Kursus Pelatihan Jupyter untuk Tim Data Science
Jupyter adalah IDE interaktif dan lingkungan komputasi sumber terbuka berbasis web.
Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur (online atau di lokasi) ini memperkenalkan gagasan pengembangan kolaboratif dalam ilmu data dan mendemonstrasikan cara menggunakan Jupyter untuk melacak dan berpartisipasi sebagai tim dalam "siklus hidup ide komputasi". Ini memandu peserta melalui pembuatan contoh proyek ilmu data berdasarkan ekosistem Jupyter.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Instal dan konfigurasikan Jupyter, termasuk pembuatan dan integrasi repositori tim di Git.
- Gunakan fitur Jupyter seperti ekstensi, widget interaktif, mode multipengguna, dan lainnya untuk mengaktifkan kolaborasi proyek.
- Buat, bagikan, dan atur Jupyter Notebooks dengan anggota tim.
- Pilih dari Scala, Python, R, untuk menulis dan mengeksekusi kode terhadap sistem data besar seperti Apache Spark, semuanya melalui antarmuka Jupyter.
Format Kursus
- Ceramah dan diskusi interaktif.
- Banyak latihan dan latihan.
- Implementasi langsung di lingkungan laboratorium langsung.
Opsi Kustomisasi Kursus
- Notebook Jupyter mendukung lebih dari 40 bahasa termasuk R, Python, Scala, Julia, dll. Untuk menyesuaikan kursus ini dengan bahasa pilihan Anda, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.
Kerangka Materi
Pengantar Jupyter
- Tinjauan Umum Jupyter dan Ekosistemnya
- Instalasi dan pengaturan
- Mengonfigurasi Jupyter untuk kolaborasi tim
Fitur Kolaboratif
- Menggunakan Git untuk kontrol versi
- Ekstensi dan widget interaktif
- Mode multi-pengguna
Membuat dan Mengelola Buku Catatan
- Struktur dan fungsi notebook
- Berbagi dan mengatur buku catatan
- Praktik terbaik untuk kolaborasi
Programming dengan Jupyter
- Memilih dan menggunakan bahasa pemrograman (Python, R, Scala)
- Menulis dan mengeksekusi kode
- Integrasi dengan sistem data besar (Apache Spark)
Fitur Jupyter Lanjutan
- Menyesuaikan lingkungan Jupyter
- Mengotomatiskan alur kerja dengan Jupyter
- Menjelajahi kasus penggunaan lanjutan
Sesi Praktis
- Laboratorium praktik
- Proyek ilmu data dunia nyata
- Latihan kelompok dan tinjauan sejawat
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Persyaratan
- Programming pengalaman dalam bahasa seperti Python, R, Scala, dll.
- Latar belakang dalam ilmu data
Hadirin
- Tim ilmu data
Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.
Kursus Pelatihan Jupyter untuk Tim Data Science - Booking
Kursus Pelatihan Jupyter untuk Tim Data Science - Enquiry
Jupyter untuk Tim Data Science - Permintaan Konsultasi
Permintaan Konsultasi
Testimoni (1)
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
Kursus - Jupyter for Data Science Teams
Kursus Mendatang
Kursus Terkait
Pengenalan Data Science dan AI menggunakan Python
35 JamIni adalah pelatihan selama 5 hari tentang pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence (AI).
Kursus ini diberikan dengan contoh dan latihan menggunakan Python.
Anaconda Ecosystem for Data Scientists
14 JamPelatihan 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.
Big Data Business Intelligence untuk Telecom dan Communication Service Providers
35 JamPandangan Umum
Provider layanan komunikasi (CSP) mengalami tekanan untuk mengurangi biaya dan memaksimalkan rata-rata pendapatan per pengguna (ARPU), sambil memastikan pengalaman pelanggan yang luar biasa, namun volume data terus bertambah. Lalu lintas data seluler global akan tumbuh dengan tingkat pertumbuhan tahunan rata-rata (CAGR) sebesar 78 persen hingga tahun 2016, mencapai 10,8 exabyte per bulan.
Sementara itu, CSPs menghasilkan volume data yang besar, termasuk catatan detail panggilan (CDR), data jaringan dan data pelanggan. Perusahaan yang memanfaatkan data ini secara penuh mendapatkan keunggulan kompetitif. Menurut survei terbaru oleh The Economist Intelligence Unit, perusahaan yang menggunakan pengambilan keputusan yang didukung data menikmati peningkatan produktivitas sebesar 5-6%. Namun, 53% perusahaan hanya memanfaatkan setengah dari data berharganya, dan sepertiga dari responden menegaskan bahwa jumlah data yang berguna tidak terpakai. Volume data sangat besar sehingga analisis manual mustahil, dan sebagian besar sistem perangkat lunak warisan tidak bisa menyesuaikan diri, sehingga data berharga dibuang atau diabaikan.
