Research Methods and Professional Issues– Data science 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.

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

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.

The explosion of information and data in today’s world is un-paralleled, our ability to innovate and push the boundaries of the possible is growing faster than it ever has. The role of Data Scientist is one of the highest in-demand skills across industry today.

We offer much more than learning through theory; we deliver practical, marketable skills that bridge the gap between the world of academia and the demands of industry.

This 7 week curriculum  can be tailored to your specific Industry requirements, please contact us for further information or visit the Nobleprog Institute website 

Audience:

This programme is aimed post level graduates as well as anyone with the required pre-requisite skills which will be determined by an assessment and interview. 

Delivery:

Delivery of the course will be a mixture of Instructor Led Classroom and Instructor Led Online; typically the 1st week will be 'classroom led', weeks 2 - 6 'virtual classroom' and week 7  back to 'classroom led'. 

 

 

이 교육의 첫 번째 부분에서는 MATLAB 의 기초와 언어 및 플랫폼으로서의 기능을 다룹니다. 이 토론에는 MATLAB 구문, 배열 및 행렬, 데이터 시각화, 스크립트 개발 및 객체 지향 원칙에 대한 소개가 포함되어 있습니다.

두 번째 부분에서는 데이터 마이닝, 기계 학습 및 예측 분석에 MATLAB 을 사용하는 방법을 보여줍니다. 참가자들에게 MATLAB 의 접근과 힘에 대한 명확하고 실용적인 관점을 제공하기 위해 MATLAB 사용과 스프레드 시트, C, C++ 및 Visual Basic과 같은 다른 도구를 사용하여 비교합니다.

교육의 세 번째 파트에서는 참가자가 데이터 처리 및 보고서 생성을 자동화하여 작업을 간소화하는 방법을 학습합니다.

과정을 통해 참가자들은 실습을 통해 실습을 통해 배운 아이디어를 실습에 투입합니다. 교육이 끝나면 참가자는 MATLAB 의 기능을 철저히 파악하게되며 실제 데이터 과학 문제를 해결하고 자동화를 통해 작업 능률화에 활용할 수있게됩니다.

진도를 측정하기 위해 평가가 진행됩니다.

코스 형식

• 코스에는 사례 토론, 샘플 코드 검사 및 실습을 포함한 이론 및 실습이 포함됩니다.

노트

• 연습 세션은 미리 정렬 된 샘플 데이터 보고서 템플릿을 기반으로합니다. 구체적인 요구 사항이 있으시면 저희에게 연락하여 주선 해주십시오.

Jupyter는 오픈 소스, 웹 기반 대화형 IDE 및 컴퓨팅 환경입니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서는 데이터 과학의 공동 개발 아이디어를 소개하고 Jupyter를 사용하여 "컴퓨팅 아이디어의 수명 주기"에서 팀으로 추적하고 참여하는 방법을 보여줍니다. Jupyter 생태계를 기반으로 샘플 데이터 과학 프로젝트를 생성하는 과정을 참가자에게 안내합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Git에서 팀 저장소 생성 및 통합을 포함하여 Jupyter를 설치하고 구성합니다.
• 확장 프로그램, 대화형 위젯, 다중 사용자 모드 등과 같은 Jupyter 기능을 사용하여 프로젝트 협업을 활성화하세요.
• 팀 구성원과 함께 Jupyter Notebook을 생성, 공유 및 구성합니다.
• Scala, Python, R 중에서 선택하여 Jupyter 인터페이스를 통해 Apache Spark과 같은 빅 데이터 시스템에 대한 코드를 작성하고 실행합니다.

코스의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤화 옵션

• Jupyter Notebook은 R, Python, Scala, Julia 등을 포함하여 40개 이상의 언어를 지원합니다. 선택한 언어에 맞게 이 과정을 사용자 정의하려면 당사에 문의하여 예약하세요.

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 .

Python 은 금융 산업에서 큰 인기를 얻은 프로그래밍 언어입니다. 가장 큰 투자 은행과 헤지 펀드가 채택한이 솔루션은 핵심 거래 프로그램에서 위험 관리 시스템에 이르기까지 광범위한 금융 애플리케이션을 구축하는 데 사용되고 있습니다.

이 강사 주도형 라이브 교육에서 참가자는 Python 을 사용하여 여러 특정 재무 관련 문제를 해결하기위한 실용적인 응용 프로그램을 개발하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Python 프로그래밍 언어의 기초 이해
• Python 에서 금융 응용 프로그램을 만들기위한 최고의 개발 도구를 다운로드, 설치 및 유지 관리
• 다양한 소스 (CSV, Excel , 데이터베이스, 웹 등)의 재무 데이터를 구성, 시각화 및 분석하기 위해 가장 적합한 Python 패키지 및 프로그래밍 기술을 선택하고 활용하십시오.
• 자산 배분, 위험 분석, 투자 성과 등과 관련된 문제를 해결하는 응용 프로그램 구축
• Python 애플리케이션 문제 해결, 통합, 배포 및 최적화

청중

• 개발자
• 애널리스트
• 양

과정의 형식

• 강의, 강의, 연습 및 실습

노트

• 이 교육은 재무 전문가가 직면 한 몇 가지 주요 문제에 대한 솔루션을 제공하기위한 것입니다. 그러나 추가하거나 자세히 설명하려는 특정 주제, 도구 또는 기술이있는 경우 저희에게 연락하여 준비하십시오.

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.

This classroom based training session will contain presentations and Q&A sessions

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 .

교육 과정은 참가자들이 데이터 분석을 사용하여 웹 응용 프로그램 개발을 준비하는 데 도움이 될 것입니다 Python Programming. 이러한 데이터 시각화는 의사 결정에서 최고 Management를위한 훌륭한 도구입니다.