Introduction to Google Colab for Data Science培訓

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望提升机器学习模型知识、提高超参数调优技能，并学习如何使用Google Colab有效部署模型的高级专业人士。

• 使用Scikit-learn和TensorFlow等流行框架实现高级机器学习模型。
• 通过超参数调优优化模型性能。
• 使用Google Colab在实际应用中部署机器学习模型。
• 在Google Colab中协作和管理大规模机器学习项目。

本次由讲师指导的香港（线上或线下）培训，面向中级数据科学家和医疗保健专业人士，旨在帮助他们利用Google Colab进行高级医疗保健应用的人工智能技术。

通过本次培训，参与者将能够：

• 使用Google Colab实现医疗保健领域的AI模型。
• 利用AI进行医疗数据的预测建模。
• 使用AI驱动的技术分析医学图像。
• 探讨基于AI的医疗解决方案中的伦理问题。

這種由 講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Anaconda 生態系統在單一平臺中捕獲、管理和部署軟體包和數據分析工作流 的數據科學家。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 安裝和配置 Anaconda 個元件和庫。
• 瞭解 Anaconda 的核心概念、功能和優勢。
• 使用 Anaconda Navigator 管理包、環境和頻道。
• 將 Conda、R 和 Python 包用於數據科學和機器學習。
• 瞭解管理多個數據環境的一些實際使用案例和技術。

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望使用Google Colab和Apache Spark进行大数据处理和分析的中级数据科学家和工程师。

• 使用Google Colab和Spark搭建大数据环境。
• 使用Apache Spark高效处理和分析大规模数据集。
• 在协作环境中可视化大数据。
• 将Apache Spark与云端工具集成。

在此培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的香港（线上或线下）培训，旨在帮助高级专业人士深入理解计算机视觉，并探索TensorFlow在开发复杂视觉模型方面的能力，使用Google Colab。

• 使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNN）。
• 利用Google Colab进行可扩展且高效的基于云的模型开发。
• 实施图像预处理技术以完成计算机视觉任务。
• 部署计算机视觉模型以应用于实际场景。
• 使用迁移学习提升CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向希望了解并应用深度学习技术的中级数据科学家和开发者，使用Google Colab环境。

• 为深度学习项目设置并导航Google Colab。
• 理解神经网络的基础知识。
• 使用TensorFlow实现深度学习模型。
• 训练并评估深度学习模型。
• 利用TensorFlow的高级功能进行深度学习。

在本培训结束时，学员将能够：

本课程为讲师引导的香港（线上或线下）培训，面向希望学习如何创建有意义且视觉吸引人的数据可视化的初级数据科学家。

• 设置并导航Google Colab以进行数据可视化。
• 使用Matplotlib创建各种类型的图表。
• 利用Seaborn进行高级可视化技术。
• 自定义图表以提升展示效果和清晰度。
• 使用视觉工具有效解释和展示数据。

這個由 講師指導的 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望在 Data Science 中使用 Kaggle 學習和建立職業生涯的數據科學家和開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解數據科學和機器學習。
• 探索數據分析。
• 瞭解 Kaggle 及其工作原理。

在本培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的香港（线上或线下）培训，面向希望使用Google Colab环境高效应用机器学习算法的中级数据科学家和开发者。

• 为机器学习项目设置和导航Google Colab。
• 理解并应用各种机器学习算法。
• 使用Scikit-learn等库分析和预测数据。
• 实现监督学习和无监督学习模型。
• 有效优化和评估机器学习模型。

這種由 講師指導的 香港 現場現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Modin 構建和實施並行計算的數據科學家和開發人員 Pandas 以加快數據分析速度。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的環境，開始使用 Modin 大規模開發 Pandas 工作流。
• 瞭解 Modin 的功能、架構和優勢。
• 瞭解 Modin、Dask 和 Ray 之間的區別。
• 使用 Modin 更快地執行 Pandas 操作。
• 實現整個 Pandas API 和函數。

通过本次培训，参与者将能够：

本次由讲师指导的香港（线上或线下）培训，面向希望使用Python在Google Colab中应用NLP技术的中级数据科学家和开发人员。

• 理解自然语言处理的核心概念。
• 为NLP任务预处理和清理文本数据。
• 使用NLTK和SpaCy库进行情感分析。
• 使用Google Colab处理文本数据，实现可扩展和协作的开发。

在本次培訓結束時，學員將能夠：

本次由講師指導的香港（線上或線下）培訓，面向希望從頭學習Python編程並使用Google Colab的初級開發人員和數據分析師。

• 理解Python編程語言的基礎知識。
• 在Google Colab環境中實現Python代碼。
• 使用控制結構來管理Python程序的流程。
• 創建函數以有效組織和重用代碼。
• 探索並使用Python編程的基本庫。

這種以講師為主導的香港現場培訓（現場或遠端）針對希望使用RAPIDS構建GPU加速數據管道，工作流和可視化的數據科學家和開發人員，應用機器學習演算法，如XGBoost，cuML等。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以使用 NVIDIA RAPIDS 構建數據模型。
• 瞭解 RAPIDS 的特性、元件和優勢。
• 利用 GPU 加速端到端數據和分析管道。
• 使用 cuDF 和 Apache Arrow 實現 GPU 加速的數據準備和 ETL。
• 瞭解如何使用 XGBoost 和 cuML 演算法執行機器學習任務。
• 使用 cuXfilter 和 cuGraph 構建數據可視化並執行圖形分析。

在本培訓結束時，學員將能夠：

這是一個由講師指導的香港（線上或線下）培訓，針對希望深入了解強化學習及其在AI開發中使用Google Colab的實際應用的高級專業人士。

• 理解強化學習算法的核心概念。
• 使用TensorFlow和OpenAI Gym實現強化學習模型。
• 開發通過試錯學習的智能代理。
• 使用Q-learning和深度Q網絡（DQNs）等高級技術優化代理性能。
• 使用OpenAI Gym在模擬環境中訓練代理。
• 將強化學習模型部署到實際應用中。

在本次培训结束时，学员将能够：

本次由讲师指导的线下培训（线上或线下）面向中级数据专业人士，他们希望使用Google Colab将时间序列预测技术应用于实际数据。

• 理解时间序列分析的基础知识。
• 使用Google Colab处理时间序列数据。
• 应用ARIMA模型预测数据趋势。
• 利用Facebook的Prophet库进行灵活的预测。
• 可视化时间序列数据及预测结果。