Giới thiệu
Với thế giới khoa học dữ liệu không ngừng phát triển, điều quan trọng là luôn cập nhật các xu hướng và kỹ thuật mới nhất cho cả các chuyên gia đầy tham vọng và đã thành danh. Đó là lý do tại sao chúng tôi tại Analytics Vidhya tổ chức một loạt hội thảo trên web có tính tương tác và thông tin được thiết kế để giúp bạn nâng cao kỹ năng và mở rộng kiến thức về công nghệ dữ liệu được gọi là – DataHour.
Cho dù bạn mới bắt đầu trong ngành hay đang tìm cách chuyển đổi sang một vai trò mới, các phiên này sẽ cung cấp thông tin chi tiết và kinh nghiệm thực hành có giá trị trong các lĩnh vực chính khác nhau. Từ việc bắt đầu với Python đến khám phá sức mạnh của Apache Airflow, các hội thảo trên web này là cơ hội tuyệt vời để học hỏi từ các chuyên gia dày dạn kinh nghiệm và kết nối với những người đam mê khoa học dữ liệu. Vậy tại sao phải chờ đợi? Đăng ký ngay bây giờ và thực hiện bước đầu tiên để thúc đẩy sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực công nghệ dữ liệu!
Ai có thể Tham dự các Phiên Dữ liệu của Bạn?
- Những cá nhân có tham vọng muốn bắt đầu sự nghiệp trong ngành công nghệ dữ liệu, bao gồm cả sinh viên và sinh viên mới ra trường.
- Các chuyên gia hiện tại đang tìm cách chuyển sang lĩnh vực công nghệ dữ liệu.
- Các chuyên gia khoa học dữ liệu đang tìm cách nâng cao sự phát triển và tăng trưởng nghề nghiệp của họ.
Mục lục
DataHour: Bắt đầu với Python
Python là ngôn ngữ lập trình đã trở nên rất phổ biến trong Khoa học dữ liệu. Nó cũng được sử dụng để tự động hóa các tác vụ và phát triển phụ trợ.
Trong DataHour này, Rose sẽ giúp bạn tìm hiểu kiến thức cơ bản về Python cần thiết để bắt đầu hành trình lập trình và viết các hàm Python của riêng bạn. Thông qua mã hóa thực hành, bạn sẽ nắm bắt được các kiến thức cơ bản về python, cấu trúc dữ liệu và một số bài tập mã hóa.
📅Ngày: 25 tháng 2023 năm XNUMX
⌚Thời gian: 01:00 chiều IST
🔗Link đăng ký: Đăng ký ngay
Hội thảo trên web này sẽ là tiền đề để học Numpy và Pandas trong các phiên sắp tới. Mặt khác, nếu bạn đang muốn trở thành một lập trình viên hoặc là một người không có kỹ thuật sử dụng Excel, điều này cũng có thể hữu ích cho bạn.
DataHour: Triển khai Gradient Descent trong Python
Gradient Descent là một thuật toán tối ưu hóa cơ bản thường được sử dụng để huấn luyện các mô hình học máy và mạng lưới thần kinh. Độ dốc gốc là thuật toán tối ưu hóa lặp bậc nhất để tìm điểm cực tiểu cục bộ của một hàm khả vi.
📅Ngày: 25 tháng 2023 năm XNUMX
⌚Thời gian: 03:00 chiều IST
🔗Link đăng ký: Đăng ký ngay
Trong DataHour này, AtmaKumar Rai sẽ đề cập đến cách hoạt động của thuật toán Gradient Descent và sẽ trình bày thêm cách tạo tệp python và triển khai Gradient Descent trên dữ liệu trong thế giới thực.
DataHour: Phân tích so sánh trong Qlik Sense
Trong hầu hết các trường hợp sử dụng theo thời gian thực, người dùng có thể áp dụng một tập hợp các bộ lọc/điều kiện cho một tập hợp dữ liệu nhưng không thể so sánh song song một cách thẳng thắn. Tuy nhiên, trong QlikSense, chúng tôi có thể thực hiện việc này chỉ với một vài bước và nó rất hiệu quả khi ứng dụng được xây dựng chính xác. Nếu bạn là người mới bắt đầu sử dụng QlikSense hoặc chưa khám phá tính năng trạng thái thay thế, hãy tham gia phiên này để khám phá các trạng thái thay thế trong QlikSense.
📅Ngày: 26 tháng 2023 năm XNUMX
⌚Thời gian: 01:00 chiều IST
🔗Link đăng ký: Đăng ký ngay
Trong DataHour này, Hari sẽ giải thích tính năng trạng thái thay thế trong QlikSense cùng với các kỹ năng phân tích cơ bản để thực hiện phân tích so sánh.
