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Kaggle

14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用Kaggle學習和建立數據科學職業的數據科學家和開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解數據科學和機器學習。
  • 探索數據分析。
  • 瞭解 Kaggle 及其工作原理。
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MATLAB Fundamentals, Data Science & Report Generation

35 時間：
本次培訓的第一部分介紹了MATLAB的基本原理及其作爲語言和平台的功能。本次討論包括MATLAB語法、數組和矩陣、數據可視化、腳本開發及面向對象原理的介紹。 在第二部分中，我們演示如何使用MATLAB進行數據挖掘、機器學習和預測性分析。爲了給參與者一個關于MATLAB方法和功能的清晰和實用的觀點，我們將使用MATLAB和使用電子表格、C、C ++、Visual Basic等其他工具進行比較。 在培訓的第三部分，參與者學習如何通過自動化數據處理和報告生成來簡化工作。 在整個課程中，參與者將在實驗室環境裏把通過動手練習學到的想法付諸實踐。培訓結束後，參與者將對MATLAB的功能有一個全面的掌握，並將能夠用它來解決實際的數據科學問題，並通過自動化來簡化他們的工作。 整個課程中將進行評估以衡量進度。 課程形式
  • 課程包含理論和實踐練習，包括案例討論、樣本代碼檢查和實操。
注意
  • 練習課程將根據預先安排的樣本數據報告模板進行。如果您有特殊要求，請聯系我們以作安排。
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Python in Data Science

35 時間：
培训课程将帮助参与者准备 Web 应用开发使用 Python Programming 与数据分析。 这种数据视觉是一个很好的工具,在决策中为Top Management。
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A Practical Introduction to Data Science

35 時間：
完成此培訓的參與者將獲得對數據科學及其相關技術，方法和工具的實際和真實世界的理解。 參與者將有機會通過輕松練習將這些知識付諸實踐。小組互動和教師反饋構成課堂的重要組成部分。 本課程首先介紹數據科學的基本概念，然後介紹數據科學中使用的工具和方法。 聽衆 開發商技術分析師 IT顧問 課程的 格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習 注意 要請求本課程的定制培訓，請聯系我們安排。
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Python Programming for Finance

35 時間：
Python是一門在金融行業擁有巨大聲望的編程語言。最大的投資銀行和對沖基金正在使用它來構建包括核心交易項目及風險管理系統在內的廣泛的金融應用。 在這一由講師引導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python開發實際的應用程序以解決一些特定的財務相關的問題。 在本次培訓結束後，參與者將能夠：
  • 了解Python編程語言的基礎知識
  • 下載、安裝和維護用Python創建財務應用程序的最佳開發工具
  • 選擇和利用最合適的Python軟件包和編程技術來組織、可視化和分析從各種來源（CSV、Excel、數據庫、網站等）得來的財務數據。
  • 構建解決資産配置、風險分析、投資績效等相關問題的應用程序
  • 故障排除、集成部署和優化他們的應用程序
受衆
  • 開發人員
  • 分析師
  • 寬客
課程形式
  • 部分講座、部分討論、練習和大量實操
注意事項
  • 該培訓旨在爲金融專業人士所面對的一些原則問題提供解決方案。但是，如果您有一個特定的主題、工具或技術想要附加或詳細說明，請聯系我們以作安排。
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Introduction to Data Science and AI using Python

35 時間：
這是為期5天的Data Science和AI入門。 本課程隨附使用Python示例和練習
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F# for Data Science

21 時間：
數據科學是統計分析，機器學習，數據可視化和編程的應用，用于理解和解釋真實世界的數據。 F＃是一款非常適合數據科學的編程語言，因爲它結合了高效執行，REPLscripting，強大的庫和可擴展的數據集成。 在這個有指導意義的現場培訓中，參與者將學習如何使用F＃來解決一系列現實世界的數據科學問題。 在培訓結束後，參與者將能夠： 使用F＃的集成數據科學軟件包使用F＃與其他語言和平台進行互操作，包括Excel，R，Matlab和Python 使用Deedle包解決時間序列問題用最少的生産線質量代碼進行高級分析了解函數式編程如何非常適合科學和大數據計算使用F＃訪問和可視化數據將F＃應用于機器學習探索商業智能和社交遊戲等領域問題的解決方案 聽衆 開發商數據科學家 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
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Introduction to Data Science

