kod kursu: A211
Wykorzystaj Pythona w analizie danych

Naucz się budować algorytmy uczenia maszynowego w Pythonie

Oferujemy szkolenie, na którym nauczysz się tworzyć modele predykcyjne w Pythonie, wykorzystywane do analizy i prognozowania danych.

Podczas kursu zrealizujesz projekty, w ramach których będziesz analizować dane i przewidywać np. zachowania klientów lub trendy rynkowe.

Osoba programująca
Podstawy i zaawansowane tematy z machine learning

Czas trwania i cena kursu z uczenia maszynowego w Pythonie

3 dni - 24 godziny zegarowe
3 296,40 zł brutto (2 680,00 zł netto)

W cenie szkolenia otrzymujesz:

  • materiały szkoleniowe
  • gotowe modele predykcyjne
  • ponad 100 ćwiczeń praktycznych
  • dostęp do komputera na czas kursu
  • certyfikat potwierdzający Twój udział w szkoleniu.
Dostępne terminy kursu

Terminy kursu machine learning w Pythonie

Poniżej znajdziesz aktualne terminy szkoleń.

Wdrażamy modele uczenia maszynowego

Program kursu Python uczenie maszynowe

Gwarantujemy, że na naszych szkoleniach efektywnie spędzisz czas.

Zdobędziesz cenną wiedzę i umiejętności do praktycznego wykorzystania w pracy.

Dbamy o to, aby nasze szkolenia były dokładnie dopasowane do Twoich potrzeb, co sprawia, że wyróżniają się na tle konkurencji.

Osoba programująca

Część 1

  1. Wprowadzenie do uczenia maszynowego
    • Podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym
    • Obszary, którymi zajmuje się machine learning
    • Problemy, które można rozwiązać
  2. Eksploracja i przygotowanie danych do analizy
    • Przygotowanie obiektu dataframe
    • Uzupełnienie braków w danych
    • Przeskalowanie danych
    • Redukcja liczby wymiarów
    • Wyznaczenie podstawowych statystyk i korelacji zmiennych
    • Wyświetlenie rozkładu zmiennych
    • Standaryzacja danych - StandardScaler
    • Ekstrakcja i selekcja cech
    • Metody wizualizacji danych - biblioteka Matplotlib
  3. Podział danych na zbiór treningowy, walidacyjny i testowy
  4. Metody działania algorytmów
  5. Klasyfikacja binarna np. model czy klient dokona zakupu
  6. Klasyfikacja wieloklasowa
    • Algorytmy przetwarzania języka naturalnego
    • Analiza tekstu - budowa klasyfikatora do analizy opinii klientów
    • Klasyfikacja - rozpoznawanie cyfr

Część 2

  1. Regresja liniowa
    • Równanie normalne
    • Algorytm spadku gradientowego
    • Stochastyczny spadek wzdłuż gradientu
    • Eliminacja wsteczna
  2. Regresja wielomianowa
  3. Regresja logistyczna
  4. Drzewa decyzyjne
    • Gini, entropia
    • Zyski informacyjne
  5. Lasy losowe
  6. Maszyna wektorów nośnych (SVM)
  7. Naiwny klasyfikator bayesowski - filtr antyspamowy
  8. Algorytm k najbliższych sąsiadów
  9. Metody doboru modeli i poprawienia jakości przewidywań
    • Niedouczenie i przeuczenie modeli
    • Walidacja krzyżowa
    • Przeszukiwanie siatki
  10. Skalowalne modele uczenia maszynowego
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w praktyce

Trenerzy prowadzący kurs z uczenia maszynowego w Pythonie

Nasi trenerzy to eksperci, którzy doskonale rozumieją, jak ważne jest indywidualne podejście.

Dostosowują tempo nauki do potrzeb kursantów, pomagając im w pełni wykorzystać swój potencjał.

Szkolenia przeznaczone są dla osób, które chcą zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i zastosować je we własnych projektach.

szkolenie z programowania
Rafał Lelusz
szkolenie z programowania
Piotr Kubiata
szkolenie z programowania
Paula Gajewska
Zobacz, co uczestnicy sądzą o kursach

Opinie o szkoleniu z uczenia maszynowego

Poznaj znajdziesz wrażenia uczestników naszego szkolenia. Zobacz, jakie elementy kursu najbardziej docenili.

Iza Śródka

Trener był bardzo miły, przygotowany i konkretny i wszystko wyjaśniał od podstaw, krok po kroku. Dzięki temu wiedziałam, co robić i samodzielnie mogłam pracować. Szkolenie w bardzo miłej atmosferze.

Klaudia Jedynak

Szkolenie odbyło się zgodnie z planem, w niedużej grupie, w miłej i rzeczowej atmosferze. Trener Rafał bardzo sympatyczny i pomocny. Ciekawe materiały, które ułatwiały naukę. Zdecydowanie polecam i zamierzam korzystać z innych szkoleń.

