Kurs Python uczenie maszynowe - wykorzystaj Pythona w analizie danych

Kurs Python uczenie maszynowe

Interesujące ćwiczenia praktyczne Prawdziwe dane do analizy Angażujące, świetnie przygotowane szkolenie

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.

Program dla osób szukających konkretnych umiejętności

Szkolenie Python poziom średnio-zaawansowany
Szkolenie Python poziom podstawowy
codi
Podstawy i zaawansowane tematy z machine learning - szkolenia online i stacjonarne

Przyjdź na kurs, który pozwoli Ci stać się ekspertem lub ekspertką w analizie danych.

24 godziny zegarowe nauki
2 350,00 zł netto (2890,50 zł brutto)
Ponad 100 ćwiczeń

W ramach kursu otrzymasz dostęp do rzeczywistych zbiorów danych, na których nauczysz się czyszczenia, analizy oraz budowania skutecznych modeli predykcyjnych

Wybierz termin szkolenia

Dostępne terminy szkolenia Python uczenie maszynowe

Jeśli kurs jest dla Ciebie ciekawy, ale nie możesz uczestniczyć w wyznaczonych terminach, napisz lub zadzwoń. Zrobimy wszystko, aby znaleźć odpowiednią dla Ciebie opcję.

Miasto
Data
Cena
Miejsc
Akcja
on-line
22-24.01.2025
2 350,00
4
on-line
19-21.02.2025
2 350,00
5
on-line
19-21.03.2025
2 350,00
5
Warszawa
22-24.01.2025
2 350,00
15
Warszawa
19-21.02.2025
2 350,00
15
Warszawa
19-21.03.2025
2 350,00
15
Wdrażamy modele uczenia maszynowego, aby przekształcać dane w realne korzyści biznesowe

Trafne zadania to podstawa sukcesu naszych kursów

Gwarantujemy, że na naszych szkoleniach efektywnie spędzisz czas.  Zdobędziesz cenną wiedzę i umiejętności do praktycznego wykorzystania w pracy.

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

Zobacz program szkolenia Uczenie maszynowe w języku Python

zaawansowany system szkolenia
program szkolenia Python poziom podstawowy

Część 1

  1. Wprowadzenie do uczenia maszynowego
    • podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym
    • obszary, którymi zajmuje się machine learning
    • problemy, które można rozwiązać
  2. Podział uczenia maszynowego
    • nadzorowane (supervised) – klasyfikacja i regresja
    • nienadzorowane (unsupervised) – klasteryzacja i reguły asocjacyjne
  3. Pozyskiwanie i przygotowanie danych do budowy modelu
  4. Rodzaje danych wykorzystywanych w machine learning
    • dane uporządkowane
    • dane nieuporządkowane
  5. Projekt analityczny – określanie celu biznesowego (co chcemy przewidywać)
  6. Eksploracja i przygotowanie danych do analizy
    • przygotowanie obiektu dataframe
    • analiza typów danych
    • 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
  7. Podział danych na zbiór treningowy, walidacyjny i testowy
  8. Metody działania algorytmów

Część 2

  1. Klasyfikacja binarna
    • model przewidujący, czy klient kupi kartę kredytową
  2. Klasyfikacja wieloklasowa
    • algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP – Natural Language Processing)
    • analiza tekstu – budowa klasyfikatora w języku Python do analizy opinii klientów
    • klasyfikacja – rozpoznawanie cyfr
  3. Regresja liniowa
    • równanie normalne
    • algorytm spadku gradientowego
    • stochastyczny spadek wzdłuż gradientu
    • eliminacja wsteczna
  4. Regresja wielomianowa
    • model najmniejszych kwadratów
  5. Regresja logistyczna
  6. Drzewa decyzyjne
    • gini, entropia
    • zyski informacyjne
  7. Lasy losowe
  8. Maszyna wektorów nośnych (SVM – Support Vector Machine)
  9. Naiwny klasyfikator bayesowski – filtr antyspamowy
  10. Algorytm k najbliższych sąsiadów
  11. Metody doboru modeli i poprawienia jakości ich przewidywań
    • niedouczenie i przeuczenie modeli
    • walidacja krzyżowa
    • przeszukiwanie siatki
  12. Wykorzystanie algorytmów w optymalizacji procesów
  13. Skalowalne modele uczenia maszynowego
Szkolenie Python uczenie maszynowe

Sprawdź, jakie umiejętności zyskasz na kursie

Na kursie zdobędziesz praktyczne umiejętności potrzebne do pracy z danymi i tworzenia modeli predykcyjnych.

Nauczysz się wykorzystywać najbardziej popularne algorytmy uczenia maszynowego oraz  oceniać ich skuteczność w oparciu o metryki jakościowe.

Poznasz narzędzia, które pozwolą Ci na samodzielne tworzenie rozwiązań opartych na danych oraz zobaczysz, w jaki sposób skalować modele do większych projektów.

