Data Science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego

Oleg Żero

Obierz kurs na... przyszłość Powszechna cyfryzacja nie dotyka jedynie wybranych gałęzi przemysłu, ale dosłownie przeniknęła nasze życie niemal w każdym aspekcie. Skutkiem tego procesu jest pojawienie się ogromnej ilości danych, które, odpowiednio wykorzystane, stanowią nowy rodzaj materii w nieprzerwanym cyklu postępu. Uczenie maszynowe stało się jednocześnie obszarem szczególnego zainteresowania ze strony zarówno firm, jak i uczelni. Dzięki specjalnym algorytmom i technikom możliwe stało się wykorzystanie zasobów, jakimi są dane, do opracowywania rozwiązań poprawiających efektywność w wielu dziedzinach: od robotyki, przez medycynę, aż po rozrywkę. Przykładami rozwiązań, które już dziś wykorzystują uczenie maszynowe, są chociażby silniki rekomendacyjne działające na platformach takich jak YouTube, Netflix, Spotify czy Amazon. Silniki te skutecznie dobierają treści, tak że wokół produktów tworzą się całe społeczności wiernie oddanych klientów. To wszystko dzieje się obecnie. W niedalekiej przyszłości wiele - także dość skomplikowanych - czynności zostanie zautomatyzowanych. Zawody, również te potencjalnie wymagające wysokich kwalifikacji, nawet jeśli nie będą w całości wykonywane przez maszyny, będą przez nie wspomagane. Jest niemal pewne, że specjaliści między innymi w dziedzinie uczenia maszynowego, którzy już dziś są intensywnie poszukiwani, staną się jeszcze bardziej pożądani w przyszłości. Dołącz do ich grona! Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Dzięki temu kursowi video: pojmiesz istotę działania algorytmów uczenia maszynowego, zrozumiesz związek pomiędzy podstawą matematyczną a implementacją tych algorytmów i w razie czego będziesz umiał napisać je od zera (także w języku innym niż Python), dowiesz się, jak korzystać z popularnych i sprawdzonych bibliotek dedykowanych uczeniu maszynowemu: scikit-learn oraz Keras, stworzysz własny silnik rekomendacyjny, poprawnie przeprowadzisz proces przygotowania danych oraz trenowania modelu, ocenisz, który algorytm najlepiej sprawdzi się w rozwiązaniu danego problemu, a który może doprowadzić do niepożądanych efektów, opanujesz wiedzę, która pozwoli Ci szacować skuteczność modeli oraz diagnozować problemy związane z procesem uczenia maszynowego. Co więcej... ukończywszy kurs, będziesz w stanie właściwie podejść do pracy z różnymi typami danych w kontekście uczenia maszynowego, jak również przenieść sporą część tej wiedzy poza obszar Pythona. Data science w Pythonie. Kurs video. Algorytmy uczenia maszynowego kończy się na poziomie średnio zaawansowanym, a nawet nieco wyżej, jeśli chodzi o wiedzę i umiejętności, jakich wymaga się na przykład od analityka biznesowego, naukowca, inżyniera danych czy webdevelopera. Natomiast jeśli mowa