Data Mining with Python培訓

聽眾

如果您試圖理解您可以訪問或想要分析網絡上可用的非結構化數據（如Twitter，鏈接等等），那麼本課程適合您。

它主要針對決策者和需要選擇哪些數據值得收集以及值得分析的人。

它不是針對人們配置解決方案，但這些人將從大局中受益。

交貨方式

在課程期間，代表們將獲得大多數開源技術的工作示例。

講座後將進行簡短的講座，參加者將進行簡單的練習

使用的內容和軟件

每次運行課程時都會更新所有使用的軟件，因此我們會檢查最新版本。

它涵蓋了從獲取，格式化，處理和分析數據的過程，以解釋如何使用機器學習自動化決策制定過程。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望將Dask與Python生態系統一起使用以構建，擴展和分析大型數據集的數據科學家和軟體工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置環境以開始使用 Dask 和 Python 構建大數據處理。
• 探索 Dask 中提供的功能、庫、工具和 API。
• 瞭解 Dask 如何在 Python 中加速並行計算。
• 瞭解如何使用 Dask 擴展 Python 生態系統（Numpy、SciPy 和 Pandas）。
• 優化 Dask 環境，以保持處理大型數據集的高性能。

目的：

代表們能夠分析大數據集、提取模式、選擇影響結果的正確變數，以便使用預測結果預測新模型。

課程可以提供任何工具，包括免費的開源數據挖掘軟件和應用程序

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R有各種各樣的數據挖掘包。

這是一個由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，目標對象是希望提升數據分析與處理技能的中級Python開發人員和數據分析師，課程內容涵蓋Pandas和NumPy的使用。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 設置包含Python、Pandas和NumPy的開發環境。
• 使用Pandas和NumPy創建數據分析應用。
• 執行高級的數據整理、排序和過濾操作。
• 進行聚合操作並分析時間序列數據。
• 使用Matplotlib和其他可視化庫進行數據可視化。
• 調試和優化數據分析代碼。

本課程面向從事數據挖掘和知識發現工作的工程師和決策者。

您將學習如何創建有效的圖表以及以一種吸引決策者並幫助他們理解隱藏信息的方式呈現和表示您的數據的方法。

R 是一種用於統計計算、數據分析和圖形的開源免費程式設計語言。R 被越來越多的公司和學術界的經理和數據分析師使用。R 具有多種用於數據挖掘的包。

大數據是如此龐大和復雜的數據集，傳統的數據處理應用軟件不足以處理它們。大數據挑戰包括捕獲數據，數據存儲，數據分析，搜索，共享，傳輸，可視化，查詢，更新和信息隱私。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向希望使用FARM（FastAPI，React和MongoDB）堆棧構建動態，高性能和可擴展Web應用程式的開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

設置整合 FastAPI、React 和 MongoDB 的必要開發環境。 瞭解 FARM 堆疊的關鍵概念、功能和優勢。 瞭解如何使用FastAPI構建REST API。 瞭解如何使用 React 設計互動式應用程式。 使用 FARM 堆疊開發、測試和部署應用程式（前端和後端）。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望將FastAPI與Python一起使用以更輕鬆，更快速地構建，測試和部署RESTful API的開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境，以使用Python和FastAPI開發API。
• 使用FastAPI庫更快速、更輕鬆地創建API。
• 學習如何基於Pydantic和OpenAPI創建數據模型和模式。
• 使用SQLAlchemy將API連接到數據庫。
• 使用FastAPI工具在API中實現安全性和身份驗證。
• 構建容器鏡像並將Web API部署到雲端伺服器。

這種由 講師指導的 台灣 現場現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Modin 構建和實施並行計算的數據科學家和開發人員 Pandas 以加快數據分析速度。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的環境，開始使用 Modin 大規模開發 Pandas 工作流。
• 瞭解 Modin 的功能、架構和優勢。
• 瞭解 Modin、Dask 和 Ray 之間的區別。
• 使用 Modin 更快地執行 Pandas 操作。
• 實現整個 Pandas API 和函數。

該課程的目標是使參與者能夠掌握如何使用 Oracle 資料庫中的 SQL 語言進行中級數據提取。

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R還發現沒有計算機編程技能的統計學家，工程師和科學家的追隨者都很容易使用。它的受歡迎程度是由於越來越多地使用數據挖掘來實現各種目標，例如設定廣告價格，更快地找到新藥或微調財務模型。 R有各種各樣的數據挖掘包。

Goal：

學習在獨立性級別使用SPSS

收件者：

分析師、研究人員、科學家、學生以及所有希望獲得使用SPSS軟體包的能力並學習流行的數據挖掘技術的人。