SMACK Stack for Data Science培训

这个由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望在 Data Science 中使用 Kaggle 学习和建立职业生涯的数据科学家和开发人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解数据科学和机器学习。
• 探索数据分析。
• 了解 Kaggle 及其工作原理。

这种由 讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望使用 Modin 构建和实施并行计算的数据科学家和开发人员 Pandas 以加快数据分析速度。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的环境，开始使用 Modin 大规模开发 Pandas 工作流。
• 了解 Modin 的功能、架构和优势。
• 了解 Modin、Dask 和 Ray 之间的区别。
• 使用 Modin 更快地执行 Pandas 操作。
• 实现整个 Pandas API 和函数。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望使用RAPIDS构建GPU加速数据管道，工作流和可视化的数据科学家和开发人员，应用机器学习算法，如XGBoost，cuML等。

在培训结束时，参与者将能够：

• 设置必要的开发环境以使用 NVIDIA RAPIDS 构建数据模型。
• 了解 RAPIDS 的特性、组件和优势。
• 利用 GPU 加速端到端数据和分析管道。
• 使用 cuDF 和 Apache Arrow 实现 GPU 加速的数据准备和 ETL。
• 了解如何使用 XGBoost 和 cuML 算法执行机器学习任务。
• 使用 cuXfilter 和 cuGraph 构建数据可视化并执行图形分析。

这种由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望使用 Anaconda 生态系统在单一平台中捕获、管理和部署软体包和数据分析工作流 的数据科学家。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 安装和配置 Anaconda 个元件和库。
• 了解 Anaconda 的核心概念、功能和优势。
• 使用 Anaconda Navigator 管理包、环境和频道。
• 将 Conda、R 和 Python 包用于数据科学和机器学习。
• 了解管理多个数据环境的一些实际使用案例和技术。

在这个由讲师指导的 中国 现场培训中，参与者将学习如何在动手练习中同时使用 Python 和 Spark 来分析大数据。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解如何将 Spark 与 Python 结合使用来分析 Big Data。
• 进行模仿真实世界案例的练习。
• 使用 PySpark 使用不同的工具和技术进行大数据分析。

在这个由 中国 的讲师指导式现场培训中，参与者将了解用于处理图形数据的技术产品和实施方法。目的是识别现实世界的物件、它们的特征和关系，然后对这些关系进行建模，并使用 Graph Computing（也称为图形分析）方法将它们作为数据处理。我们从广泛的概述开始，然后逐步完成一系列案例研究、动手练习和即时部署，然后缩小具体工具的范围。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解如何持久保存和遍历图形数据。
• 为给定任务选择最佳框架（从图形资料库到批处理框架）。
• 实现 Hadoop、Spark GraphX 和 Pregel 以跨多台机器并行执行图计算。
• 从图形、流程和遍历的角度查看真实的大数据问题。

本课程面向希望在其应用程序中理解和实施人工智能的开发人员和数据科学家。 特别关注数据分析、分布式人工智能和自然语言处理。

MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。它由常见的学习算法和实用程序组成，包括分类，回归，聚类，协同过滤，降维，以及低级优化原语和更高级别的管道API。

它分为两个包：

• spark.mllib包含在RDD之上构建的原始API。

• spark.ml提供了构建在DataFrame之上的更高级API，用于构建ML管道。

听众

本课程面向希望利用Apache Spark内置机器库的工程师和开发人员

这是为期5天的Data Science和AI入门。

本课程随附使用Python示例和练习

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望自动化和管理机器学习工作流程的中级参与者，包括使用 Apache Airflow 进行模型训练、验证和部署。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 设置 Apache Airflow 用于机器学习工作流编排。
• 自动执行数据预处理、模型训练和验证任务。
• 将 Airflow 与机器学习框架和工具整合。
• 使用自动化管道部署机器学习模型。
• 监控和优化生产中的机器学习工作流程。

这种以讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望使用 AWS Cloud9 简化数据科学工作流程的中级数据科学家和分析师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 在 AWS Cloud9 中设置数据科学环境。
• 在 Cloud9 中使用 Python、R 和 Jupyter Notebook 执行数据分析。
• 将 AWS Cloud9 与 S3、RDS 和 Redshift 等 AWS 数据服务整合。
• 利用 AWS Cloud9 进行机器学习模型的开发和部署。
• 优化基于云的工作流程以进行数据分析和处理。

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