Dengan perangkat lunak Big Data & Analytics yang cepat dan dapat di skalakan, CSPs dapat memanfaatkan semua data mereka untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam waktu yang lebih singkat. Berbagai produk dan teknik Big Data menyediakan platform perangkat lunak yang lengkap untuk mengumpulkan, mempersiapkan, menganalisis, dan menyajikan wawasan dari data besar. Bidang aplikasi termasuk pemantauan kinerja jaringan, deteksi penipuan, deteksi pelanggan yang beralih, dan analisis risiko kredit. Produk Big Data & Analytics dapat di skalakan untuk mengolah terabytes data, namun pengimplementasian alat-alat ini memerlukan sistem basis data berbasis cloud baru seperti Hadoop atau pengolah komputer paralel skala besar (KPU, dll.).
Kursus ini tentang Big Data BI untuk Telco mencakup semua bidang baru yang sedang muncul di mana CSPs berinvestasi untuk meningkatkan produktivitas dan membuka aliran pendapatan bisnis baru. Kursus ini akan memberikan gambaran 360 derajat lengkap tentang Big Data BI di Telco sehingga pengambil keputusan dan manajer dapat memiliki gambaran yang sangat luas dan komprehensif tentang kemungkinan Big Data BI di Telco untuk meningkatkan produktivitas dan pendapatan.
Tujuan Kursus
Tujuan utama dari kursus ini adalah untuk memperkenalkan teknologi baru Big Data business intelligence di empat sektor Bisnis Telekomunikasi (Marketing/Penjualan, Operasi Jaringan, Operasi Keuangan, dan Manajemen Hubungan Pelanggan). Mahasiswa akan diperkenalkan kepada:
- Pendahuluan Big Data—apa itu 4Vs (volume, kecepatan, variasi, dan keakuratan) dalam Big Data—pembuatan, ekstraksi, dan manajemen dari perspektif Telco
- Bagaimana analitik Big Data berbeda dari analitik data warisan
- Penjabaran Big Data di dalam perusahaan—perspektif Telco
- Pendahuluan ekosistem Hadoop—kenalan dengan semua alat Hadoop seperti Hive, Pig, SPARC—ketika dan bagaimana digunakan untuk menyelesaikan masalah Big Data
- Bagaimana Big Data diekstrak untuk dianalisis oleh alat analitik—bagaimana analisis bisnis dapat mengurangi kesulitan pengumpulan dan analisis data melalui pendekatan dashboard Hadoop terintegrasi
- Pendahuluan dasar tentang analisis insight, analisis visualisasi, dan analisis prediktif untuk Telco
- Analisis churn pelanggan dan Big Data—bagaimana analitik Big Data dapat mengurangi churn pelanggan dan kepuasan pelanggan yang tidak memuaskan di Telco—kasus studi
- Analisis kegagalan jaringan dan kegagalan layanan dari meta-data jaringan dan IPDR
- Analisis keuangan—penipuan, pengeluaran, dan perhitungan ROI dari data penjualan dan operasional
- Masalah pengambilan pelanggan—marketing target, segmentasi pelanggan, dan penjualan silang dari data penjualan
- Pendahuluan dan ringkasan semua produk analitik Big Data dan di mana mereka masuk dalam ruang analitik Telco
- Kesimpulan—bagaimana mengikuti pendekatan bertahap untuk memasukkan Big Data Business Intelligence di organisasi Anda
Penonton Sasar
- Manajer operasi jaringan, manajer keuangan, manajer CRM, dan manajer IT tingkat atas di kantor CIO Telco.
- Analis bisnis di Telco
- Manajer/analis kantor CFO
- Manajer operasional
- Manajer QA
Pendahuluan Praktek Terhadap Data Science
35 JamPeserta yang menyelesaikan pelatihan ini akan mendapatkan pemahaman praktis tentang Data Science dan teknologi, metodologi, dan alat yang terkait.
Peserta akan memiliki kesempatan untuk mempraktikkan pengetahuan ini melalui latihan praktek. Interaksi kelompok dan umpan balik instruktur adalah komponen penting dalam kelas.
Kursus dimulai dengan pengenalan konsep dasar Data Science, lalu berlanjut ke alat dan metodologi yang digunakan dalam Data Science.
Audience
- Pembangun
- Analis teknis
- Konsultan IT
Format Kursus
- Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan, dan banyak latihan praktek
Catatan
- Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Programme Ilmu Data
245 JamLedakan 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'.
Ilmu Data untuk Analisis Big Data
35 JamBig 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.
Ilmu Data untuk Profesi Marketing/Sales
21 JamPengenalan Ilmu Data
35 JamPelatihan ini yang dipimpin instruktur dan dilaksanakan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional yang ingin memulai karier di bidang Data Science.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menginstal dan mengkonfigurasi Python dan MySql.