o wiedzy stricte z zakresu data science, autor kursu określa poziom jego absolwenta na podstawowy. Uwaga, by móc w pełni skorzystać ze szkolenia, trzeba znać podstawy języka Python (w tym orientować się w bibliotekach: numpy, pandas, matplotlib) i matematykę na poziomie pierwszego - drugiego roku studiów na kierunkach ścisłych. Takie pojęcia jak gradient, pochodna, szereg, prawdopodobieństwo czy notacja nie powinny być Ci obce! Czym właściwie zajmuje się specjalista w dziedzinie data science? Odpowiedź na to pytanie jest krótka i - jak to w matematyce - policzalna. Aż 70 procent czasu pracy spędza się w tym zawodzie na zbieraniu i analizie danych, by potem, przez kolejne 20 procent, tworzyć i testować modele, które "ubiera się" w programy, a następnie wykorzystuje do otrzymywania przewidywań z modeli. Przykładami takich modeli, jakie stosuje się już dziś w kontekście biznesowym, są między innymi silniki rekomendacyjne (Netflix, YouTube, eBay, Amazon, Spotify itd.), modele do klasyfikacji obrazów medycznych w celu rozpoznawania ewentualnych infekcji, systemy do automatycznych tłumaczeń (patrz Google) czy popularne boty - i wiele innych. Od teorii, przez praktykę, aż po gotowe rozwiązania Kurs składa się z trzech bloków szkoleniowych. Zaczniemy od teorii data science. Tu przygotuj się na serię wykładów, w których autor wprowadza pojęcia na poziomie równań, wyjaśniając je od podstaw. Bazując na wiedzy zdobytej w części teoretycznej, przejdziemy do praktyki - będziesz pisać algorytm "od zera", a przy tym pogłębisz rozumienie koncepcji matematycznych i przy okazji napiszesz kod. Wreszcie przyjdzie czas na część trzecią, podczas której będziemy sprytni i sięgniemy po tzw. gotowce - przede wszystkim scikit-learn i Keras. Przy użyciu tych bibliotek rozwiążemy zadany problem, skupiając się zarówno na samym zagadnieniu, jak i ogólnym podejściu do problemu. W kursie połączysz teorię z praktyką. Dzięki temu osiągniesz dwa cele: wyrobisz w sobie intuicję matematyczną, która w razie potrzeby pozwoli Ci przenieść to rozumienie również poza Pythona, oraz zyskasz pewne doświadczenie w wykorzystywaniu powszechnie dostępnych narzędzi i w ten sposób zwiększysz skuteczność swojej pracy. Kurs jest podzielony na 16 rozdziałów. W pierwszym rozdziale stworzysz proste środowisko pracy. Dalej, w rozdziałach 2 - 8, poznasz podstawowe algorytmy, takie jak sieci neuronowe, oraz zrozumiesz, na czym polega ogólne podejście machinelearningowe. W rozdziałach 9 - 13 poznasz kolejne, nieco alternatywne, lecz równie często wykorzystywane algorytmy, których idea opiera się na innych zasadach. Na koniec, w ramach rozdziałów: 14, 15 i 16, stworzysz własny silnik rekomendacyjny, który następnie usprawnisz z wykorzystaniem popularnych metod pracy z tekstem (NLP), by uzyskać półgotowy produkt na koniec kursu.

