Kursus Pelatihan AWS Cloud9 untuk Data Science

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data yang ingin menggunakan ekosistem Anaconda untuk menangkap, mengelola, dan menyebarkan paket dan alur kerja analisis data dalam satu platform.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Anaconda komponen dan pustaka.
• Memahami konsep inti, fitur, dan manfaat Anaconda.
• Kelola paket, lingkungan, dan saluran menggunakan Anaconda Navigator.
• Gunakan paket Conda, R, dan Python untuk ilmu data dan pembelajaran mesin.
• Ketahui beberapa kasus penggunaan praktis dan teknik untuk mengelola berbagai lingkungan data.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (di tempat atau jarak jauh) ini ditujukan untuk para teknisi yang ingin menyebarkan dan mengelola perangkat IoT di AWS.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat membangun platform IoT yang mencakup penerapan dan pengelolaan backend, gateway, dan perangkat di atas AWS.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin memasang, mengonfigurasi, dan mengelola AWS IoT kemampuan Greengrass untuk membuat aplikasi untuk berbagai perangkat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat menggunakan AWS IoT Greengrass untuk membangun, menyebarkan, mengelola, mengamankan, dan memantau aplikasi pada perangkat cerdas.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (di tempat atau jarak jauh) ini ditujukan untuk pengembang yang ingin menggunakan AWS Lambda untuk membangun dan menyebarkan layanan dan aplikasi ke cloud, tanpa perlu khawatir tentang penyediaan lingkungan eksekusi (server, VM dan kontainer, ketersediaan, skalabilitas, penyimpanan, dll.).

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Konfigurasikan AWS Lambda untuk menjalankan fungsi.
• Memahami FaaS (Functions as a Service) dan keuntungan pengembangan tanpa server.
• Membangun, mengunggah, dan menjalankan fungsi AWS Lambda.
• Integrasikan fungsi Lambda dengan berbagai sumber peristiwa.
• Mengemas, menyebarkan, memantau, dan memecahkan masalah aplikasi berbasis Lambda.

Ledakan informasi dan data di dunia saat ini tak terbandingkan, kemampuan kita untuk inovasi dan mendorong batas-batas kemungkinan semakin cepat dari sebelumnya. Peran Data Scientist adalah salah satu keterampilan paling dicari di industri saat ini.

Kami menawarkan lebih dari sekedar belajar melalui teori; kami menyampaikan keterampilan praktis dan terpasar yang menutupi celah antara dunia akademisi dan permintaan industri.

Kurikulum 7 minggu ini dapat disesuaikan dengan kebutuhan industri Anda tertentu, silakan hubungi kami untuk informasi lebih lanjut atau kunjungi website Institute Nobleprog.

Peserta:

Program ini ditujukan bagi lulusan tingkat sarjana serta siapa saja yang memiliki keterampilan persyaratan yang diperlukan yang akan ditentukan melalui penilaian dan wawancara.

Pengiriman:

Pengiriman kursus akan mencakup campuran Pelatihan Kelas Tatap Muka Berbimbing Dosen dan Pelatihan Online Berbimbing Dosen; biasanya minggu pertama akan 'dibimbing kelas', minggu 2 - 6 'kelas maya' dan minggu 7 kembali ke 'dibimbing kelas'.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperdalam pemahaman mereka tentang praktik DevOps dan menyederhanakan proses pengembangan menggunakan AWS Cloud9.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan dan konfigurasikan AWS Cloud9 untuk alur kerja DevOps.
• Menerapkan jalur integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD).
• Otomatisasi proses pengujian, pemantauan, dan penerapan menggunakan AWS Cloud9.
• Integrasikan layanan AWS seperti Lambda, EC2, dan S3 ke dalam alur kerja DevOps.
• Memanfaatkan sistem kontrol sumber seperti GitHub atau GitLab dalam AWS Cloud9.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin mempelajari cara membangun, menerapkan, dan memelihara aplikasi tanpa server secara efektif di AWS Cloud9 dan AWS Lambda.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar arsitektur tanpa server.
• Siapkan AWS Cloud9 untuk pengembangan aplikasi tanpa server.
• Mengembangkan, menguji, dan menyebarkan aplikasi tanpa server menggunakan AWS Lambda.
• Integrasikan AWS Lambda dengan layanan AWS lainnya seperti API Gateway dan S3.
• Optimalkan aplikasi tanpa server untuk kinerja dan efisiensi biaya.

Big data adalah data set yang sangat besar dan rumit sehingga perangkat lunak aplikasi pemrosesan data tradisional tidak memadai untuk mengatasi mereka. Tantangan big data meliputi penangkapan data, penyimpanan data, analisis data, pencarian, pembagian, transfer, visualisasi, penelitian, pembaruan dan privasi informasi.

