数据科学培训

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望了解预训练模型概念并学习如何应用它们来解决实际问题而无需从头开始构建模型的初级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解预训练模型的概念和优势。
• 探索各种预先训练的模型架构及其使用案例。
• 针对特定任务微调预先训练的模型。
• 在简单的机器学习项目中实施预训练模型。

本课程为讲师指导的培训，在 中国（线上或线下）进行，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。

培训结束后，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 进行数据分析。
• 将 AWS Cloud9 与 AWS 数据服务（如 S3、RDS 和 Redshift）集成。
• 使用 AWS Cloud9 进行机器学习模型的开发和部署。
• 优化基于云的数据分析和处理工作流程。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级参与者，旨在帮助他们使用Apache Airflow自动化和管理机器学习工作流，包括模型训练、验证和部署。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置Apache Airflow以进行机器学习工作流编排。
• 自动化数据预处理、模型训练和验证任务。
• 将Airflow与机器学习框架和工具集成。
• 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。

本次由讲师主导的培训在中国（线上或线下）进行，面向初学者级别的数据科学家和 IT 专业人士，旨在帮助他们学习使用 Google Colab 进行数据科学的基础知识。

在培训结束后，参与者将能够：

• 设置和导航 Google Colab。
• 编写和执行基本的 Python 代码。
• 导入和处理数据集。
• 使用 Python 库创建可视化。

这项由讲师指导的中国（线上或线下）培训，针对中级数据分析师、开发人员或有志成为数据科学家的人士，旨在应用机器学习技术于Python中，以提取洞察、进行预测并自动化数据驱动的决策。

在本课程结束时，参与者将能够：

• 理解并区分关键的机器学习范式。
• 探索数据预处理技术和模型评估指标。
• 应用机器学习算法解决实际数据问题。
• 使用Python库和Jupyter笔记本进行实作开发。
• 构建用于预测、分类、推荐和聚类的模型。