35 時間：
這種由講師指導的實時培訓（現場或遠程）針對希望從事Data Science職業的專業人士。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 安裝和配置Python和MySql。
  • 了解什麼是Data Science ，以及它如何為幾乎任何業務增加價值。
  • 了解Python編碼的基礎
  • 學習有監督和無監督的Machine Learning技術，以及如何實現它們並解釋結果。
課程形式
  • 互動式講座和討論。
  • 很多練習和練習。
  • 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
  • 要請求此課程的定制培訓，請與我們聯繫以安排。
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Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

35 時間：
概述 服务提供商(CSP)面临压力,以降低成本,最大限度地提高用户平均收入(ARPU),同时确保优秀的客户体验,但数据量仍在增长。 到2016年,全球移动数据流量将以78%的合并年增长率(CAGR)增长,每月达到10.8 exabytes。 与此同时,CSP正在产生大量的数据,包括呼叫细节记录(CDR),网络数据和客户数据。 充分利用这些数据的公司获得了竞争优势。 根据The Economist Intelligence Unit最近的一项调查,使用数据导向决策的公司享有5至6%的生产力增长。 然而,53%的公司只利用其有价值的数据的一半,其中四分之一的受访者指出,大量有用的数据正在失去。 数据量如此高,以至于手动分析是不可能的,而大多数遗产软件系统无法保持,导致有价值的数据被忽略或忽略。 使用高速可扩展的大数据软件,CSP 可以在更短的时间内挖掘所有数据,以便在更短的时间内做出更好的决策。 不同 Big Data 产品和技术提供一个终端软件平台,以收集,准备,分析和展示来自大数据的洞察力。 应用领域包括网络性能监测、欺诈检测、客户端检测和信用风险分析。 Big Data 分析产品规模处理数据的特拉比特,但这些工具的实施需要新的类型的基于云的数据库系统,如(3)或大规模平行计算处理器(KPU等)。 该课程工作在 Big Data BI for Telco 覆盖了所有新兴的领域,在这些领域,CSP 正在投资,以提高生产力,并打开新的业务收入流。 该课程将提供一个完整的360学位的视图 Big Data BI在Telco,以便决策者和管理人员可以有一个非常广泛和全面的概述的可能性 Big Data BI在Telco的生产力和收入收益。 课程目标 该课程的主要目标是引入4个领域的新(0)商业智能技术(9)(Marketing/销售、网络运营、金融运营和客户关系(4))。 学生将被介绍为如下:
  • 引入 Big Data - 什么是 4Vs (容量,速度,多样性和可靠性) 在 Big Data - 从 Telco 视角的发行,提取和管理
  • 如何分析与遗产数据分析不同
  • 内部正当化 Big Data -Telco 视角
  • 引入 Hadoop 生态系统 - 熟悉所有 Hadoop 工具,如 Hive, 猪, SPARC –什么时候和如何使用它们来解决 Big Data 问题
  • 如何 Big Data 被提取到分析分析工具 - 如何 Business Analysis’s 可以通过集成 Hadoop 板块方法来减少数据收集和分析的疼痛点
  • 基础介绍 Insight 分析、视觉分析和预测分析为 Telco
  • 客户评估分析和如何评估分析可以在Telco案例研究中减少客户评估和客户不满
  • 网络故障和服务故障分析来自网络 meta 数据和 IPDR
  • 财务分析 - 欺诈、欺诈和从销售和运营数据中获得的ROI估计
  • 客户收购问题 - 目标营销,客户分区和从销售数据中交叉销售
  • 介绍和概述所有 Big Data 分析产品以及它们适合在 Telco 分析空间的位置
  • 结论 - 如何采取一步一步的方法来引入 Big Data Business Intelligence 在您的组织
目标观众
  • 网络运营,财务经理,CRM经理和Telco CIO办公室的顶级IT经理。
  • Business 分析师在 Telco
  • CFO办公室经理/分析师
  • 运营经理
  • QA管理员
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Data Science Programme

