Python Machine Learning - Avendi

Python Machine Learning

Baza wiedzy
Programowanie: JavaVBASQL ServerPython

Szkolenia Machine Learning w języku Python

  • Uczenie maszynowe to sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI), która zapewnia systemom możliwość automatycznego i samodzielnego uczenia się na podstawie danych bez konieczności programowania.
  • Proces uczenia się rozpoczyna się od obserwacji lub danych, takich jak przykłady, bezpośrednie doświadczenie lub instrukcje, aby szukać wzorców w danych i podejmować lepsze decyzje w przyszłości na podstawie dostarczonych przez nas przykładów.
  • Firmy wykorzystują tę technologię do rozwoju swojej działalności, podejmowania decyzji, zwiększenia sprzedaży i poprawy swoich produktów.
  • Zastosowania uczenia maszynowego to np. rozmowa z asystentem głosowym, analiza zachowania klienta w sieci i prezentowanie mu odpowiedniego produktu, zapobieganie oszustwom przy użyciu kart kredytowych, filtrowanie spamu w poczcie e-mail

Wybierz termin szkolenia

Jeżeli interesuje Cię szkolenie, ale żaden z terminów nie jest dla Ciebie odpowiedni, koniecznie napisz lub zadzwoń do nas.

Gwarancja szybkiej realizacji kursu – szanujemy Twój czas. Nie przekładamy kursów wielokrotnie. Jeśli musimy przełożyć szkolenie, robimy to tylko jeden raz. W kolejnym terminie kurs realizujemy na 100%, nawet jeżeli będziesz jedynym Uczestnikiem.

W każdym z terminów, możesz wziąć udział w szkoleniu stacjonarnym lub zdalnym w formie wideokonferencji.

W przypadku szkoleń stacjonarnych wdrożyliśmy zabezpieczenia ochronne. Dla każdego Uczestnika zapewniamy: osobne biurko i odstęp minimum 2 metry od innych Uczestników. Sale szkoleniowe i sprzęty są na bieżąco dezynfekowane.

W sali dostępne są też bezpłatnie maseczki ochronne.

TytułMiastoTerminCenaIlość dniDostępnośćRezerwacja
Python Machine Learning Opis kursu Warszawa16-17.11.2020 990,00  netto
1 217,70  brutto
21 miejsce Rezerwuj
Szybki kontakt




Korzyści z kursu Uczenie Maszynowe

Szkolenie realizujemy w formie praktycznych warsztatów. Na kursie wykorzystujemy wyłącznie prawdziwe dane, abyś mógł przygotować modele, które odzwierciedlają prawdziwe zależności pomiędzy informacjami np. wiekiem i stanem majątku klienta. Kurs podzielony jest na bloki, w trakcie których prezenutjemy teorię, a następnie rozwiązujesz ćwiczenia.

Kurs nie wymaga od Ciebie umiejętność rozumienia skomplikowanych matematycznych wzorów i statystycznych pojęć. Przygotowany został tak, abyś mógł zrozumieć istotę uczenia maszynowego i stworzyć modele bez konieczności wgłębiania się w pojęcia statystyczne.

Po szkoleniu będziesz potrafił:

  • sprawnie używać narzędzi dostępnych w ramach biblioteki Anaconda – edytor Jupyter Notebook i Spyder
  • przetwarzać dane za pomocą bibliotek Pandas, Numpy i Matplotlib – w trakcie kursu jest krótkie przypomnienie informacji dotyczących tych bibliotek
  • stworzyć model przewidujący, czy klient banku spłaci przydzielony kredyt. Jeśli mamy dane z przeszłości o klientach i informacje, którzy z nich nie spłacili kredytu, możemy próbować szacować ryzyko braku spłaty dla nowych klientów.
  • stworzyć model przewidujący, czy klient kupi określoną usługę. Pozwala to oferować dany produkt lub usługę tylko wybranym klientom, którzy rokują największe szanse na skorzystanie z oferty. Tego typu modele są szczególnie przydatne, w obszarach, w których przedstawienie oferty jest kosztowne gdyż wymaga np. przeprowadzenie rozmowy telefonicznej.
  • stworzyć model szacujący ceny nieruchomości na podstawie jej rozmiaru, lokalizacji, stanu itp. Mając dane z innych transakcji algorytm może dobrać podobne nieruchomości i przewidzieć faktyczną cenę transakcyjną dla nowej nieruchomości.

Uczenie maszynowe w języku Python

Organizacja zajęć

VBA Excel szkolenie poziom podstawowy

Liczba godzin zegarowych: 16
Godziny zajęć: 9:00 – 17:00
Liczba osób w grupie: 4-6
Forma szkolenia: do wyboru stacjonarne lub zdalne
Przerwa obiadowa: 13:00 – 14:00
Przerwy kawowe: przerwy po 10 minut dostosowywane do potrzeb grupy

Zakres materiału

Dzień I

  1. Czym zajmuje się ML i co oznacza ten termin i jakie problemy pozwala rozwiązać.
  2. Pojęcia uczenie nadzorowane i nienadzorowane, zbiór treningowy i testowy.
  3. Budowa modelu predykcji i dobór hiperparametrów.
  4. Przypomnienie podstawowych elementów bibliotek numpy i pandas
  5. Pierwszy model: regresja liniowa z biblioteki sklearn (LinearRegression)
  6. Regresja liniowa w wielu wymiarach oraz regresja wielomianiowa.
  7. Naiwny klasyfikator bayesowski.
  8. Analiza tekstów algorytmem TF-IDF i One hot encoding z klasyfikatorem bayesowskim.
  9. Proste rozpoznawanie obrazów z klasyfikatorem bayesowskim.
  10. Drzewa decyzyjne i lasy losowe, użycie algorytmu xgboost w praktyce.