Data Science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych

Oleg Żero

Obierz kurs na... wyższy level pracy z danymi W każdej minucie użytkownicy Snapchata dzielą się ponad pół milionem zdjęć, oglądanych jest ponad 4 miliony filmów na YouTubie, a bywalcy Twittera wysyłają ponad 400 tysięcy tweetów. A to tylko ułamek danych, jakie są na bieżąco generowane. Ich wielka ilość z jednej strony jest wyzwaniem dla serwerów, z drugiej - ma ogromny potencjał dla osób pracujących z danymi. Dzięki nim udaje się usprawnić niemal każdą dziedzinę życia, by wspomnieć choćby medycynę, logistykę, robotykę, e-commerce. Rozwiązania pozwalające pracować z danymi opierają się na różnych podejściach: od prostych modeli czysto statystycznych po skomplikowane algorytmy sztucznej inteligencji, a sama praca na danych wymaga połączenia umiejętności analitycznych i programistycznych. W każdym przypadku punktem wyjścia jest analiza i eksploracja danych, która pozwala w skuteczny sposób przejrzeć i zgłębić ich zasób, by szybko i skutecznie docierać do konkretnych informacji. Umiejętności te zdobędziesz w ramach tego kursu. W trakcie nauki będziemy bazować na możliwościach, jakie oferują język Python i jego biblioteki (numpy, pandas, matplotlib, seaborn), które stanowią absolutną podstawę do dalszej pracy z danymi. Są też wykorzystywane przez inne, bardziej zaawansowane narzędzia uczenia maszynowego. Szkolenie jest adresowane do kilku grup zawodowych. Odnajdą się w nim zarówno osoby, które już zajmowały się analizą danych, na przykład w Excelu, i chcą rozwijać się w tym kierunku, jak i programiści języków innych niż Python, chcący poznać ten przyszłościowy, dynamicznie rozwijający się język. Materiał proponowany w ramach kursu jest także przeznaczony dla akademików wyspecjalizowanych w naukach ścisłych, którzy chcieliby nauczyć się przekładania równań na skuteczny kod. Wreszcie - szkolenie przyda się tym, którzy marzą o karierze na stanowisku Data Scientist (jedna z najpilniej poszukiwanych i jednocześnie najlepiej płatnych ról w IT). Wiedza oferowana w ramach kursu zapewni im odpowiedni punkt startowy - dalsza droga zawodowa będzie wymagała opanowania zaproponowanych zagadnień do perfekcji. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W trakcie tego kursu video opanujesz wiedzę, dzięki której: Stworzysz środowisko pracy i upewnisz się, jakie narzędzia będą Ci potrzebne. Poznasz język Python, nie tylko na poziomie składni, ale również pewnych przydatnych dla potrzeb kursu koncepcji. Zrozumiesz, na czym polega praca z danymi numerycznymi, tekstowymi i czasowymi. Dowiesz się, jak wykonuje się obliczenia numeryczne przy użyciu różnych technik. Będziesz w stanie dopasowywać, agregować i zestawiać dane. Co więcej... Opanujesz kolejne etapy procesu analizy danych, od ich pozyskania, przez obróbkę, aż po wyciąganie wniosków. Data science w Pythonie. Kurs video. Przetwarzanie i analiza danych został stworzony z myślą o „rozpędzeniu” Cię z poziomu zero do takiego, w którym będziesz potrafił skutecznie operować na całkiem sporych zasobach danych i wydobywać z nich informacje. Jednocześnie spory nacisk położono na pokazanie praktycznych aspektów pracy osoby na stanowisku analityka danych, ponieważ to teren, po którym często trzeba się poruszać, dysponując jedynie ogólnymi wskazówkami. Kurs bardziej szczegółowo Naszemu szkoleniu na początek będziesz musiał poświęcić co najmniej osiem godzin - tyle bowiem trwa nauka z ekspertem. W jej trakcie zapoznasz się z językiem Python jako narzędziem do zadań związanych z analizą danych. Używając biblioteki numpy, będziesz wykonywać obliczenia numeryczne, a stosując bibliotekę pandas - przekształcać zbiory danych. Zwizualizujesz je przy wykorzystaniu matplotlib, seaborn i pandas. Stworzysz własne środowisko pracy, zawierające konsolę, ipython, jupyter, jupyter lab i pip. Nauczysz się odnajdywania dokumentacji, korzystania z przykładów i ogólnego radzenia sobie z danymi. Zmierzysz się z równaniem matematycznym i jego przełożeniem na kod języka Python. Zaimplementujesz rozwiązania - zarówno z użyciem bibliotek, jak i w czystym Pythonie. Poznasz podstawy optymalizacji i czyszczenia danych, będziesz je przekształcać po to, by potwierdzić lub obalić konkretną hipotezę. Opanujesz metodykę korzystania z popularnych form reprezentacji danych statystycznych. Dokonasz także szeregu usprawnień związanych z wydajnością obliczeń (wektoryzacja, dobór typów danych itd.). W efekcie staniesz się początkującym, ale już samodzielnym analitykiem danych, przygotowanym zarówno na rozmowę kwalifikacyjną na przykład na stanowisko Junior Developera, jak i do usprawnienia swojej pracy - inżynierskiej, naukowej czy menedżerskiej.

