을 위해 플롯 맞춤화.
• 시각적 도구를 사용하여 데이터 해석 및 효과적으로 제시.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Kaggle을 사용하여 Data Science에서 학습하고 경력을 쌓고자 하는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 과학과 머신러닝에 대해 알아보세요.
• 데이터 분석을 살펴보세요.
• Kaggle에 대해 알아보고 작동 방식을 알아보세요.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

이 교육은 Google Colab 환경에서 기계 학습 알고리즘을 효율적으로 적용하고자 하는 중급 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다.

• Google Colab를 설정하고 기계 학습 프로젝트를 위해 탐색합니다.
• 다양한 기계 학습 알고리즘을 이해하고 적용합니다.
• Scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하고 예측합니다.
• 지도 및 비지도 학습 모델을 구현합니다.
• 기계 학습 모델을 효과적으로 최적화하고 평가합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 Pandas를 통해 더 빠른 데이터 분석을 위한 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하세요.
• Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해하세요.
• Modin, Dask, Ray의 차이점을 알아보세요.
• Modin을 사용하여 Pandas개의 작업을 더 빠르게 수행하십시오.
• 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.

이 강좌를 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

이 온라인 또는 현장 강사는 중급 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 하며, Python를 사용하여 Google Colab에서 NLP 기술을 적용하는 방법을 배웁니다.

• 자연어 처리(NLP)의 핵심 개념을 이해합니다.
• 텍스트 데이터를 NLP 작업에 맞게 전처리하고 정제합니다.
• NLTK와 SpaCy 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 수행합니다.
• Google Colab를 사용하여 텍스트 데이터를 확장 가능한 개발과 협업을 위해 작업합니다.

이 강의를 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다.

이 강사는 온라인 또는 현장 강의로 제공되며, 개발자 및 데이터 분석가 초보자들이 Google Colab를 사용하여 Python 프로그래밍을 처음부터 배우고자 하는 사람들에게 맞춤형입니다.

• Python 프로그래밍 언어의 기본 개념을 이해합니다.
• Google Colab 환경에서 Python 코드를 구현합니다.
• 제어 구조를 활용하여 Python 프로그램의 흐름을 관리합니다.
• 코드를 효과적으로 정리하고 재사용하기 위해 함수를 만듭니다.
• Python 프로그래밍에 필요한 기본 라이브러리를 탐색하고 사용합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 RAPIDS를 사용하여 GPU 가속화된 데이터 파이프라인, 워크플로 및 시각화를 구축하고 기계 학습 알고리즘을 적용하려는 데이터 과학자 및 개발자를 대상으로 합니다. XGBoost, cuML 등과 같은

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.
• GPU을 활용하여 엔드투엔드 데이터 및 분석 파이프라인을 가속화하세요.
• cuDF 및 Apache Arrow을 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.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 강사 중심의 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장에서) 진행되며, Google Colab를 사용하여 강화 학습과 AI 개발의 실질적인 응용에 대한 이해를 심화하려는 고급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

• 강화 학습 알고리즘의 핵심 개념을 이해합니다.
• TensorFlow와 OpenAI Gym을 사용하여 강화 학습 모델을 구현합니다.
• 시도와 오류를 통해 학습하는 지능형 에이전트를 개발합니다.
• Q-러닝 및 딥 Q-네트워크(DQN)와 같은 고급 기술을 사용하여 에이전트의 성능을 최적화합니다.
• OpenAI Gym을 사용하여 에이전트를 시뮬레이션 환경에서 학습시킵니다.
• 강화 학습 모델을 실세계 응용에 배포합니다.

시간 시리즈 분석을 사용하여 실세계 데이터에 예측 기법을 적용하고자 하는 중급 데이터 전문가를 위한 이 온라인 또는 현장 강좌를 통해 수강생은 다음을 할 수 있게 됩니다.

이 강좌는 Google Colab를 사용하여 시간 시리즈 분석의 기본 개념을 이해하고, 시간 시리즈 데이터를 처리하며, ARIMA 모델을 사용하여 데이터 트렌드를 예측하고, Facebook의 Prophet 라이브러리를 사용하여 유연한 예측을 수행하고, 시간 시리즈 데이터와 예측 결과를 시각화하는 방법을 다룹니다.

• 시간 시리즈 분석의 기본 개념을 이해합니다.
• Google Colab를 사용하여 시간 시리즈 데이터를 처리합니다.
• ARIMA 모델을 사용하여 데이터 트렌드를 예측합니다.
• Facebook의 Prophet 라이브러리를 사용하여 유연한 예측을 수행합니다.
• 시간 시리즈 데이터와 예측 결과를 시각화합니다.