Ringkasan:

• Dasar-dasar arsitektur dan fungsi IoT
• “Benda”, “Sensor”, Internet dan pemetaan antara fungsi bisnis IoT
• Pentingnya semua komponen perangkat lunak IoT - perangkat keras, firmware, middleware, cloud, dan aplikasi seluler
• Fungsi IoT- Manajer armada, Visualisasi data, FM dan DV berbasis SaaS, peringatan/alarm, pemasangan sensor, pemasangan “benda”, geo-fencing
• Dasar-dasar komunikasi perangkat IoT dengan cloud dengan MQTT.
• Menghubungkan perangkat IoT ke AWS dengan MQTT (AWS IoT Core).
• Menghubungkan inti AWS IoT dengan fungsi AWS Lambda untuk komputasi dan penyimpanan data.
• Menghubungkan Raspberry PI dengan inti AWS IoT dan komunikasi data sederhana.
• Peringatan dan acara
• Kalibrasi sensor

Ringkasan:

• Dasar-dasar arsitektur dan fungsi IoT
• “Benda”, “Sensor”, Internet dan pemetaan antara fungsi bisnis IoT
• Pentingnya semua komponen perangkat lunak IoT - perangkat keras, firmware, middleware, cloud, dan aplikasi seluler
• Fungsi IoT- Manajer armada, Visualisasi data, FM dan DV berbasis SaaS, peringatan/alarm, pemasangan sensor, pemasangan “benda”, geo-fencing
• Dasar-dasar komunikasi perangkat IoT dengan cloud dengan MQTT.
• Menghubungkan perangkat IoT ke AWS dengan MQTT (AWS IoT Core).
• Menghubungkan inti AWS IoT dengan fungsi AWS Lambda untuk komputasi dan penyimpanan data menggunakan DynamoDB.
• Menghubungkan Raspberry PI dengan inti AWS IoT dan komunikasi data sederhana.
• Praktik langsung dengan Raspberry PI dan AWS IoT Core untuk membangun perangkat pintar.
• Visualisasi data sensor dan komunikasi dengan antarmuka web.

Pelatihan berorientasi instruktur langsung ini di Indonesia (daring atau tatap muka) memperkenalkan ide pengembangan kolaboratif dalam sains data dan mendemonstrasikan bagaimana menggunakan Jupyter untuk melacak dan berpartisipasi sebagai tim dalam "hidup komputasional". Pelatihan ini membimbing peserta melalui pembuatan proyek sains data contoh yang didasarkan pada ekosistem Jupyter.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan Jupyter, termasuk pembuatan dan integrasi repositori tim di Git.
• Menggunakan fitur-fitur Jupyter seperti ekstensi, widget interaktif, mode multiuser, dan lainnya untuk memungkinkan kolaborasi proyek.
• Membuat, berbagi, dan mengorganisir Jupyter Notebook dengan anggota tim.
• Memilih dari Scala, Python, R, untuk menulis dan menjalankan kode terhadap sistem data besar seperti Apache Spark, semua melalui antarmuka Jupyter.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin belajar dan membangun karier mereka di Data Science menggunakan Kaggle.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pelajari tentang ilmu data dan pembelajaran mesin.
• Jelajahi analitik data.
• Pelajari tentang Kaggle dan cara kerjanya.

Pada bagian pertama pelatihan ini, kami membahas dasar-dasar MATLAB dan fungsinya sebagai bahasa dan platform. Termasuk dalam diskusi ini adalah pengenalan MATLAB sintaksis, array dan matriks, visualisasi data, pengembangan skrip, dan prinsip-prinsip berorientasi objek.

Di bagian kedua, kami mendemonstrasikan cara menggunakan MATLAB untuk penambangan data, pembelajaran mesin, dan analisis prediktif. Untuk memberikan peserta perspektif yang jelas dan praktis tentang pendekatan dan kekuatan MATLAB, kami membuat perbandingan antara penggunaan MATLAB dan penggunaan alat lain seperti spreadsheet, C, C++, dan Visual Basic.

Pada bagian ketiga pelatihan, peserta belajar bagaimana menyederhanakan pekerjaan mereka dengan mengotomatiskan pemrosesan data dan pembuatan laporan.

Sepanjang kursus, peserta akan mempraktikkan ide-ide yang dipelajari melalui latihan langsung di lingkungan laboratorium. Di akhir pelatihan, peserta akan memiliki pemahaman menyeluruh tentang kemampuan MATLAB dan akan dapat menggunakannya untuk memecahkan masalah ilmu data di dunia nyata serta menyederhanakan pekerjaan mereka melalui otomatisasi.

Penilaian akan dilakukan sepanjang kursus untuk mengukur kemajuan.

Format Kursus

• Kursus mencakup latihan teoretis dan praktis, termasuk diskusi kasus, pemeriksaan kode sampel, dan implementasi langsung.

Catatan

• Sesi latihan akan didasarkan pada contoh templat laporan data yang telah diatur sebelumnya. Jika Anda memiliki persyaratan khusus, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan Modin untuk membangun dan menerapkan komputasi paralel dengan Pandas untuk analisis data yang lebih cepat.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Siapkan lingkungan yang diperlukan untuk mulai mengembangkan Pandas alur kerja berskala dengan Modin.
• Memahami fitur, arsitektur, dan keuntungan Modin.
• Ketahui perbedaan antara Modin, Dask, dan Ray.
• Lakukan operasi Pandas lebih cepat dengan Modin.
• Terapkan seluruh API dan fungsi Pandas.

Pelatihan ini yang dilaksanakan oleh instruktur dalam format Indonesia (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan RAPIDS untuk membangun pipa data, workflow, dan visualisasi yang dioptimalkan dengan GPU, menerapkan algoritma machine learning seperti XGBoost, cuML, dan lain-lain.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk membangun model data dengan NVIDIA RAPIDS.
• Memahami fitur, komponen, dan keunggulan RAPIDS.
• Menggunakan GPU untuk mempercepat pipa data dan analitik end-to-end.
• Mengimplementasikan persiapan data dan ETL yang dioptimalkan dengan GPU dengan cuDF dan Apache Arrow.
• Belajar mengelola tugas machine learning dengan algoritma XGBoost dan cuML.
• Membangun visualisasi data dan menjalankan analisis grafik dengan cuXfilter dan cuGraph.