SMACK Stack 數據科學培訓

這是一個爲期5天的數據科學與人工智能（AI）入門課程。

課程通過Python的示例和練習進行講解。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級參與者，旨在幫助他們使用Apache Airflow自動化和管理機器學習工作流，包括模型訓練、驗證和部署。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置Apache Airflow以進行機器學習工作流編排。
• 自動化數據預處理、模型訓練和驗證任務。
• 將Airflow與機器學習框架和工具集成。
• 使用自動化管道部署機器學習模型。
• 監控和優化生產中的機器學習工作流。

這種由 講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Anaconda 生態系統在單一平臺中捕獲、管理和部署軟體包和數據分析工作流 的數據科學家。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Anaconda 個元件和庫。
• 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。
• 瞭解管理多個數據環境的一些實際使用案例和技術。

本課程爲講師指導的培訓，在 澳門（線上或線下）進行，面向希望使用 AWS Cloud9 簡化數據科學工作流程的中級數據科學家和分析師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 在 AWS Cloud9 中設置數據科學環境。
• 在 Cloud9 中使用 Python、R 和 Jupyter Notebook 進行數據分析。
• 將 AWS Cloud9 與 AWS 數據服務（如 S3、RDS 和 Redshift）集成。
• 使用 AWS Cloud9 進行機器學習模型的開發和部署。
• 優化基於雲的數據分析和處理工作流程。

本次由講師主導的培訓在澳門（線上或線下）進行，面向初學者級別的數據科學家和 IT 專業人士，旨在幫助他們學習使用 Google Colab 進行數據科學的基礎知識。

在培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置和導航 Google Colab。
• 編寫和執行基本的 Python 代碼。
• 導入和處理數據集。
• 使用 Python 庫創建可視化。

完成本培訓的學員將獲得對數據科學及其相關技術、方法和工具的實踐性、現實世界的理解。

學員將有機會通過動手練習將所學知識付諸實踐。小組互動和講師反饋是課程的重要組成部分。

課程從數據科學的基本概念介紹開始，然後逐步深入數據科學中使用的工具和方法。

受衆

• 開發者
• 技術分析師
• IT顧問

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量動手實踐

注意

• 如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們安排。

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。

本課程面向市場營銷和銷售專業人士，旨在深入探討數據科學在市場營銷和銷售中的應用。課程詳細介紹了用於“向上銷售”、“交叉銷售”、市場細分、品牌建設和客戶終身價值（CLV）的各種數據科學技術。

市場營銷與銷售的區別 - 銷售和市場營銷有何不同？

簡單來說，銷售可以被視爲一個專注於個人或小羣體的過程。而市場營銷則針對更大的羣體或公衆。市場營銷包括研究（識別客戶需求）、產品開發（生產創新產品）和產品推廣（通過廣告）以及在消費者中建立產品意識。因此，市場營銷意味着生成潛在客戶或線索。一旦產品進入市場，銷售人員的工作就是說服客戶購買產品。銷售意味着將潛在客戶或線索轉化爲購買和訂單，而市場營銷則着眼於長期目標，銷售則與短期目標相關。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向希望開啓數據科學職業生涯的專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 安裝和配置Python和MySql。
• 理解數據科學是什麼，以及它如何爲幾乎任何業務增加價值。 
• 學習Python編程的基礎知識
• 學習監督和非監督的機器學習技術，如何實現它們並解釋結果。  

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗環境中進行實踐操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

這個由 講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望在 Data Science 中使用 Kaggle 學習和建立職業生涯的數據科學家和開發人員。

在本次培訓結束時，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。

這種由 講師指導的 澳門 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。

本培訓提供了一個實用的入門指南，介紹如何使用PySpark構建可擴展的數據處理和機器學習工作流。參與者將學習Apache Spark在現代大數據生態系統中的運作方式，以及如何利用分佈式計算原理高效處理大規模數據集。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向希望使用RAPIDS構建GPU加速的數據管道、工作流和可視化的數據科學家和開發者，應用如XGBoost、cuML等機器學習算法。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境，使用NVIDIA RAPIDS構建數據模型。
• 瞭解RAPIDS的特性、組件和優勢。
• 利用GPU加速端到端的數據和分析管道。
• 使用cuDF和Apache Arrow實現GPU加速的數據準備和ETL。
• 學習如何使用XGBoost和cuML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分析。

在這個由講師指導的 澳門 現場培訓中，參與者將學習如何在動手練習中同時使用 Python 和 Spark 來分析大數據。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解如何將Spark與 Python 結合使用來分析 Big Data。
• 進行模仿真實世界案例的練習。
• 使用 PySpark 使用不同的工具和技術進行大數據分析。

Stratio是一個以數據爲中心的平臺，集成了大數據、人工智能和治理功能，提供一體化解決方案。其Rocket和Intelligence模塊支持在企業環境中快速進行數據探索、轉換和高級分析。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級數據專業人員，旨在幫助他們有效使用Stratio中的Rocket和Intelligence模塊與PySpark，重點涵蓋循環結構、用戶自定義函數和高級數據邏輯。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 在Stratio平臺中導航並使用Rocket和Intelligence模塊。
• 在數據攝取、轉換和分析中應用PySpark。
• 使用循環和條件邏輯控制數據工作流和特徵工程任務。
• 創建並管理用戶自定義函數（UDFs），以在PySpark中實現可重用的數據操作。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。