DataHour: Apache Airflow – Trình quản lý quy trình công việc mã nguồn mở
Apache Airflow là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để quản lý và điều phối các quy trình công việc. Các quy trình công việc này có thể bao gồm nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như dựa trên sự kiện và hàng loạt ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải) đường ống. Với Airflow, người dùng có thể xác định, lên lịch và giám sát quy trình công việc thông qua giao diện web hoặc giao diện dòng lệnh.
Một trong những tính năng chính của Luồng khí Apache là khả năng xử lý các phụ thuộc và quy trình công việc phức tạp. Người dùng có thể xác định các tác vụ và phần phụ thuộc bằng cách sử dụng mã Python và Airflow sẽ lên lịch và thực hiện các tác vụ này theo đúng thứ tự. Ngoài ra, Airflow cung cấp một tập hợp phong phú các toán tử cho các tác vụ phổ biến như truyền dữ liệu giữa các hệ thống, chạy truy vấn SQL và thực thi các hàm Python.
📅Ngày: 27 tháng 2023 năm XNUMX
⌚Thời gian: 08:30 chiều IST
🔗Link đăng ký: Đăng ký ngay
Airflow cũng cung cấp một số tính năng khác để giúp quản lý quy trình làm việc dễ dàng hơn, chẳng hạn như hỗ trợ giám sát và cảnh báo, khả năng mở rộng thông qua plugin và tích hợp với các công cụ và nền tảng khác.
DataHour: Tạo dữ liệu được dán nhãn thông qua giám sát yếu
Trong nhiều môi trường công nghiệp, chúng tôi có thể không có dữ liệu được dán nhãn. Supervised Machine Learning yêu cầu dữ liệu được gắn nhãn, nhưng không dễ để có được dữ liệu được gắn nhãn và việc tạo dữ liệu được gắn nhãn cần có thời gian và tài nguyên. Giám sát yếu là một cách tiếp cận với máy học, trong đó các nguồn giám sát cấp cao và thường ồn ào hơn được sử dụng để tạo các tập huấn luyện lớn hơn nhiều nhanh hơn nhiều so với cách khác có thể được tạo ra bằng cách giám sát thủ công (tức là ghi nhãn các ví dụ theo cách thủ công, từng cái một).
📅Ngày: 28 tháng 2023 năm XNUMX
⌚Thời gian: 07:00 chiều IST
🔗Link đăng ký: Đăng ký ngay
Trong Giờ dữ liệu này, Bharath sẽ trình bày từng bước cách tạo dữ liệu được gắn nhãn và phân loại lời bài hát phản cảm thông qua các kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
DataHour: Giới thiệu về học máy đa phương thức
Mô hình học máy đa phương thức sẽ được đào tạo dựa trên cả hình ảnh của con chó và mô tả bằng văn bản về con chó, chẳng hạn như “chú chó tha mồi lông vàng chạy trong công viên”. Sau đó, mô hình sẽ học cách liên kết các đặc điểm trực quan của con chó, chẳng hạn như hình dạng và màu sắc của nó, với các từ và cụm từ cụ thể trong mô tả văn bản.
Trong Datahour này, Prabakaran sẽ dạy cho bạn các kiến thức cơ bản về Học máy đa phương thức bằng một ví dụ thực hành.
📅Ngày: 28 tháng 2023 năm XNUMX
⌚Thời gian: 8:30 chiều IST
🔗Link đăng ký: Đăng ký ngay
Một ví dụ về học máy đa phương thức là Tầm nhìn + Ngôn ngữ, trong đó mô hình được đào tạo đồng thời trên dữ liệu hình ảnh và văn bản. Điều này có thể hữu ích cho các tác vụ như chú thích hình ảnh, trong đó mô hình cần hiểu nội dung của hình ảnh và tạo chú thích mô tả.
Kết luận
Đừng bỏ lỡ cơ hội này để đưa hành trình công nghệ của bạn lên một tầm cao mới. Đăng ký các phiên DataHour ngay hôm nay và khám phá vô số khả năng. Có một vài câu hỏi? Liên hệ với diễn giả trong phiên hoặc gửi email cho chúng tôi tại [email được bảo vệ] Bỏ lỡ một phiên? Không thành vấn đề, cập nhật các bản ghi trên của chúng tôi Kênh YouTube và thông qua của chúng tôi Blog của chúng tôi.. Bạn còn chờ gì nữa? Đặt chỗ của bạn bây giờ!
Kết nối
Nếu bạn gặp khó khăn khi đăng ký hoặc muốn tổ chức một buổi học với chúng tôi. Liên hệ với chúng tôi tại [email được bảo vệ]
Sản phẩm liên quan
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/03/dont-miss-out-last-few-and-exciting-datahour-of-march/