Dzień II

  1. Wczytywanie danych, korygowanie danych, konwersje typu, uzupełnianie braków.
  2. Optymalizacja danych: redukcja liczby cech i algorytm PCA.
  3. Odnajdywanie skupień i algorytm k-means
  4. Regresja logistyczna w analizie danych.
  5. Intuicja działania regresji logistycznej. Specyfika przygotowania danych do analizy regresją logistyczną.
  6. Pythnowe biblioteki sklearn oraz statsmodels z modelem regresji logistycznej.
  7. Omówienie sieci neuronowych jako uogólnienie algorytmu regresji logistycznej oraz głębokich sieci neuronowych i uczenie deep learning.
  8. Dodatkowe źródła wiedzy na dalsze kroki. Książki, portale i blogi, kursy i filmy online.

Zapewniamy dla uczestników szkolenia

  • Laptop

    Laptop
    Przygotowaliśmy dla Ciebie wygodny w obsłudze laptop.

    Jeśli wolisz, możesz pracować na własnym komputerze. Pomożemy Ci wówczas zainstalować potrzebne na szkolenie oprogramowanie.

  • Materiały szkoleniowe

    Materiały szkoleniowe
    Otrzymasz komplet materiałów szkoleniowych w wersji papierowej i elektronicznej.

    Materiały w formacie .pdf prześlemy do Ciebie mailem od razu po otrzymaniu potwierdzonego wpłatą zgłoszenia na kurs. Wydrukowany komplet będzie czekał na Ciebie w sali szkoleniowej.

  • Własne zadania

    Własne zadania
    Możesz skonsultować z instruktorem własne zadania, nad którymi pracujesz.

    Każdy z instruktorów chętnie odpowie na Twoje pytania. Jeżeli w trakcie szkolenia nie będzie czasu na dodatkowe zagadnienia, instruktor skontaktuje się z Tobą po kursie.

  • Certyfikat

    certyfikat
    Po ukończeniu szkolenia otrzymasz wydrukowany po polsku certyfikat potwierdzający Twój udział w kursie. Zobacz wzór certyfikatu: VBA certyfikat

    Certyfikat w wersji angielskiej lub zawierający dodatkowe informacje, jeśli będą Ci potrzebne, otrzymasz na życzenie bez żadnych dodatkowych opłat.

  • Catering

    Catering
    W cenie kursu zapewniamy kawę z ekspresu i rozpuszczalną, wybór różnego rodzaju herbat, wodę i kruche ciastka.

    W trakcie 40-minutowej przerwy można wybrać się na obiad. W sąsiedztwie szkoły jest kilkanaście restauracji i barów mlecznych. Standardowa cena kursu nie uwzględnia lunchu.

  • Wygodna płatność

    wygodna płatność
    Dla wygody naszych Klientów obsługujemy różne formy płatności.

    Możliwe jest opłacenie kursu za pomocą standardowego przelewu lub szybkiej płatności. Można też dokonać płatności osobiście w biurze przy ul. Żurawiej 22 gotówką lub kartą płatniczą.

  • Gwarancja

    Gwarancja wysokiej jakości
    Gwarantujemy, że nasz kurs to dobra inwestycja, na której nie stracisz czasu i pieniędzy.

    Jeśli szkolenie Ci się nie spodoba, masz możliwość zmiany poziomu lub wycofania się z niego. Zwrócimy Ci wówczas 100% opłaty. Ostateczną decyzję podejmujesz pierwszego dnia kursu do godziny 13:00.

  • Konsultacje

    Konsultacje
    Po szkoleniu instruktor jest dla Ciebie dostępny i chętnie odpowie na dodatkowe pytania.

    Jeśli po kursie jakiś obszar omawiany na szkoleniu nadal nie będzie kompletnie zrozumiały, w każdej chwili możesz do nas napisać lub zadzwonić. Instruktor skontaktuje się z Tobą aby pomóc.

Trener – opiekun kursu

  • Rafał Lelusz trener

    Rafał jest absolwentem Politechniki Warszawskiej i programistą praktykiem języków Python, C++, C#, MS SQL, VB, VBA. Posiada kilkunastoletnie doświadczenie w tworzeniu oprogramowania. Pracował zarówno dla dużych korporacji (Samsung, Opera) jak i dla mniejszych firm (HI, Sigma Projekt).

    Przez kilka lat używał zawodowo VBA – doskonale zna ten język i jego zastosowanie w pakiecie MS Office. Ma dużo doświadczenia i potrafi przekazywać wiedzę. Trudne zagadnienia wyjaśnia w prosty, obrazowy sposób – tak, aby każdy miał możliwość ich zrozumienia.