245 時間：
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'.     
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Data Science for Big Data Analytics

35 時間：
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。
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Data Science essential for Marketing/Sales professionals

21 時間：
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.
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Jupyter for Data Science Teams

7 時間：
Jupyter 是一個開源的、基於 Web 的互動式 IDE 和計算環境。這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）介紹了數據科學中協作開發的理念，並演示了如何使用 Jupyter 作為團隊跟蹤和參與“計算思想的生命週期”。  它引導參與者完成基於 Jupyter 生態系統的示例數據科學項目的創建。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 安裝和配置 Jupyter，包括在 Git 上創建和整合團隊儲存庫。
  • 使用 Jupyter 功能（如擴展、互動式小部件、多使用者模式等）實現項目協作。
  • 與團隊成員一起創建、共用和組織 Jupyter Notebook。
  • 從 Scala、Python、R 中進行選擇，以針對 Apache Spark 等大數據系統編寫和執行代碼，所有這些都通過 Jupyter 介面完成。
課程形式
  • 互動講座和討論。
  • 大量的練習和練習。
  • 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
  • Jupyter Notebook 支援 40 多種語言，包括 R、Python、Scala、Julia 等。要根據您選擇的語言定製本課程，請聯繫我們進行安排。
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Data Science with KNIME Analytics Platform

21 時間：
分析平台是基于数据的创新领先的开源选项,帮助您探索数据中隐藏的潜力,寻找新的洞察力,或预测新的未来。 拥有超过1000个模块、数百个准备好运行的例子、综合工具的广泛范围以及最广泛的先进算法选项,分析平台是任何数据科学家和商业分析师的完美工具箱。 这个课程为 KNIME 分析平台是一个理想的机会,初学者,先进的用户和 KNIME 专家被介绍到 KNIME,学习如何更有效地使用它,以及如何创建基于 KNIME 工作流的清晰,全面的报告。 由教练领导的现场培训(在线或在线)旨在针对想要使用的数据专业人士,以解决复杂的业务需求。 它针对那些不知道编程的观众,并打算使用先进的工具来实施分析场景。 在本研讨会结束后,参与者将能够:
  • 安置和配置 KNIME。
  • 创建 Data Science 场景
  • 列车、测试和验证模型
  • 实施终止数据科学模型的最终价值链
课程格式
  • 互动讲座和讨论。
  • 很多练习和练习。
  • 在现场实验室环境中进行手动实施。
课程定制选项
  • 要申请本课程的定制培训或了解更多关于本课程的信息,请联系我们安排。
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Data Science Implementation Management using KNIME Server

14 時間：
服务器是以团队为基础的合作、自动化、管理和数据科学工作流作为分析应用和服务的企业软件。 在本研讨会结束后,参与者将能够:
  • 时间表分析工作流自动运行,并给自己更多的时间专注于数据科学。
  • 控制工作流自动模型管理
  • 尺寸和 pin 工作流的执行与良好的,高性能的服务器架构,根据您的规格配置。
  • 在 KNIME 服务器上设计、编辑和执行工作流,使用远程工作流编辑器,并在安全的环境中利用良好的硬件。
课程格式
  • 互动讲座和讨论。
  • 很多练习和练习。
  • 在现场实验室环境中进行手动实施。
课程定制选项
  • 要申请本课程的定制培训或了解更多关于本课程的信息,请联系我们安排。
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Presto for Data Science

14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望使用Presto查詢大數據源的數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 利用 Presto 關鍵概念來優化現代大數據系統。
  • 使用 Presto 運行 EB 級倉庫。
  • 將數據克隆到專有數據存儲系統。
  • 使用現有的 BI 工具，例如 R 和 Tableau。
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Qlik Sense for Data Science

14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（遠端或遠端）面向希望在Qlik Sense中開發關聯模型的數據分析師和Web開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 在數據科學中應用 Qlik Sense。
  • 使用和導航 Qlik Sense 介面。
  • 通過 AI 交互構建具有數據素養的員工隊伍。
  • 使用 Qlik Sense 建立資料驅動型企業。
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Practical Quantum Computing

