Formation SMACK Stack for Data Science

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent apprendre et construire leur carrière dans le domaine de la science des données en utilisant Kaggle.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Apprendre la science des données et l'apprentissage automatique.
• Explorer l'analyse des données.
• Apprendre à connaître Kaggle et son fonctionnement.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour construire et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'accélérer l'analyse des données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer Pandas flux de travail à l'échelle avec Modin.
• Comprendre les fonctionnalités, l'architecture et les avantages de Modin.
• Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
• Exécuter Pandas opérations plus rapidement avec Modin.
• Mettre en œuvre l'ensemble des Pandas API et fonctions.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux développeurs qui souhaitent utiliser RAPIDS pour construire des pipelines de données accélérés par le GPU, des flux de travail et des visualisations, en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que XGBoost, cuML, etc.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les caractéristiques, les composants et les avantages de RAPIDS.
Mettre en œuvre la préparation des données et l'ETL accélérés par le GPU avec cuDF et Apache Arrow.
• Apprendre à effectuer des tâches d'apprentissage automatique avec les algorithmes XGBoost et cuML.
• Construire des visualisations de données et exécuter des analyses graphiques avec cuXfilter et cuGraph.

Cette formation dirigée par un instructeur en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent utiliser l'écosystème Anaconda pour capturer, gérer et déployer des packages et des workflows d'analyse de données dans une plateforme unique.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer les composants et les bibliothèques d'Anaconda.
• Comprendre les concepts de base, les fonctionnalités et les avantages d'Anaconda.
• Gérer les paquets, les environnements et les canaux à l'aide d'Anaconda Navigator.
• Utiliser Conda, R et Python packages pour la science des données et l'apprentissage automatique.
• Apprendre à connaître des cas d'utilisation pratiques et des techniques pour gérer plusieurs environnements de données.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python et Spark ensemble pour analyser les données volumineuses en travaillant sur des exercices pratiques.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Apprendre à utiliser Spark avec Python pour analyser les Big Data.
• Travailler sur des exercices qui imitent des cas réels.
• Utiliser différents outils et techniques pour l'analyse des Big Data en utilisant PySpark.

Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants découvriront les offres technologiques et les approches de mise en œuvre pour le traitement des données graphiques. L'objectif est d'identifier les objets du monde réel, leurs caractéristiques et leurs relations, puis de modéliser ces relations et de les traiter en tant que données à l'aide d'une approche Graph Computing (également connue sous le nom de Graph Analytics). Nous commencerons par une vue d'ensemble et nous nous concentrerons sur des outils spécifiques au fil d'une série d'études de cas, d'exercices pratiques et de déploiements en direct.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre comment les données des graphes sont persistées et parcourues.
• Sélectionner le meilleur framework pour une tâche donnée (des bases de données de graphes aux frameworks de traitement par lots.)
• Mettre en œuvre Hadoop, Spark, GraphX et Pregel pour effectuer des calculs de graphes sur de nombreuses machines en parallèle.
• Voir les problèmes de big data du monde réel en termes de graphes, de processus et de traversées.

MLlib est la bibliothèque d'apprentissage automatique (ML) de Spark. Son objectif est de rendre l'apprentissage pratique pratique évolutif et facile. Il comprend des algorithmes et des utilitaires d'apprentissage courants, notamment la classification, la régression, la mise en cluster, le filtrage collaboratif, la réduction de la dimensionnalité, ainsi que des primitives d'optimisation de niveau inférieur et des API de pipeline de niveau supérieur.

Il se divise en deux paquets:

• spark.mllib contient l'API d'origine construite sur les RDD.

• spark.ml fournit des API de niveau supérieur construites à partir de DataFrames pour la construction de pipelines ML.

Public

Ce cours s’adresse aux ingénieurs et aux développeurs qui souhaitent utiliser une bibliothèque de machines intégrée à Apache Spark

Format du cours

• Les cours magistraux et les discussions sont interactifs.
• De nombreux exercices et de la pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.

Options de personnalisation des cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.

Résumé

Les fournisseurs de services (CSP) sont confrontés à une pression pour réduire les coûts et maximiser le revenu moyen par utilisateur (ARPU), tout en assurant une excellente expérience client, mais les volumes de données continuent de croître. Le trafic mondial de données mobiles va croître à un taux de croissance annuel combiné (CAGR) de 78 % à 2016, atteignant 10,8 exabytes par mois.