Dowiedz się, jakie kompetencje będziesz posiadać po ukończeniu kursu

biblioteka danych z kursu
termin szkolenia
  • poznasz popularne biblioteki do uczenia maszynowego w Pythonie
  • poznasz narzędzia pracy programistów Jupyter Notebook i Spyder w kontekście ich wykorzystywania w obszarze analizy danych
  • poznasz podstawy statystyki opisowej np. miary tendencji centralnej (średnią, dominantę, medianę)
  • dowiesz się, na czym polega analiza korelacji w statystyce – nauczysz się badać, czy zmienne są ze sobą istotnie statystycznie powiązane
  • dowiesz się, na czym polega w statystyce prawdopodobieństwo – poznasz miary służące do opisywania częstości lub pewności wystąpienia określonego zdarzenia
  • nauczysz się formułować problemy badawcze, rozróżniać próbę kontrolną, badawczą oraz wnioski i obserwacje, stawiać i weryfikować hipotezy, formułować wnioski na podstawie wyników uzyskanych z badania
  • dowiesz się, na czym polega uczenie maszynowe, jakie są rodzaje uczenia maszynowego oraz jakimi obszarami się ono zajmuje
  • zobaczysz jakiego rodzaju dane wykorzystujemy w uczeniu maszynowym oraz dowiesz się, w jaki sposób możemy je pozyskać
  • dowiesz się, jak od podstaw utworzyć projekt analityczny – nauczysz się określać cel biznesowy projektu oraz cechy, które chcesz przewidywać np. określić, którzy studenci ukończą studia, a którym się to nie uda
  • nauczysz się eksplorować dane i przygotowywać je do analizy za pomocą języka Python – zobaczysz, w jaki sposób przeanalizować typy danych, uzupełnić braki, wyznaczyć korelacje pomiędzy zmiennymi i zrobić wizualizację danych
  • poznasz klasyfikację binarną – utworzysz model, za pomocą którego spróbujesz przewidzieć, czy klient kupi kartę kredytową
  • nauczysz się tworzyć modele w klasyfikacji wieloklasowej np. rozpoznawać cyfry
  • poznasz algorytmy regresji liniowej i przy ich wykorzystaniu zbudujesz model do analizy parametrów mieszkania (cena, metraż, lokalizacja) i przewidywania ceny sprzedaży mieszkań
  • nauczysz się korzystać z algorytmów regresji logistycznej – zbudujesz model przewidujący, czy klient dokupi ubezpieczenie do konta
  • poznasz algorytmy drzew decyzyjnych i lasów losowych – zobaczysz, w jakich sytuacjach lepiej sprawdzi się algorytm regresji, a w jakich drzewa decyzyjne i lasy losowe
  • dowiesz się, na czym polega algorytm k najbliższych sąsiadów – zbudujesz model przewidujący na kogo oddasz głos w wyborach
  • poznasz metody doboru modeli i poprawienia jakości ich przewidywań – nauczysz się wybierać model, który najlepiej się sprawdzi w Twoim projekcie
Python online lub stacjonarnie - zdobądź lepszą pozycję na rynku pracy w branży IT dzięki znajomości Pythona

Programy kursów są dostosowane do potrzeb rynku pracy

Programy szkoleniowe tworzymy w ścisłej współpracy z ekspertami branżowymi. Dzięki temu odpowiadają one w pełni aktualnym potrzebom pracodawców. 

Na kursie zdobywasz wiedzę i doświadczenie realizując projekty, które  odzwierciedlają realne wyzwania zawodowe. Dzięki temu kursy nie tylko rozwijają Twoją wiedzę, ale też przygotowują Cię do jej skutecznego wdrożenia w codziennej pracy.

Poznaj ekspresowo obszar uczenia maszynowego

szkolenie
najlepszy kurs
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w praktyce z wykorzystaniem języka Python

Efektywne szkolenia IT dzięki doświadczonym trenerom

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 w rzeczywistych projektach.

Rafał Lelusz - Avendi trener Python, analiza, uczenie maszynowe, SQL

Rafał Lelusz

Mój profil
Piotr Kubiata - Avendi trener Python

Piotr Kubiata

Mój profil
Paula Gajewska - Avendi trenerka Python, analiza, uczenie maszynowe

Paula Gajewska

Mój profil
Najlepsi trenerzy na rynku
Najlepsi trenerzy na rynku
Profesjonalni trenerzy, którzy współpracują z nami na stałe

Poznaj naszych trenerów

Prowadzone przez nas kursy to dynamiczne i interaktywne doświadczenie dla Uczestników. Biorąc udział w szkoleniu zyskujesz dostęp do nowoczesnych narzędzi, przydatnych zadań i wsparcia ekspertów.  

Na kursie pokażemy Ci, jak wykorzystać język programowania Python oraz algorytmy z zakresu machine learning do rozwiązywania praktycznych problemów w obszarze analizy danych.

Nasze wsparcie nie kończy się jednak na szkoleniu. Po kursie trenerzy są dla Ciebie dostępni w ramach bezpłatnych konsultacji.

