Szkolenie Analiza danych i uczenie maszynowe
Ustalamy indywidualnie
40h / 5 dni
Ustalamy indywidualnie
Szkolenie z Analizy danych i uczenia maszynowego
Poniżej przedstawiamy przykładowy program szkolenia, który może zostać zmodyfikowany zgodnie z oczekiwaniami oraz poziomem grupy szkoleniowej. Przed przygotowaniem docelowego programu szkolenia, przeprowadzamy rozmowę techniczną, w której bierze udział trener oraz osoba techniczna lub cały zespół developerów reprezentujący klienta, w celu ustalenia szczegółów szkolenia.
Dla kogo jest szkolenie Analiza danych i uczenie maszynowe?
Dla osób rozwijających się w stronę pracy z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją.
Dla analityków danych potrzebujących narzędzi do implementacji i automatyzacji własnych analiz i algorytmów.
Dla programistów Python chcących rozszerzyć swoje kompetencje w obszarze analizy danych i machine learning.
Program szkolenia Analiza danych i uczenie maszynowe
Narzędzia obliczeniowe i algorytmiczne (biblioteki Pandas, NumPy i SciPy)
Wizualizacja (biblioteki matplotlib, seaborn)
Praca z zasobami API i Bazami Danych (w miarę możliwości technicznych).
Machine Learning i Deep Learning w Pythonie
Praca z zasobami API i Bazami Danych (w miarę możliwości technicznych).
Machine Learning i Deep Learning w Pythonie:
Czego nauczysz się na szkoleniu z analizy danych i uczenia maszynowego?
Zdobędziesz umiejętności analizy danych i uczenia maszynowego, wykorzystując biblioteki Pythona takie jak Pandas, NumPy, SciPy, matplotlib i seaborn do efektywnego przetwarzania, analizy i wizualizacji danych.
Nauczysz się pobierać dane, przeprowadzać analizę, wykonywać różne operacje na danych, w tym pracę z brakującymi danymi oraz procedury czyszczenia danych.
Opanujesz techniki wizualizacji danych, w tym sposoby prezentacji danych oraz eksport i zapisywanie wizualizacji.
Poznasz proces tworzenia modeli w bibliotece Scikit Learn, obejmujący proces uczenia, dobór hiperparametrów modeli, oraz praktyczne podejście do problemów klasyfikacji, regresji i klasteryzacji.
Zdobędziesz wiedzę na temat pracy z sieciami neuronowymi w TensorFlow i Keras, w tym tworzenie, proces uczenia, douczanie, transfer learning, oraz typy sieci stosowane w przetwarzaniu obrazów i języka.
Nauczysz się uprodukcyjniania modeli, w tym zagadnienia teoretyczne związane z monitoringiem i codzienną pracą z uczeniem maszynowym.
Chcesz dowiedzieć się więcej o szkoleniu z Analizy danych i uczenia maszynowego?
Dowiedz się więcej
