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.

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.

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.

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 강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육에서 참가자는 실습을 하면서 Python와 Spark를 함께 사용하여 빅 데이터를 분석하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python와 함께 Spark를 사용하여 Big Data을 분석하는 방법을 알아보세요.
• 실제 사례를 모방한 연습을 해보세요.
• PySpark을 사용하여 빅데이터 분석을 위한 다양한 도구와 기술을 사용합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 그래프 데이터 처리를 위한 기술 제공 및 구현 방식에 대해 알아봅니다. 목표는 실제 객체, 해당 특성 및 관계를 식별한 다음 이러한 관계를 모델링하고 Graph Computing(그래프 분석이라고도 함) 방식을 사용하여 데이터로 처리하는 것입니다. 광범위한 개요로 시작하여 일련의 사례 연구, 실습 및 실시간 배포를 거치면서 특정 도구에 대해 자세히 알아봅니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 그래프 데이터가 어떻게 저장되고 탐색되는지 이해합니다.
• 주어진 작업에 가장 적합한 프레임워크를 선택합니다(그래프 데이터베이스부터 일괄 처리 프레임워크까지)
• Hadoop, Spark, GraphX 및 Pregel을 구현하여 여러 머신에서 병렬로 그래프 컴퓨팅을 수행합니다.
• 그래프, 프로세스, 탐색을 통해 실제 빅데이터 문제를 살펴보세요.

이 과정은 애플리케이션에서 인공 지능을 이해하고 구현하려는 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 특히 데이터 분석, 분산 인공지능, 자연어 처리에 중점을 두고 있습니다.

MLlib는 Spark의 기계 학습 (ML) 라이브러리입니다. 그 목표는 실용적인 기계 학습을 확장 가능하고 쉽게 만들어주는 것입니다. 분류, 회귀, 클러스터링, 협업 필터링, 차원 감소, 하위 레벨 최적화 프리미티브 및 상위 레벨 파이프 라인 API 등 일반적인 학습 알고리즘과 유틸리티로 구성됩니다.

두 개의 패키지로 나뉩니다.

• spark.mllib는 RDD 위에 구축 된 원래 API를 포함합니다.

• spark.ml은 ML 파이프 라인을 구성하기 위해 DataFrames 위에 구축 된 고급 API를 제공합니다.

청중

이 과정은 Apache Spark 용 내장 라이브러리를 활용하고자하는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.

이것은 5 일 동안 Data Science 및 AI를 소개합니다.

이 과정은 Python 을 사용한 예제 및 연습과 함께 제공됩니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AWS Cloud9를 사용하여 간소화된 데이터 과학 워크플로를 구축하려는 중급 수준의 데이터 과학자와 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AWS Cloud9에서 데이터 과학 환경을 설정합니다.
• Cloud9에서 Python, R, Jupyter Notebook을 이용하여 데이터 분석을 수행합니다.
• AWS Cloud9를 S3, RDS, Redshift와 같은 AWS 데이터 서비스와 통합합니다.
• AWS Cloud9를 활용하여 머신 러닝 모델을 개발하고 배포하세요.
• 데이터 분석 및 처리를 위해 클라우드 기반 워크플로를 최적화합니다.

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

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Google Colab을 사용하여 데이터 과학의 기초를 배우고자 하는 초급 데이터 과학자 및 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Google Colab을 설정하고 탐색하세요.
• 기본 Python 코드를 작성하고 실행합니다.
• 데이터 세트를 가져오고 처리합니다.
• Python 라이브러리를 사용하여 시각화를 만듭니다.

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.