Matematyka. Kurs video. Teoria dla programisty i data science

Oleg Żero

Podstawy matematyki w data science - kurs online dla Ciebie Matematyka. Tak, to ją mamy na myśli, gdy mówimy „królowa nauk”. Tytuł ów słusznie się matematyce należy - bazują na niej bowiem inne nauki ścisłe, nie obejdą się bez niej nauki przyrodnicze, a przede wszystkim stanowi ona podstawę wielkiej dziedziny naukowej i działalności gospodarczej związanej z gromadzeniem, przetwarzaniem i analizowaniem informacji. W skrócie: informatyki. W szkole można nie kochać całkowania i różniczkowania, można nie być fanem rachunku prawdopodobieństwa, można nie do końca rozumieć, czym są pochodne, ale potem, w życiu zawodowym, często się okazuje, że do matematyki jako języka służącego opisowi rzeczywistości wciąż się wraca i korzysta z niej dla uporządkowania pewnych spraw, umiejscowienia ich w odpowiednich kontekstach czy po prostu wykonania niezbędnych obliczeń. Owszem, są dostępne liczne biblioteki oferujące w wielu wypadkach gotowe rozwiązania pewnych problemów. Jednakże bez znajomości matematyki trudno będzie Ci wyjść poza sztywne ramy ugruntowanych już rozwiązań, nie mówiąc o dalszym rozwoju Twojej kariery. Szczególnie intensywnie z mocy matematyki korzystają na co dzień specjaliści operujący w tzw. branżach technicznych - od inżynierów, przez programistów, po specjalistów do spraw data science i sztucznej inteligencji. Kto swobodniej operuje matematyką, tym uniwersalnym i ponadczasowym językiem komunikacji, temu łatwiej jest zrozumieć wiele kwestii praktycznych, szybko oszacować sensowność i opłacalność proponowanych kierunków działania, a także uczyć się kolejnych nowych technologii. Technologii, które coraz szybciej przemijają... Tymczasem matematyka nie przemija. Matematyka trwa. Była, jest i będzie zawsze. Co Cię czeka podczas naszego kursu matematyka dla programistów? Z naszym kursem video z podstaw matematyki dla programistów: zrozumiesz związki pomiędzy różnymi działami matematyki nauczysz się wyrażać i przedstawiać problem na sposób matematyczny, poprzez użycie odpowiednich narzędzi, koncepcji i symboli pojmiesz podstawowe założenia i ograniczenia niektórych metod modelowania, takich jak równania różniczkowe lub modele probabilistyczne wykształcisz w sobie intuicję matematyczną - zrozumiesz istotę pewnych matematycznych narzędzi, pojmiesz, dlaczego działają i kiedy mogą być pomocne poznasz podstawy przetwarzania sygnałów i rolę transformaty Fouriera zrozumiesz język analizy matematycznej i koncepcji takich jak pochodna, różniczka, całka i gradient opanujesz istotę podstaw algebry liniowej, działań na wektorach i macierzach, a także innych operacjach w wielowymiarowych przestrzeniach dowiesz się, czym się zajmuje współczesna statystyka i jakie są zasady wnioskowania probabilistycznego będziesz działać na testach statystycznych przyswoisz istotę i zastosowanie modeli opartych na równaniach różniczkowych, probabilistycznych i łączących obie te cechy Co więcej... dzięki udziałowi w tym kursie video zyskasz szansę zrozumienia tego, co zawsze chciałeś w pełni pojąć w szkole albo na studiach, ale po prostu nigdy nie udało Ci się trafić na odpowiednio dobrego nauczyciela Matematyka. Kurs video. Teoria dla programisty i data science zabierze Cię w podróż przez trzy wielkie działy matematyki, na które poświęca się minimum sześć semestrów studiów na kierunkach ścisłych! Po szkoleniu Twoja wiedza matematyczna będzie na poziomie średnio zaawansowanym lub zaawansowanym - w zależności od tego, jak wiele informacji będziesz w stanie przyswoić i ilu z nich będziesz potrzebować w swojej codziennej pracy. Nauka dla ludzi z rozwiniętą intuicją Nasz kurs skupia się na przedstawieniu matematyki jako uniwersalnego języka, za pomocą którego można opisać dany problem w różny sposób i z rozmaitych punktów widzenia. Celem szkolenia jest nauczenie Cię intuicyjnego myślenia na sposób matematyczny, co pozwoli Ci w przyszłości sięgać do niej zawsze, gdy w Twoim życiu zawodowym lub prywatnym pojawi się problem do rozwiązania albo zagadnienie, z którym po prostu trzeba się będzie zmierzyć przy użyciu liczb, równań i wykresów. Po kursie powinieneś być w stanie matematycznie rozwiązywać konkretne problemy i wiedzieć, gdzie szukać odpowiednich przykładów. Rachunek prawdopodobieństwa nie będzie dla Ciebie wyzwaniem, co więcej, zaczniesz kojarzyć związki między różnymi, pozornie kompletnie odmiennymi zdarzeniami i rzeczami. Wreszcie - udział w szkoleniu przygotuje Cię do modelowania niektórych spodziewanych zjawisk, co ułatwi Ci radzenie sobie z wyzwaniami bliższej i dalszej przyszłości. Brzmi futurystycznie? Pewnie. Bo matematyka to język przyszłości! Sprawdź także kursy tworzenia gier dostępne w naszej ofercie.

