Kursy big data uczniowie

umiejętność programowania, najlepiej w: Java, Python lub Scala Praktyczne wprowadzenie do tematyki Big... Szkolenie skupia się na platformie Hadoop, jej podstawowych komponentach oraz najważniejszych narzędziach

Trzydniowy, warsztatowy wariant szkolenia 'Wprowadzenie do Big Data'.

Szkolenie ma na celu wprowadzenie osób nie mających styczności z Big Data do tej tematyki. Szkolenie zawiera przegląd najpopularniejszych narzędzi wykorzystywanych w Big Data z uwzględnieniem ich praktycznych zastosowań.

Serwisy analityczne w chmurze AWS umożliwiają budowę wydajnych oraz skalowalnych rozwiązań typu data lake/hurtownie danych/platformy danych (big data/data science)

Kursy Data Science Future Collars pokażą Ci, jakie możliwości daje nowoczesna analiza danych. W trakcie szkolenia dowiesz się, jak wyszukiwać informacje w zbiorach danych i poznasz najważniejsze informacje na temat baz danych SQL.

Szkolenie ma na celu wprowadzenie osób nie mających styczności z Big Data do tej tematyki.

Szkolenie pozwalające zapoznać się z podstawami AWS i przetwarzania w chmurze przy projektowaniu systemów Big Data.

Na kursie „Warsztaty analityka Data Science w R”, przekazujemy uczestnikom zestaw zaawansowanych kompetencji w dziedzinie przetwarzania danych – Data Science Toolbox. Około 70% pracy analityka polega na pozyskaniu danych, czyszczeniu, transformacji i przygotowaniu do dalszych analiz. Kolejne 10% spędza na modelowaniu, a ostatnie 20% na wizualizacji wyników i ich intuicyjnym raportowaniu. Celem kursu jest zatem usprawnienie i skrócenie czynności, które stanowią 90% czasu typowego projektu Data Science. Kluczem do sukcesu jest automatyzacja pracy i wykorzystanie odpowiednich pakietów. Aby móc skrócić czas od otrzymania danych do otrzymania wyników, należy rozbudować kompetencje narzędziowe w różnych dziedzinach: umiejętność płynnej pracy w języku R, znajomość technik programowania funkcyjnego i obiektowego, umiejętność optymalizacji kodu (np. obliczenia równoległe) a także wiedzę o zaawansowanych metodach wizualizacji danych (pakiet Shiny). Na zajęciach prezentujemy gotowe skrypty (gotowe przepisy) do efektywnej i efektownej analizy danych. Dzięki temu Słuchacze po kursie pracują szybciej – a ich analizy zaskakują nie tylko precyzją i tempem opracowania, ale i atrakcyjną stroną wizualną.

Rozpocznij karierę jako specjalista przetwarzania danych. Poznaj możliwe ścieżki rozwoju i przydatne narzędzia w Data Science, Data Engineering i AI.

w sam raz na początek kariery w data science

gained during the whole course and showing acquired skills, e.g. application importing periodic sales data... On Automation of work in MS Excel with VBA course you will acquire the ability to automate work in MS Excel with Visual Basic for Applications (VBA) programming language.

Kurs Wstęp do Analizy Danych (do kupienia tylko jako element kompleksowej ścieżki Data Lab - Analityk Danych) jest dla każdego – nawet jeśli nie masz doświadczenia w pracy z danymi czy wcześniejszego kontaktu ze statystyką. Kurs od podstaw i małymi krokami wprowadza w świat liczb i pracy z danymi. Jeśli więc myślisz, że analiza danych nie jest dla Ciebie, a już na samym wejściu w świat Data Science są wymagane kosmiczne umiejętności analityczne – to z nami przekonasz się, że tak nie jest.

Otwórz sobie drzwi do Data Science! Przenieś się na wyższy poziom i pracuj jak profesjonalny analityk danych!

rozproszona na platformie Hadoop, analiza ad-hoc oparta o narzędzia bezserwerowe, tworzenie rozwiązań Data... AWS dla Każdego, Serverless, Konteneryzacja, Analityka Danych, Sieć w Chmurze, Migracja, Bezpieczeństwo oraz Sztuczna Inteligencja.

Kurs „Warsztaty Machine Learning w R”, na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym. Celem jest przekazanie praktycznej wiedzy o bardzo popularnych obecnie technikach analizy ilościowej znanych jako uczenie maszynowe (Machine Learning). Pozwalają one na efektywne wykorzystanie potencjału biznesowego leżącego w bazach danych gromadzonych przez przedsiębiorstwa, korporacje i instytucje publiczne. Na zajęciach zagadnienia przedstawiane są w sposób intuicyjny (a nie teoretyczny), aplikacyjny i praktyczny co pozwala lepiej zrozumieć sposób działania algorytmów uczenia maszynowego. Warsztatowa forma zajęć, czyli najpierw prezentacja modeli i przejście przez przykładowe analizy, a później ćwiczenia samodzielne pod kierunkiem prowadzącego, pozwalają na zdobycie konkretnych umiejętności już w trakcie zajęć. Wymagana jest podstawowa znajomość statystyki i podstawowa znajomość R.