Pendant ce temps, les CSP génèrent de grands volumes de données, y compris les enregistrements détaillés des appels (CDR), les données réseau et les données client. Les entreprises qui exploitent pleinement ces données gagnent une limite concurrentielle. Selon une récente enquête de The Economist Intelligence Unit, les entreprises qui utilisent la prise de décision basée sur les données bénéficient d’une augmentation de productivité de 5-6%. Cependant, 53% des entreprises n’utilisent que la moitié de leurs données précieuses, et un quart des répondants a noté que de vastes quantités de données utiles ne sont pas utilisées. Les volumes de données sont si élevés que l'analyse manuelle est impossible, et la plupart des systèmes logiciels héréditaires ne peuvent pas se maintenir, ce qui entraîne que les données précieuses sont déchirées ou ignorées.

Avec Big Data & Analytics’ logiciel de big data à grande vitesse, scalable, les CSPs peuvent miner tous leurs données pour une meilleure prise de décision en moins de temps. Différents Big Data produits et techniques fournissent une plate-forme logicielle end-to-end pour la collecte, la préparation, l'analyse et la présentation d'informations sur les grandes données. Les domaines d'application comprennent la surveillance des performances du réseau, la détection de fraudes, la détection du client et l'analyse du risque de crédit. Big Data & Scale des produits d'analyse pour gérer des terabytes de données mais la mise en œuvre de ces outils nécessite un nouveau type de système de base de données basé sur le cloud comme Hadoop ou un processeur de calcul parallèle à grande échelle (KPU, etc.)

Ce cours travaille sur Big Data BI pour Telco couvre toutes les nouvelles zones émergentes dans lesquelles les CSP investissent pour augmenter la productivité et ouvrir de nouveaux flux de revenus d'affaires. Le cours fournira une vue complète de 360 degrés sur Big Data BI à Telco afin que les décideurs et les gestionnaires puissent avoir un aperçu très large et complet des possibilités de Big Data BI à Telco pour la productivité et l'amélioration des revenus.

Objectifs du cours

L'objectif principal du cours est d'introduire de nouvelles Big Data techniques d'intelligence d'affaires dans 4 secteurs de Telecom Business (Marketing/Ventes, Opération réseau, Opération financière et Relation client Management). Les étudiants seront introduits à suivre :

• Introduction à Big Data-ce qui est 4Vs (volume, vitesse, variété et veracité) dans Big Data- Génération, extraction et gestion de la perspective Telco
• Comment Big Data l'analytique diffère de l'analytique des données d'héritage
• La justification intérieure de la Big Data -Telco perspective
• Introduction à Hadoop Écosystème- familiarité avec tous les Hadoop outils tels que Hive, Pig, SPARC – quand et comment ils sont utilisés pour résoudre Big Data problème
• Comment Big Data est extrait pour l'analyse pour les outils d'analyse-comment Business Analysis’s peuvent réduire leurs points de douleur de collecte et d'analyse des données grâce à une approche intégrée Hadoop de tableau de bord
• Introduction fondamentale de l'analyse Insight, de l'analyse de la visualisation et de l'analyse prédictive pour Telco
• L'analyse client Churn et Big Data-comment Big Data peut réduire l'analyse client Churn et l'insatisfaction des clients dans les études de cas Telco
• Analyse d'échecs réseau et d'échecs de service à partir des méta-data réseau et IPDR
• Analyse financière-fraude, fraude et estimation du ROI à partir des ventes et des données opérationnelles
• Problème d'acquisition client-Marketing cible, segmentation client et cross-sales à partir des données de vente
• Introduction et résumé de tous Big Data produits d'analyse et où ils s'adaptent à l'espace d'analyse Telco
• Conclusion-comment prendre une approche étape par étape pour introduire Big Data Business Intelligence dans votre organisation

Audience cible

• Opération réseau, gestionnaires financiers, gestionnaires CRM et gestionnaires informatiques de premier plan dans le bureau du CIO de Telco.
• Business Analystes à Telco
• Gestionnaire de bureau / analystes
• gestionnaires opérationnels
• Général QA

Les données volumineuses sont des ensembles de données si volumineux et complexes qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne permet pas de les traiter. Les défis du Big Data incluent la capture, le stockage, l'analyse, la recherche, le partage, le transfert, la visualisation, l'interrogation, la mise à jour et la confidentialité des informations.

Dans la première partie de cette formation, nous aborderons les bases de MATLAB et sa fonction à la fois de langage et de plate-forme. Cette discussion comprend une introduction à la syntaxe, aux tableaux et matrices, à la visualisation de données, au développement de scripts et aux principes orientés objet de MATLAB .

