A Practical Introduction to Data Science Treningskurs

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere som ønsker å bruke Anaconda-økosystemet til å fange opp, administrere og distribuere pakker og dataanalysearbeidsflyter på én enkelt plattform.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Anaconda komponenter og biblioteker.
• Forstå kjernekonseptene, funksjonene og fordelene ved Anaconda.
• Administrer pakker, miljøer og kanaler ved hjelp av Anaconda Navigator.
• Bruk Conda-, R- og Python-pakker for datavitenskap og maskinlæring.
• Bli kjent med noen praktiske brukstilfeller og teknikker for å administrere flere datamiljøer.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot feltøkologer og bevaringsledere som ønsker å lage romlige dataprosjekter i ArcGIS.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Send ut romlige data som visualiseringer.
• Utfør geostatikk på faktiske data.
• Implementer romlig dataanalyse, databehandling og kartlegging med ArcGIS.
• Analyser romlige data for prosjekter i ArcGIS.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot miljøforskere og arkeologer på middels nivå som ønsker å lære å bruke ArcMap in ArcGIS til å samle inn, organisere, administrere og analysere geografisk informasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Forstå det grunnleggende om ArcMap og ArcGIS. Samle, organiser, administrer og analyser geografisk informasjon om sosiale og arkeologiske elementer. Gjennomfør romlige spørringer for konsekvensevaluering.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnernivå til avansert nivå GIS fagfolk og analytikere som ønsker å lære hvordan man effektivt kan bruke ArcGIS for datavisualisering, romlig analyse, og geospatial prosjektledelse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Naviger og bruk ArcGIS-verktøy for administrasjon av geospatial data.
• Lag og tilpass kart med lag og attributter.
• Utfør avanserte romlige analyser og geoprosesseringsoppgaver.
• Automatiser arbeidsflyter ved å bruke ModelBuilder og Python.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot IT-støttepersonell på nybegynnernivå som ønsker å gi robust støtte for ArcGIS Enterprise, og adressere eventuelle uregelmessigheter eller feil effektivt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og komponentene til ArcGIS Enterprise.
• Lær å installere, konfigurere og administrere ArcGIS Enterprise.
• Få ferdigheter i å feilsøke og løse vanlige problemer.
• Utvikle ferdigheter i overvåking og vedlikehold av ArcGIS Enterprise-miljøer.
• Mestre teknikkene for sikkerhetskopiering, gjenoppretting og ytelsesoptimalisering.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å lære de grunnleggende konseptene og verktøyene til ArcGIS.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende begrepene GIS og romlige data.
• Naviger i ArcGIS-grensesnittet.
• Opprett og administrer romlige data.
• Utfør grunnleggende romlig analyse.
• Lag kart og visualiseringer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå GIS konsepter og romlige datatyper ved å bruke den nyeste versjonen av ArcGIS Pro.
• Undersøk brukergrensesnittet og evaluer bruken
• Utforsk ArcGIS* Pro og hvordan du bruker innhold på nettet
• Administrer, manipuler og analyser dine egne data
• Vis og del dataene dine på en meningsfull og kreativ måte

Merk: Vi vil bruke den nyeste versjonen av ArcGIS Pro.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle GIS avanserte nivåer som ønsker å bruke ArcGIS Pro for å forbedre sine romlige analyseevner, utføre omfattende geostatistisk analyse og bruke avansert 3D modelleringsteknikker for mer effektiv beslutningstaking og problemløsning i virkelige scenarier.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle avanserte ferdigheter i romlige analyseteknikker ved å bruke ArcGIS Pro.
• Bruk Python skripting for automatisering og kompleks databehandling.
• Bruk romlig modellering for problemløsning i virkelige scenarier.
• Gjennomføre geostatistisk analyse for avansert datatolkning.
• Integrer eksterne datakilder og dra nytte av 3D romlig dataanalyse.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot GIS analytikere som ønsker å automatisere repeterende oppgaver i GIS prosesser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bygg GIS applikasjoner ved hjelp av verktøyene Python og ArcGIS.
• Utvikle med ArcGIS-pakken ArcPy, ved å bruke Python.
• Bruk ArcGIS-modulene for kartautomatisering ved bruk av objektklasser i Python.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) dekker installasjon, planlegging og konfigurasjon av Zabbix, og fokuserer på praktisk implementering og verktøy.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Zabbix for overvåking av IT-infrastruktur.
• Konfigurer og administrer verter, elementer, utløsere og handlinger innen Zabbix.
• Bruk Zabbix sine funksjoner for datainnsamling, varsling og rapportering.
• Integrer Zabbix med andre verktøy og plattformer for forbedret overvåking og automatisering.Norge (online eller på stedet) dekker installasjon, planlegging og konfigurasjon av Zabbix, og fokuserer på praktisk implementering og verktøy. Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne: Installere og konfigurere Zabbix for overvåking av IT-infrastruktur. Konfigurer og administrer verter, elementer, utløsere og handlinger innen Zabbix. Bruk Zabbix sine funksjoner for datainnsamling, varsling og rapportering. Integrer Zabbix med andre verktøy og plattformer for forbedret overvåking og automatisering.

