Jupyter for Data Science Teams 교육 과정

데이터 과학과 AI의 실무적 접근법을 심도 있게 다루며, 전문가들이 데이터를 탐색하고 머신러닝 모델을 구축하며 비즈니스 환경에서 AI 기반 애플리케이션을 배포하는 데 필요한 역량을 갖추도록 합니다. CRISP-DM 워크플로우, 통계적 분석, 지도 학습 및 비지도 학습, Tensorflow를 활용한 딥러닝, 자연어 처리, Spark를 이용한 빅데이터 분석, 데이터 기반 스토리텔링 등을 다룹니다. Python 데이터 과학 인증 및 커리어 준비형 분석 트레이닝을 원하는 초보자에게 이상적입니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 실시간 교육과정으로, 중간 수준의 참여자들을 대상으로 합니다. 이 과정은 Apache Airflow를 사용하여 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 관리하는 데 중점을 둡니다. 모델 학습, 검증, 그리고 배포가 포함됩니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 머신러닝 워크플로우 오케스트레이션을 위해 Apache Airflow를 설정합니다.
• 데이터 전처리, 모델 학습, 그리고 검증 작업을 자동화합니다.
• Airflow를 머신러닝 프레임워크와 도구에 통합합니다.
• 자동화된 파이프라인을 사용하여 머신러닝 모델을 배포합니다.
• 생산 환경에서 머신러닝 워크플로우를 모니터링하고 최적화합니다.

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 온라인 또는 오프라인 강의는 중급 수준의 데이터 과학자 및 분석가들이 AWS Cloud9를 활용하여 데이터 과학 워크플로우를 간소화하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다.

• AWS Cloud9에서 데이터 과학 환경을 설정합니다.
• Cloud9에서 Python, R, 그리고 Jupyter Notebook을 사용하여 데이터 분석을 수행합니다.
• AWS Cloud9를 S3, RDS, 그리고 Redshift와 같은 AWS 데이터 서비스와 통합합니다.
• AWS Cloud9를 활용하여 머신러닝 모델 개발 및 배포를 수행합니다.
• 데이터 분석 및 처리 위한 클라우드 기반 워크플로우를 최적화합니다.

이 강사 지도형 라이브 교육 과정은 Google Colab을 사용하여 데이터 과학의 기본을 배우고자 하는 초보 데이터 과학자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육 과정을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Google Colab 설정 및 탐색.
• 기본 Python 코드 작성 및 실행.
• 데이터셋 가져오기 및 처리.
• Python 라이브러리를 사용하여 시각화 생성.

이 코스는 마케팅 및 판매 전문가가 데이터 사이언스 기술을 마케팅/판매에 적용하는 방법을 깊이 있게 이해하고자 하는 사람들에게 맞춤화되었습니다. 이 코스는 “업셀”, “크로스셀”, 시장 세분화, 브랜드 전략 및 CLV에 사용되는 다양한 데이터 사이언스 기법을 상세히 다루며,

마케팅과 판매의 차이점 - 판매와 마케팅은 어떻게 다른가요?

간단히 말하면, 판매는 개인을 대상으로 하는 과정입니다. 반면 마케팅은 더 넓은 그룹 또는 일반 대중을 대상으로 합니다. 마케팅에는 고객의 요구를 파악하는 연구, 혁신적인 제품을 생산하는 제품 개발, 광고를 통해 제품 홍보하고 소비자들에게 제품에 대한 인지도를 높이는 과정이 포함됩니다. 따라서 마케팅은 잠재 고객을 생성하는 것을 의미합니다. 제품이 시장에 출시되면 판매자의 역할은 고객이 제품을 구매하도록 설득하는 것입니다. 판매는 잠재 고객을 실제 구매로 전환하는 것을 의미하며, 마케팅은 장기적인 목표를, 판매는 단기적인 목표를 목표로 합니다.

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.

KNIME 분석 플랫폼은 데이터 기반 혁신을 위한 선두 오픈 소스 옵션으로, 데이터에 숨겨진 잠재력을 발견하거나 새로운 통찰력을 발굴하거나 미래를 예측하는 데 도움을 줍니다. 1000개 이상의 모듈, 수백 개의 준비된 사례, 포괄적인 통합 도구와 가장 다양한 고급 알고리즘을 제공하여 KNIME 분석 플랫폼은 모든 데이터 과학자와 비즈니스 분석가에게 완벽한 도구 상자가 됩니다.

이 KNIME 분석 플랫폼 코스는 초보자, 중급 사용자, KNIME 전문가들에게 KNIME를 소개하고 이를 더욱 효과적으로 활용하며, KNIME 워크플로우를 기반으로 명확하고 포괄적인 보고서를 작성하는 방법을 배울 수 있는 이상적인 기회입니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 KNIME를 사용하여 복잡한 비즈니스 요구사항을 해결하려는 데이터 전문가들을 대상으로 합니다.