Dans la deuxième partie, nous montrons comment utiliser MATLAB pour l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Pour fournir aux participants une perspective claire et pratique de l'approche et de la puissance de MATLAB , nous établissons des comparaisons entre l'utilisation de MATLAB et l'utilisation d'autres outils tels que les feuilles de calcul, C, C++ et Visual Basic.

Dans la troisième partie de la formation, les participants apprennent à rationaliser leur travail en automatisant le traitement de leurs données et la génération de rapports.

Tout au long du cours, les participants mettront en pratique les idées apprises lors d'exercices pratiques en laboratoire. À la fin de la formation, les participants auront une connaissance approfondie des capacités de MATLAB et pourront l’utiliser pour résoudre des problèmes concrets liés à la science des données ainsi que pour rationaliser leur travail grâce à l’automatisation.

Des évaluations seront effectuées tout au long du cours pour évaluer les progrès.

Format du cours

• Le cours comprend des exercices théoriques et pratiques, y compris des discussions de cas, une inspection de code exemple et une mise en œuvre pratique.

Remarque

• Les séances d'entraînement seront basées sur des modèles de rapport de données pré-arrangés. Si vous avez des exigences spécifiques, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser.

Jupyter est un environnement IDE et informatique interactif basé sur le web Cette formation en direct instruit introduit l'idée du développement collaboratif en science des données et montre comment utiliser Jupyter pour suivre et participer en tant qu'équipe au «cycle de vie d'une idée de calcul» Il guide les participants à travers la création d'un exemple de projet de science des données basé sur l'écosystème Jupyter À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installer et configurer Jupyter, y compris la création et l'intégration d'un référentiel d'équipe sur Git Utilisez les fonctionnalités de Jupyter telles que les extensions, les widgets interactifs, le mode multi-utilisateur et plus encore pour activer la collaboration de projet Créer, partager et organiser des carnets Jupyter avec des membres de l'équipe Choisissez parmi Scala, Python, R, pour écrire et exécuter du code sur de gros systèmes de données tels qu'Apache Spark, tout au long de l'interface de Jupyter Public Équipes de science des données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Le bloc-notes Jupypter prend en charge plus de 40 langues, y compris R, Python, Scala, Julia, etc Pour personnaliser ce cours à votre langue (s) de choix, s'il vous plaît contactez-nous pour organiser .

La science des données est l'application de l'analyse statistique, de l'apprentissage automatique, de la visualisation de données et de la programmation dans le but de comprendre et d'interpréter les données du monde réel F # est un langage de programmation bien adapté pour la science des données car il combine une exécution efficace, REPLscripting, des bibliothèques puissantes et une intégration de données évolutive Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser F # pour résoudre une série de problèmes de science des données du monde réel À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utiliser les progiciels de science des données intégrés de F # Utilisez F # pour interopérer avec d'autres langages et plateformes, y compris Excel, R, Matlab et Python Utilisez le package Deedle pour résoudre les problèmes de séries chronologiques Effectuer une analyse avancée avec des lignes minimales de code de qualité de production Comprendre comment la programmation fonctionnelle est un choix naturel pour les calculs scientifiques et de Big Data Accéder et visualiser les données avec F # Appliquer F # pour l'apprentissage automatique Explorer des solutions à des problèmes dans des domaines tels que la veille stratégique et le jeu social Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Python est un langage de programmation qui a acquis une énorme popularité dans le secteur financier. Adopté par les plus grandes banques d’investissement et les hedge funds, il est utilisé pour créer un large éventail d’applications financières allant des programmes de négociation centraux aux systèmes de gestion des risques.

Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à utiliser Python pour développer des applications pratiques permettant de résoudre un certain nombre de problèmes spécifiques liés à la finance.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les bases du Python programmation Python
• Téléchargez, installez et maintenez les meilleurs outils de développement pour créer des applications financières en Python
• Sélectionnez et utilisez les packages et techniques de programmation Python les mieux adaptés pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de différentes sources (CSV, Excel , bases de données, Web, etc.).
• Construire des applications qui résolvent des problèmes liés à la répartition d'actifs, à l'analyse de risque, au rendement des investissements, etc.
• Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application Python

Public

• Les développeurs
• Les analystes
• Quants

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Remarque

• Cette formation vise à apporter des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Toutefois, si vous souhaitez ajouter ou développer un sujet, un outil ou une technique en particulier, veuillez nous contacter afin de prendre les dispositions nécessaires.

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.