Zobacz, co Uczestnicy sądzą o kursach z Machine Learning

Korzyści, które czekają Uczestników na kursie Python uczenie maszynowe

Poznaj znajdziesz wrażenia Uczestników naszego szkolenia Uczenie maszynowe w Pythonie. Zobacz, jakie elementy kursu najbardziej docenili.

codi
Rekomendowane szkolenia

Zobacz podobne szkolenia i kursy IT, Data Science, AI oraz Deep learning

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.

Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz naukę, czy chcesz rozwinąć się w konkretnej dziedzinie, zrobimy wszystko aby znaleźć kurs, który pomoże Ci osiągnąć kolejny etap w rozwoju zawodowym.

Indywidualne konsultacje dla Uczestników naszych szkoleń

Wsparcie po kursie Machine learning

Przygoda z nami nie musi kończyć się odebraniem certyfikatu. Po szkoleniu nadal możesz liczyć na nasze wsparcie. Oferujemy Ci dostęp do bezpłatnych konsultacji.

Nasi eksperci chętnie pomogą Ci udoskonalić umiejętności i rozwiać ewentualne wątpliwości, które pojawią się po zakończeniu kursu.

Konsultacje nie są limitowane. Możesz korzystać z naszego wsparcia za każdym razem gdy będziesz potrzebować pomocy z programem lub napotkasz problem w realizacji jakiegoś projektu.

Napisz do nas

Indywidualne konsultacje
Indywidualne konsultacje
Dowiedz się więcej na temat organizacji szkolenia z programowania w języku Python

Kurs Python uczenie maszynowe - zobacz co warto wiedzieć

Czy znajomość Pythona jest wymagana, aby uczestniczyć w kursie?

Tak, przed rozpoczęciem szkolenia trzeba zapoznać się z podstawową składnią języka Python oraz poznać podstawy analizy danych w Pythonie.

Przejrzyj programy kursów Python na poziomie podstawowym oraz Kurs Analiza danych w Pythonie od podstaw , aby dowiedzieć się, jaka wiedza jest potrzebna.

Czy w ramach kursu z uczenia maszynowego będziemy analizować prawdziwe dane?

Tak, w trakcie kursu będziesz rozwiązywać ponad 100 zadań opartych 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 trener zapewni odpowiednie dla mnie tempo nauki i realne projekty analityczne?

Tak, trenerzy języka Python to osoby na co dzień stosujące uczenie maszynowe. Posiadają praktyczne doświadczenie w tej dziedzinie i pracują oraz prowadzą kursy na rzeczywistych danych. 

Oprócz tego posiadają doświadczenie w prowadzeniu zajęć i potrafią dostosować tempo przekazywania wiedzy do potrzeb grupy.

Czy autorem szkolenia jest Data Scientist?

Tak, autorką szkolenia jest m.in. Paula Gajewska, która pracuje w roli eksperta Data Scientist.  

Czy absolwenci otrzymują jakieś wsparcie od mentora po kursie?

Tak, absolwenci naszych szkoleń mogą bezpłatnie korzystać z konsultacji. W trakcie konsultacji możesz rozwiać wątpliwości dotyczące praktycznego zastosowania nowych narzędzi.  Podczas spotkania trenerzy dzielą się wiedzą na temat zmian w narzędziach programistycznych oraz językach programowania.

Czy otrzymam certyfikat potwierdzający udział w szkoleniu?

Tak, każdy uczestnik otrzymuje certyfikat ukończenia kursu.

Czy muszę znać podstawy machine learning i moduł Pandas aby wziąć udział w kursie?

Nie musisz posiadać umiejętności z zakresu uczenia maszynowego, aby wziąć udział w kursie. Należy jednak opanować podstawową umiejętność programowania w języku Python oraz znajomość biblioteki Pandas. 

Do kursu z uczenia maszynowego świetnie Cię przygotuje nasze szkolenie Kurs Analiza danych w Pythonie od podstaw

Czy muszę mieć praktyczne doświadczenie z Pythona żeby zapisać się na szkolenie?

Nie musisz mieć praktycznego doświadczenia w Pythonie, aby zapisać się na szkolenie z zakresu machine learning. Potrzebujesz jedynie nauczyć się podstaw programowania w języku Python oraz poznać bibliotekę Pandas.

Podstawy programowania w języku Python możesz opanować samodzielnie lub skorzystać z naszego kursu Python poziom podstawowy

Czy szkolenia dla firm związane z przetwarzaniem danych inaczej przebiegają niż standardowe kursy?

Szkolenia dla firm przebiegają podobnie jak szkolenia dla uczestników indywidualnych. Kurs podzielony jest na części teoretyczną i praktyczną. W trakcie teorii trenerzy omawiają poszczególne zagadnienia. W części praktycznej uczestnicy rozwiązują zadania.

Różnica jest tylko taka, że dla firm możemy zorganizować szkolenie zamknięte, w trakcie którego możemy uczyć tylko tych zagadnień, w których pracownicy firmy chcą poszerzyć swoje kompetencje.