프로그래밍에 익숙하지 않지만 최신 도구를 사용하여 분석 시나리오를 구현하고자 하는 사람들을 위한 프로그램입니다.

이 교육이 끝날 때 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• KNIME를 설치하고 구성합니다.
• 데이터 과학 시나리오를 구축합니다.
• 모델을 훈련, 테스트 및 검증합니다.
• 데이터 과학 모델의 end-to-end 가치 사슬을 구현합니다.

코스 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 실습과 연습.
• 실시간 랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스의 맞춤형 교육을 요청하거나 프로그램에 대한 자세한 정보를 원하시면 연락주시기 바랍니다.

이 강사 주도형, 실시간 교육은 온라인 또는 현장에서 진행되며, 중간 수준의 데이터 분석가, 개발자 또는 머신러닝 기법을 활용하여 통찰력을 얻고, 예측을 내리고, 데이터 기반의 결정을 자동화하고자 하는 잠재적인 데이터 과학자에게 적합합니다.

이 과정의 끝까지 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• 주요 머신러닝 패러다임을 이해하고 구별할 수 있습니다.
• 데이터 전처리 기술과 모델 평가 지표를 탐색할 수 있습니다.
• 머신러닝 알고리즘을 사용하여 실세계 데이터 문제를 해결할 수 있습니다.
• 핸즈온 개발을 위해 Python 라이브러리와 Jupyter 노트북을 사용할 수 있습니다.
• 예측, 분류, 추천 및 클러스터링을 위한 모델을 구축할 수 있습니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 사전 훈련된 모델의 개념을 이해하고 처음부터 모델을 구축하지 않고도 실제 문제를 해결하는 데 이를 적용하는 방법을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 사전 훈련된 모델의 개념과 이점을 알아보세요.
• 다양한 사전 학습된 모델 아키텍처와 사용 사례를 살펴보세요.
• 특정 작업에 맞게 사전 훈련된 모델을 미세 조정합니다.
• 간단한 머신 러닝 프로젝트에 사전 훈련된 모델을 구현합니다.

Python은 금융 업계에서 막대한 인기를 얻은 프로그래밍 언어입니다. 가장 큰 투자 은행과 헤지펀드들에 의해 채택되어, 주식 거래 프로그램부터 위험 관리 시스템까지 다양한 금융 애플리케이션을 구축하는 데 사용되고 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 교육에서 참가자들은 Python을 사용하여 금융 관련 문제를 해결하기 위한 실제적인 애플리케이션을 개발하는 방법을 배우게 됩니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Python 프로그래밍 언어의 기초를 이해하기
• Python으로 금융 애플리케이션을 개발하기 위한 최적의 개발 도구를 다운로드, 설치 및 유지보수하기
• 다양한 출처(CSV, Excel, 데이터베이스, 웹 등)에서 금융 데이터를 정리, 시각화, 분석하기 위해 가장 적합한 Python 패키지와 프로그래밍 기법을 선택하고 활용하기
• 자산 할당, 위험 분석, 투자 성과 등 다양한 문제를 해결하는 애플리케이션을 구축하기
• Python 애플리케이션의 오류 수정, 통합, 배포 및 최적화하기

대상

• 개발자들
• 분석가들
• 퀀트들

강의 형식

• 강의와 토론, 연습, 그리고 실전 프로그래밍을 병행

참고사항

• 이 교육은 금융 전문가들이 직면하는 주요 문제에 대한 해결책을 제공하기 위한 것입니다. 그러나 특정 주제, 도구, 또는 기법에 대해 추가하거나 더 깊게 다루기를 원하시다면, 연락주시기 바랍니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 트레이닝은 대한민국 (온라인 또는 오프라인) 에서 데이터 과학자 및 개발자가 GPU 가속 데이터 파이프라인, 워크플로우, 시각화, 그리고 XGBoost, cuML 등의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 RAPIDS를 활용할 수 있도록 지원합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• NVIDIA RAPIDS로 데이터 모델을 구축하기 위한 개발 환경을 설정합니다.
• RAPIDS의 기능, 구성 요소, 그리고 장점을 이해합니다.
• GPU를 활용하여 데이터 및 분석 파이프라인을 가속화합니다.
• cuDF와 Apache Arrow를 사용하여 GPU 가속 데이터 준비 및 ETL을 구현합니다.
• XGBoost 및 cuML 알고리즘을 사용하여 머신러닝 작업을 수행하는 방법을 학습합니다.
• cuXfilter와 cuGraph를 사용하여 데이터 시각화 및 그래프 분석을 구축합니다.