Insurtech (aka Digital Insurance) refererer til konvergensen av forsikring + nye teknologier. Innenfor Insurtech "digitale forsikringsselskaper" anvender teknologiinnovasjoner til sine forretnings- og driftsmodeller for å redusere kostnader, forbedre kundeopplevelsen og øke smidigheten i deres operasjoner.

I denne instruktørledede opplæringen vil deltakerne få en forståelse av teknologiene, metodene og tankesettet som trengs for å få til en digital transformasjon i deres organisasjoner og i bransjen for øvrig. Opplæringen er rettet mot ledere som trenger å få en stor bildeforståelse, bryte ned hypen og sjargongen, og ta de første stegene i å etablere en Insurtech strategi.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Diskuter Insurtech og alle dens komponenter intelligent og systematisk
• Identifiser og avmystifiser rollen til hver nøkkelteknologi innen Insurtech.
• Lag en generell strategi for implementering av Insurtech i deres organisasjon

Publikum

• Forsikringsselskaper
• Teknologer innen forsikringsbransjen
• Forsikringsinteressenter
• Konsulenter og forretningsanalytikere

Format på kurset

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og gruppeaktiviteter

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og utviklere som ønsker å lære og bygge karrierer i Data Science ved hjelp av Kaggle.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær om datavitenskap og maskinlæring.
• Utforsk dataanalyse.
• Lær om Kaggle og hvordan det fungerer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke Modin til å bygge og implementere parallelle beregninger med Pandas for raskere dataanalyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige miljøet for å begynne å utvikle Pandas arbeidsflyter i skala med Modin.
• Forstå funksjonene, arkitekturen og fordelene ved Modin.
• Kjenn forskjellene mellom Modin, Dask og Ray.
• Utfør Pandas operasjoner raskere med Modin.
• Implementer hele Pandas API og funksjoner.

Et geografisk informasjonssystem ( GIS ) er et system designet for å fange opp, lagre, manipulere, analysere, administrere og presentere romlige eller geografiske data. Forkortelsen GIS brukes noen ganger for geografisk informasjonsvitenskap ( GIS cience) for å referere til den akademiske disiplinen som studerer geografiske informasjonssystemer og er et stort domene innen den bredere akademiske disiplinen geoinformatikk.

Q GIS fungerer som geografisk informasjonssystem ( GIS ) programvare, slik at brukere kan analysere og redigere romlig informasjon, i tillegg til å komponere og eksportere grafiske kart. Q GIS støtter både raster- og vektorsjikt; vektordata lagres som enten punkt-, linje- eller polygonfunksjoner. Flere formater av rasterbilder støttes, og programvaren kan georeferensbilder. For å oppsummere det lar brukerne opprette, redigere, visualisere, analysere og publisere geospatial informasjon på Windows, Mac, Linux , BSD.

Dette programmet introduserer i sin første fase Q GIS grensesnittet for generell bruk. I den andre fasen introduserer vi PyQ GIS - python-bibliotekene til Q GIS som gjør det mulig å integrere GIS funksjonaliteter i din python-kode eller din python-applikasjon, slik at du til og med kan lage din egen Python Plugin rundt en bestemt GIS funksjonalitet.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke RAPIDS til å bygge GPU-akselererte datapipelines, arbeidsflyter og visualiseringer, ved å bruke maskinlæringsalgoritmer, som XGBoost, cuML, etc.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å bygge datamodeller med NVIDIA RAPIDS.
• Forstå funksjonene, komponentene og fordelene ved RAPIDS.
• Utnytt GPUer for å akselerere ende-til-ende data- og analysepipelines.
• Implementer GPU-akselerert dataforberedelse og ETL med cuDF og Apache Arrow.
• Lær hvordan du utfører maskinlæringsoppgaver med XGBoost- og cuML-algoritmer.
• Bygg datavisualiseringer og utfør grafanalyse med cuXfilter og cuGraph.