Machine Learning for Data Science with Python 교육 과정

이 강사는 현장 또는 온라인에서 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어가 AdaBoost를 사용하여 Python으로 머신러닝을 위한 부스팅 알고리즘을 구축하기를 원하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AdaBoost를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 앙상블 학습 접근 방식과 적응적 부스팅을 구현하는 방법을 이해합니다.
• AdaBoost 모델을 구축하여 Python에서 머신러닝 알고리즘을 부스팅하는 방법을 학습합니다.
• 하이퍼파라미터 튜닝을 사용하여 AdaBoost 모델의 정확도와 성능을 높입니다.

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.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Auto-Keras을 사용하여 머신 러닝 모델을 선택하고 최적화하는 과정을 자동화하려는 데이터 과학자는 물론 기술 수준이 낮은 사람을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 고효율 머신 러닝 모델의 훈련 과정을 자동화합니다.
• 딥 러닝 모델에 가장 적합한 매개변수를 자동으로 검색합니다.
• 정확도가 높은 머신러닝 모델을 구축합니다.
• 머신러닝의 힘을 활용해 실제 비즈니스 문제를 해결하세요.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 진행되는 라이브 강좌로, 머신러닝 배경이 있는 기술적 참가자들이 AutoML 프레임워크를 활용하여 빅데이터에서 복잡한 패턴을 탐지하기 위한 모델을 최적화하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google의 AutoML 플랫폼을 활용하여 다양한 애플리케이션을 위한 맞춤형 챗봇을 구축하려는 다양한 수준의 전문 지식을 갖춘 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 챗봇 개발의 기본을 이해합니다.
• Google Cloud Platform을 탐색하고 AutoML에 액세스하세요.
• 챗봇 모델 학습을 위한 데이터를 준비합니다.
• AutoML을 사용하여 사용자 정의 챗봇 모델을 훈련하고 평가합니다.
• 다양한 플랫폼과 채널에 챗봇을 배포하고 통합하세요.
• 시간이 지남에 따라 챗봇 성능을 모니터링하고 최적화합니다.

이 인스트럭터 주도의 실시간 교육은 대한민국 (온라인 또는 현장에서) 패턴 인식 및 머신러닝 분야에 대한 소개입니다. 통계, 컴퓨터 과학, 신호 처리, 컴퓨터 비전, 데이터 마이닝, 생물정보학 등 다양한 분야에서의 실용적인 응용을 다루고 있습니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 핵심 통계 방법을 패턴 인식에 적용합니다.
• 신경망 및 커널 메서드와 같은 주요 모델을 데이터 분석에 사용합니다.
• 복잡한 문제 해결을 위한 고급 기술을 구현합니다.
• 다양한 모델을 결합하여 예측 정확도를 높입니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 DataRobot의 머신 러닝 기능을 사용하여 예측 모델을 자동화, 평가 및 관리하려는 데이터 과학자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• DataRobot에 데이터 세트를 로드하여 데이터를 분석, 평가 및 품질 확인합니다.
• 중요한 변수를 식별하고 예측 목표를 달성하기 위한 모델을 구축하고 훈련합니다.
• 모델을 해석하여 비즈니스 결정에 유용한 귀중한 통찰력을 얻습니다.
• 최적화된 예측 성능을 유지하기 위해 모델을 모니터링하고 관리합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 최소한의 노력으로 사용자 정의 ML 교육 모델을 만들고 배포하기 위해 AutoML 제품과 기능을 탐색하려는 데이터 과학자, 데이터 분석가 및 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 다양한 데이터 유형에 대해 다양한 서비스를 구현하려면 AutoML 제품군을 살펴보세요.
• 데이터 세트를 준비하고 레이블을 지정하여 맞춤형 ML 모델을 만듭니다.
• 정확하고 공정한 머신 러닝 모델을 생성하기 위해 모델을 훈련하고 관리합니다.
• 훈련된 모델을 사용하여 비즈니스 목표와 요구 사항을 충족할 수 있는 예측을 실시합니다.

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 강사는 온라인 또는 오프라인에서 개발자가 Google의 ML Kit을 사용하여 모바일 장치에서 최적화된 머신 러닝 모델을 구축하기 위해 설계된 라이브 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 모바일 앱의 머신 러닝 기능을 개발하기 위해 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• ML Kit API를 사용하여 Android와 iOS 앱에 새로운 머신 러닝 기술을 통합합니다.
• ML Kit SDK를 사용하여 디바이스에서 처리 및 배포를 최적화하고 기존 앱을 향상시킵니다.

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 강사 주도의 라이브 트레이닝 (온라인 또는 현장) 은 대규모 데이터셋에 대해 Random Forest를 사용하여 머신러닝 알고리즘을 구축하고자 하는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Random Forest로 머신러닝 모델을 구축하기 위한 개발 환경을 설정합니다.
• Random Forest의 장점과 분류 및 회귀 문제를 해결하기 위해 구현하는 방법을 이해합니다.
• 대규모 데이터셋을 처리하고 Random Forest의 여러 결정 트리를 해석하는 방법을 학습합니다.
• 하이퍼파라미터를 튜닝하여 머신러닝 모델 성능을 평가하고 최적화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하는 방법과 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용하는 방법을 배우고자 하는 중급 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• CRISP-DM 방법론을 적용하는 방법을 배우고, 적절한 머신 러닝 알고리즘을 선택하고, 모델 구성과 성능을 개선하는 방법을 알아보세요.
• RapidMiner을 사용하여 값을 추정하고 예측하며, 시계열 예측을 위한 분석 도구를 활용합니다.

RapidMiner은 신속한 애플리케이션 프로토타입 제작 및 개발을 위한 오픈 소스 데이터 과학 소프트웨어 플랫폼입니다. 여기에는 데이터 준비, 머신 러닝, 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 예측 분석을 위한 통합 환경이 포함되어 있습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 RapidMiner Studio를 사용하여 데이터 준비, 머신 러닝 및 예측 모델 배포를 수행하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• RapidMiner 설치 및 구성
• RapidMiner을 사용하여 데이터 준비 및 시각화
• 머신 러닝 모델 검증
• 데이터를 매시업하고 예측 모델을 만듭니다.
• 비즈니스 프로세스 내에서 예측 분석을 실행화하세요
• 문제 해결 및 최적화 RapidMiner

청중

• 데이터 과학자
• 엔지니어
• 개발자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.

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.