Matematyka. Kurs video. Ćwiczenia dla programisty i data science

Oleg Żero

Obierz kurs na... wsparcie, jakie matematyka oferuje programiście Niewiele dziedzin wiedzy bazujących na starej, dobrej matematyce rozwija się dziś tak szybko, jak informatyka. Jednocześnie tradycyjna matematyka i nowoczesne programowanie wiążą się ze sobą nierozerwalne w wielu obszarach naszego życia, na które wpływ ma rozwój technologii. Matematyka nie tylko oferuje sposoby modelowania, wyrażania i przewidywania zjawisk, ale również stanowi fundament i wsparcie dla innych dziedzin technicznych. Dla informatyki i programowania jest niczym instrukcja obsługi, teoretyczny spis zasad działania urządzeń zwanych komputerami. Razem - matematyka i informatyka - stanowią duet, w którym obie wzajemnie się wspierają, oferując nowe możliwości rozwiązywania problemów. Z powyższego wynika jasno: kto chce być wybitnym programistą, zdolnym do zmagania się z najpoważniejszymi problemami branży, ten musi się bliżej zapoznać z matematyką. Opanować jej fundamentalne prawa - te same, na których bazuje informatyka. Być w stanie zaimplementować matematyczne równania w najpopularniejszych językach programowania, takich jak Python, i otworzyć dzięki temu szeroko drzwi do efektywnego korzystania z programistycznych narzędzi i bibliotek. Rozwinąć swoje rozumienie matematyki, matematyczne myślenie i wyobraźnię po to, by móc na ich bazie kreować nowe, inspirujące rozwiązania w developmencie i data science. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Dzięki naszemu kursowi: Zrozumiesz związek pomiędzy abstrakcyjnymi pojęciami matematycznymi i praktycznymi możliwościami ich wykorzystania Pogłębisz swoją matematyczną wyobraźnię Będziesz w stanie organizować i optymalizować kod obliczeniowy pod kątem wydajności i spójności Zaczniesz stosować fundamentalne prawa matematyki do rozwiązywania problemów w różnych obszarach: od finansów po przetwarzanie sygnału Poznasz przydatne przy obliczeniach standardowe narzędzia z ekosystemu Pythona, takie jak numpy, scipy, pandas, sympy i matplotlib Co więcej... Dzięki zestawowi ćwiczeń demonstracyjnych jeszcze lepiej zrozumiesz takie pojęcia jak równanie różniczkowe, przestrzenie wektorowe, całka, model statystyczny czy transformata Fouriera Matematyka. Kurs video. Ćwiczenia dla programisty i data science kończy się na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym. Stopień zaawansowania zależy od Ciebie - Twojego zaangażowania i gotowości do adaptowania zasad matematyki w informatyce. Kurs daje świetne podstawy do dalszej samodzielnej pracy i rozwoju. By w pełni skorzystać ze szkolenia, trzeba mieć wiedzę matematyczną na poziomie kandydata na studia i opanowane podstawy Pythona. Przed uruchomieniem kursu sprawdź, czy w swoim komputerze masz działający system operacyjny Linux i zainstalowane środowisko Pythona. Praktyczna strona matematyki i... informatyki Ten kurs jest kontynuacją szkolenia Matematyka. Kurs video. Teoria dla programisty i data science i stanowi jego rozszerzenie poprzez nacisk na stronę praktyczną. Został podzielony na osiem rozdziałów, które zawierają wiedzę z najistotniejszych obszarów matematyki stosowanej w kontekście użyteczności w dziedzinach technicznych. W rozdziałach znalazły się ćwiczenia (łącznie 15) o charakterze zarówno demonstracyjnym, jak i zadaniowym. Ich celem jest pomóc Ci w dogłębnym zrozumieniu kluczowych koncepcji matematycznych, także w odniesieniu do praktycznych zastosowań.