10 時間：
实用 Quantum Computing： 在线直播 开启您的高科技职业生涯 这是一个 10 小时 的讲师指导的实时在线 培训课程。完成沉浸式培训后，你将准备好开始作为 入门级量子计算开发人员的工作。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 使用集成的 IBM Q 运行和测试量子程序
  • 使用 Qiskit 创建、编译和执行量子计算程序
  • 使用实用和先进的量子算法，如QAOA
  • 将现实世界的问题重铸为适当的量子计算语言
课程形式
  • 互动讲座和讨论。
  • 大量的练习和练习。
  • 在现场实验室环境中动手实施。
课程自定义选项
  • 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。
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Research Methods and Professional Issues– Data science

7 時間：
This classroom based training session will contain presentations and Q&A sessions
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SMACK Stack for Data Science

14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望使用SMACK堆棧為大數據解決方案構建數據處理平臺的數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 實施用於處理大數據的數據管道體系結構。
  • 使用 Apache Mesos 和 Docker 開發集群基礎架構。
  • 使用 Spark 和 Scala 分析數據。
  • 使用 Apache Cassandra 管理非結構化數據。
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Anaconda Ecosystem for Data Scientists

14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場（現場或遠端）現場培訓面向希望使用Anaconda生態系統在單個平臺中捕獲，管理和部署包和數據分析工作流 的數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 安裝和配置 Anaconda 元件和庫。
  • 瞭解 Anaconda 的核心概念、功能和優勢。
  • 使用 Anaconda Navigator 管理包、環境和頻道。
  • 將 Conda、R 和 Python 包用於數據科學和機器學習。
  • 瞭解一些管理多個數據環境的實際用例和技術。
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GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS

14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向希望使用RAPIDS構建GPU加速數據管道，工作流和可視化的數據科學家和開發人員，應用機器學習演算法，如XGBoost，cuML等。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 設置必要的開發環境以使用 NVIDIA RAPIDS 構建數據模型。
  • 瞭解 RAPIDS 的功能、元件和優勢。
  • 利用 GPU 加速端到端數據和分析管道。
  • 使用 cuDF 和 Apache Arrow 實現 GPU 加速的數據準備和 ETL。
  • 瞭解如何使用 XGBoost 和 cuML 演算法執行機器學習任務。
  • 使用 cuXfilter 和 cuGraph 構建數據可視化並執行圖形分析。
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Accelerating Python Pandas Workflows with Modin

14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望使用Modin構建和實現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。
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客戶評論(13)

示例和練習

Kamil
Course - Introduction to Data Science and AI using Python

機器翻譯

The course is very interesting being the main focus nowdays

mohamed taher - FAB banak Egypt
Course - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course

Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Course - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Helpful and good listener .. interactive

Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Course - Introduction to Data Science and AI (using Python)

All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.

Mathipa Chepape - Vodacom
Course - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

All the examples used and the lecturing style was on point even for a begginer i was able to understand and the training was so patient and always willing to go extra mile when in need of assistance.

Mathipa Chepape - Vodacom
Course - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers

Intensity, Training materials and expertise, Clarity, Excellent communication with Alessandra

Marija Hornis Dmitrovic - Marija Hornis
Course - Data Science for Big Data Analytics

The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing

Teboho Makenete
Course - Data Science for Big Data Analytics

It is great to have the course custom made to the key areas that I have highlighted in the pre-course questionnaire. This really helps to address the questions that I have with the subject matter and to align with my learning goals.

Winnie Chan - Statistics Canada
Course - Jupyter for Data Science Teams

Trainer was accommodative. And actually quite encouraging for me to take up the course.

Grace Goh - DBS Bank Ltd
Course - Python in Data Science

Do aprendizado, conseguir colocar em prática os exercícios propostos.

Samanta - Imdepa Rolamentos
Course - Qlik Sense for Data Science

Younes is a great trainer. Always willing to assist, and very patient. I will give him 5 stars. Also, the QLIK sense training was excellent, due to an excellent trainer.

Dietmar Glanninger - BMW
Course - Qlik Sense for Data Science

very interactive...

Richard Langford
Course - SMACK Stack for Data Science

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