Marcin Klonowicz

Najlepsze szkolenie na jakim miałem przyjemność być. Dużo materiałów szkoleniowych, z których mogę teraz korzystać. Trener bardzo zaangażowany i sympatyczny.

Paweł Pyć

Podobało mi się, że trener nie gonił z materiałem. Można było pracować po swojemu i po swojemu rozwiązać ćwiczenie. Podobało mi się też, że kurs nie był przekładany. Treściwy kurs bez marnowania czasu. Miła atmosfera - każdy każdego wspierał.

Osoba programująca
Przygotuj się na kolejne programistyczne wyzwania

Jak się przygotować do szkolenia?

Aby w pełni skorzystać ze szkolenia Python uczenie maszynowe, warto wcześniej poznać podstawy języka Python oraz zapoznać się z przetwarzaniem danych w bibliotece Pandas.

Potrzebne zagadnienia podstawowe możesz opanować samodzielnie lub zapisać się na nasz kurs Python poziom podstawowy, na którym poznasz podstawową składnię języka Python.

W kolejnym kroku zapoznaj się przetwarzaniem danych w Pandas. Bibliotekę tę poznasz na naszym kursie Analiza danych w Pythonie od podstaw.

Nie wiesz, od czego zacząć? Jesteśmy tutaj, aby Cię poprowadzić.

Dowiedz się więcej na temat organizacji szkolenia

Najczęstsze pytania o kurs z uczenia maszynowego

Czy w ramach kursu będziemy analizować prawdziwe dane?

Tak, w trakcie kursu będziemy rozwiązywać zadania oparte na rzeczywistych zbiorach danych, takich jak ceny nieruchomości, dane o ruchu transportu lotniczego i morskiego oraz dane giełdowe.

Czy mogę zadawać pytania podczas trwania kursu online?

Oczywiście! Podczas kursu online masz pełną możliwość zadawania pytań na bieżąco. Nasi trenerzy są dostępni, aby odpowiedzieć na Twoje wątpliwości i pomóc w rozwiązaniu trudności, które mogą pojawić się w trakcie nauki.

Czy po zakończeniu kursu otrzymam certyfikat?

Tak, każdy uczestnik, który ukończy kurs, otrzymuje imienny certyfikat potwierdzający zdobyte umiejętności z zakresu uczenia maszynowego.

Dla kogo jest ten kurs z uczenia maszynowego?

Kurs jest przeznaczony dla osób, które chcą wejść w obszar data science i sztucznej inteligencji - studentów, analityków, programistów chcących rozszerzyć swoje umiejętności. Jeśli interesuje Cię praca z danymi i budowanie modeli predykcyjnych, ten kurs jest dla Ciebie odpowiedni, niezależnie od dotychczasowego doświadczenia.

Czy ten kurs pomoże mi w znalezieniu pracy w branży data science?

Kurs koncentruje się na praktycznych umiejętościach, które są poszukiwane na rynku pracy, takich jak przygotowanie danych, budowa modeli i interpretacja wyników. Przygotowane na zajęciach projekty możesz dołączyć do swojego portfolio.

Czy będę mieć dostęp do materiałów po zakończeniu kursu?

Tak, dostęp do materiałów otrzymujesz po ostatecznym potwierdzeniu udziału w kursie. Możesz pobrać materiały na swój komputer.

Rekomendowane szkolenia

Zobacz, w jaki sposób możesz kontynuuwać naukę

Jeśli chcesz dalej rozwijać swoje umiejętności, zapoznaj się z naszą ofertą innych szkoleń.

Nasze kursy z programowania i analizy danych to idealna opcja dla tych, którzy chcą pogłębić wiedzę i zdobyć bardziej specjalistyczne kompetencje.

Oferujemy kursy dostosowane do różnych poziomów zaawansowania, dzięki czemu każdy uczestnik może kontynuować naukę zgodnie z własnymi potrzebami.

Card image

Kurs Python sieci neuronowe w TensorFlow i Keras - CNN, RNN

Sztuczny neuron, TensorFlow, Keras, ANN, CNN, RNN, modele

Card image

Kurs Python sieci neuronowe w PyTorch - CNN, RNN, NLP

Sztuczny neuron, PyTorch, ANN, CNN, RNN, modele

Card image

Kurs Analiza danych w Pythonie poziom średnio-zaawansowany

Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly

Card image

Kurs Analiza danych w Pythonie dla zaawansowanych

Analiza danych, Pandas, NumPy, Seaborn, geopandas

Card image

Kurs Python poziom zaawansowany - kod, wydajność, testy

Klasy, dziedziczenie, funkcje, bazy danych, wydajność

Card image

Kurs Python - Automatyzacja zadań - pliki, maile, PDF, www

Excel, e-maile, raporty, pliki, API, automatyzacja zadań biurowych

Card image

Kurs GIT i GitHub od podstaw - kontrola wersji kodu

Repozytorium GIT, zarządzanie kodem, środowisko GitHub

Card image

Kurs GIT i GitLab od podstaw - zarządzanie wersjami kodu

Repozytorium GIT, zarządzanie kodem, środowisko GitLab