- Memahami apa itu Data Science dan bagaimana bisa menambahkan nilai bisnis kepada hampir setiap bisnis.
- Belajar dasar-dasar pemrograman dengan Python
- Belajar teknik Machine Learning yang bersupervisi dan tidak bersupervisi, dan bagaimana mengimplementasikannya serta menginterpretasikan hasilnya.
Format Pelatihan
- Diskusi dan ceramah interaktif.
- Banyak latihan dan praktik.
- Implementasi tangan pertama di lingkungan lab langsung.
Opsi Pelatihan Sesuai Kebutuhan
- Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan menghubungi kami untuk mengatur.
Kaggle
14 JamPelatihan 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.
MATLAB Dasar, Ilmu Data, dan Penggenerasian Laporan
35 JamPada 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.
Machine Learning untuk Data Science dengan Python
21 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk analis data tingkat menengah, pengembang, atau calon ilmuwan data yang ingin menerapkan teknik pembelajaran mesin dalam Python untuk mengungkap wawasan, membuat prediksi, dan mempercepat keputusan berbasis data.
Selesai menjalani kursus ini, peserta akan dapat:
- Mengerti dan membedakan paradigma pembelajaran mesin utama.
- Mengeksplorasi teknik pra-pemrosesan data dan metrik evaluasi model.
- Menerapkan algoritma pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah data dunia nyata.
- Menggunakan perpustakaan Python dan Jupyter notebooks untuk pengembangan praktis.
- Membangun model untuk prediksi, klasifikasi, rekomendasi, dan klastering.
Mempercepat Alur Kerja Python Pandas dengan Modin
14 JamPelatihan 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.
Python Programming for Finance
35 JamPython adalah bahasa pemrograman yang telah mendapatkan popularitas besar di industri keuangan. Diadopsi oleh bank investasi dan hedge fund terbesar, bahasa ini digunakan untuk membangun berbagai aplikasi keuangan mulai dari program perdagangan inti hingga sistem manajemen risiko.
Dalam pelatihan langsung yang dipimpin oleh instruktur ini, peserta akan mempelajari cara menggunakan Python untuk mengembangkan aplikasi praktis untuk memecahkan sejumlah masalah terkait keuangan tertentu.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:
- Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman Python
- Mengunduh, memasang, dan memelihara alat pengembangan terbaik untuk membuat aplikasi keuangan di Python
- Memilih dan menggunakan paket dan teknik pemrograman Python yang paling sesuai untuk mengatur, memvisualisasikan, dan menganalisis data keuangan dari berbagai sumber (CSV, Excel, database, web, dll.)
- Membangun aplikasi yang memecahkan masalah terkait alokasi aset, analisis risiko, kinerja investasi, dan lainnya
- Memecahkan masalah, mengintegrasikan, menerapkan, dan mengoptimalkan aplikasi Python
Target Peserta
- Pengembang
- Analis
- Quant
Format Kursus
- Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan, dan praktik langsung yang intensif
Catatan
- Pelatihan ini bertujuan untuk memberikan solusi untuk beberapa masalah utama yang dihadapi oleh para profesional keuangan. Namun, jika Anda memiliki topik, alat, atau teknik tertentu yang ingin Anda tambahkan atau elaborasi lebih lanjut, silakan hubungi kami untuk mengatur.
Pelatihan Python dalam Data Science
35 JamPelatihan ini akan membantu peserta mempersiapkan pengembangan aplikasi web menggunakan pemrograman Python dengan analisis data. Pengenalan data seperti ini adalah alat yang sangat bagus untuk pengambilan keputusan oleh Manajemen Tertinggi.
GPU Data Science dengan NVIDIA RAPIDS
14 JamPelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk ilmuwan data dan pengembang yang ingin menggunakan RAPIDS untuk membangun alur data, alur kerja, dan visualisasi yang dipercepat GPU, dengan menerapkan algoritme pembelajaran mesin, seperti XGBoost, cuML, dll.
Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Siapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk membangun model data dengan NVIDIA RAPIDS.
- Memahami fitur, komponen, dan kelebihan RAPIDS.
- Manfaatkan GPU untuk mempercepat jalur data dan analitik ujung ke ujung.
- Menerapkan persiapan data yang dipercepat GPU dan ETL dengan cuDF dan Apache Arrow.
- Pelajari cara melakukan tugas pembelajaran mesin dengan algoritma XGBoost dan cuML.
- Bangun visualisasi data dan jalankan analisis grafik dengan cuXfilter dan cuGraph.