Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie

Tobiasz Bajek

Obierz kurs na... scraping danych i uczenie maszynowe W danych dostępnych w Internecie tkwi ogromny potencjał – poddane obróbce i analizie, są źródłem cennych informacji, niezbędnych do badań rynku, personalizowania treści, przewidywania trendów i monitorowania działań konkurencji. W posiadaniu takiej wiedzy chce być prawdopodobnie każda firma... tylko jak ją zdobyć? Do pozyskiwania ustrukturyzowanych danych z różnych źródeł w Internecie służy technika zwana scrapingiem danych (w sieci można także spotkać dosłowne tłumaczenie: zdrapywanie danych). W celu uzyskania jeszcze lepszych rezultatów biznesowych często łączy się ją z uczeniem maszynowym. Razem otwierają przed światem nowe możliwości rozwoju w postaci automatyzacji zbiorów treningowych czy tworzenia coraz bardziej złożonych modeli maszynowych, przetwarzających różnorodne typy danych. Umiejętne połączenie machine learning i scrapingu pomaga usprawnić klasyfikację, prognozowanie i cały proces trenowania sieci na dużych zbiorach danych. Być może te pojęcia brzmią nieco abstrakcyjnie, ale efekty ich działań nie są nam obce. Zderzamy się z nimi codziennie, choćby wtedy, gdy otrzymujemy personalizowane reklamy, oferty i rekomendacje. Tak sektor e-commerce i usług wykorzystuje naukę, by dotrzeć do swoich klientów. Co więcej, w marcu 2023 roku laboratorium OpenAI opublikowało model sieci neuronowej GPT-4, który dorównuje w rozumieniu języka naturalnego ludziom. Bez wątpienia zrewolucjonizuje on naszą codzienność i szereg gałęzi gospodarki. Model ten opiera się na architekturze zwanej Transformer, jednak zasada uczenia się tej sieci nie odbiega zbytnio od prostych sieci neuronowych i jest oparta na propagacji wstecznej. Zatem znajomość podstawowych budulców sieci neuronowych to cenna umiejętność, pozwalająca lepiej zrozumieć rewolucję, z którą mamy do czynienia. Wiesz już, ile korzyści płynie z biegłości w machine learning i scrapingu, pora przełożyć to na realne kompetencje. Czas najwyższy, by wykorzystać technologię i moc płynącą w danych do tworzenia rozwiązań przyszłości! W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia: Poznasz zasady formatowania kodu w Pythonie, zgodnie ze standardem PEP 8 Nauczysz się typowania i tworzenia docstringów Dowiesz się, czym jest zdrapywanie danych i kiedy jest legalne Poznasz elementy kodu strony internetowej i przeglądarkowe narzędzia dla deweloperów Za pomocą sterownika Selenium nauczysz się scrapingu danych stron ładowanych dynamicznie Poznasz moduł BeautifulSoup służący do zbierania danych z sieci Opanujesz podstawy uczenia maszynowego – teorię i matematykę sieci neuronowych Poznasz matematykę uczenia się sieci – propagację wsteczną Dowiesz się, jakie zastosowania ma funkcja aktywacji Skorzystasz w praktyce z możliwości bibliotek NumPy i pandas Utworzysz własną sieć neuronową Zdefiniujesz kilka klas warstw sieci, w tym warstwę głęboką Przeprowadzisz propagację wsteczną dla powyższych warstw Za pomocą biblioteki TensorFlow utworzysz prostą sieć neuronową Zaimplementujesz model uczenia się sieci neuronowej Przetestujesz utworzoną sieć na zbiorze danych z biblioteki scikit-learn Opanujesz uczenie sieci na podstawie wcześniej zdrapanych danych Utworzysz funkcję do diagnostyki wyników zwracanych przez sieć Web scraping w data science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie pozwoli Ci zdobyć umiejętności potrzebne do sprawnego pozyskiwania informacji ze stron internetowych. Opanujesz fundamentalne wzorce i zagadnienia uczenia maszynowego, a następnie wdrożysz się w bardziej zaawansowane tajniki. Nauczysz się matematyki sieci neuronowej i poznasz podstawowe bloki matematyczne budujące sieć, po czym zaimplementujesz sprawną sieć od podstaw. Wiedza na temat budowy i działania poszczególnych elementów sieci neuronowej znacznie ułatwi Ci proces dalszej, samodzielnej nauki. W praktyce sprawdzisz, jakie możliwości daje scraping, na przykładzie pobierania z Internetu danych dotyczących zanieczyszczeń miast. Poznasz bibliotekę NumPy i wykorzystasz jej znajomość do tworzenia tablic, generowania liczb losowych, funkcji aktywacji i sformułowania funkcji błędu średniokwadratowego. Utworzysz funkcje aktywacji, takie jak tangens hiperboliczny czy sigmoid. Dowiesz się, do czego służy biblioteka pandas, i wykonasz funkcje do prezentowania danych, jak również nauczysz się wczytywać dane do ramek DataFrames i zapisywać je do plików .csv. Za pomocą TensorFlow sprawnie utworzysz własną sieć neuronową. Korzystając z biblioteki scikit-learn, przygotujesz dane treningowe dla modeli maszynowych. Wszystkie przykłady i zadania są napisane w Pythonie, dlatego jego znajomość co najmniej na poziomie podstawowym jest zalecana. Kombinacja machine learning i scrapingu pozwala na tworzenie zaawansowanych rozwiązań analitycznych, prognozowych i automatyzacyjnych, a programistom ułatwia osiąganie wielu celów od początku do końca – od pozyskania danych po wyciągnięcie z nich nowej informacji. Obie technologie są dziś powszechnie stosowane w przemyśle, a kwalifikacje z obszaru inżynierii danych to istotny atut na rynku pracy. Cześć, zachęcam Was serdecznie do nauki w ramach tego kursu. Dołożyłem wszelkich starań, by precyzyjnie przekazać wiedzę na temat zdrapywania i uczenia maszynowego. Wybrałem taką kombinację tematów, ponieważ liczę, że popchnie to Was do podejmowania projektów i rozwiązywania problemów na własną rękę za pomocą stworzonego przez siebie oprogramowania. Mogą z tego powstać fantastyczne rzeczy, które pozytywnie wpłyną na życie innych ludzi. Dziękuję za zainteresowanie i życzę Wam miłej nauki!  Tobiasz Bajek

Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych

Tobiasz Bajek

Obierz kurs na... architekturę splotowych sieci neuronowych Jaki jest najgorętszy temat w informatyce ostatnich lat? Bez wątpienia palmę pierwszeństwa dzierży sztuczna inteligencja. Jej możliwości, rozwój, sposoby, za których pośrednictwem działa. A skoro o AI mowa, to nie sposób nie poruszyć zagadnienia uczenia maszynowego: obszaru sztucznej inteligencji poświęconego algorytmom, które poprawiają się automatycznie poprzez doświadczenie, czyli ekspozycję na dane. Dalej dochodzimy do web scrapingu (zdrapywania), polegającego na ekstrakcji danych ze stron internetowych, by je przechować i na dalszych etapach wykorzystywać choćby do analizy. Zarówno uczenie maszynowe, jak i zdrapywanie danych to niezwykle praktyczne kwestie, których znaczenie w informatyce – i szerzej: w nauce i biznesie – wciąż rośnie. Ten kurs wprowadzi Cię w tematykę związaną z web scrapingiem i uczeniem maszynowym w data science. Poruszymy w nim kwestie związane ze splotowymi (inaczej konwolucyjnymi) sieciami neuronowymi, dzięki którym możliwe jest rozpoznawanie obrazów – zaprezentujemy szczegółowo podstawy architektury takich sieci i wytłumaczymy znaczenie ich elementów. Zagłębimy się także w zagadnienia dotyczące zdrapywania danych i pewne bardziej zaawansowane mechanizmy, jak przemieszczanie się na nowe strony i klikanie na elementy stron. Wiedza i umiejętności zaprezentowane w szkoleniu przydadzą się przede wszystkim programistom i innym osobom pracującym z danymi. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Proponowany przez nas kurs obejmuje takie zagadnienia jak: Obsługa błędów w Pythonie – na kilku przykładach Testy jednostkowe – dowiesz się, czemu służą Biblioteka Pytest do testów jednostkowych – nauczysz się konfigurować testowanie Zeszyty Jupyter Notebook pozwalające na prototypowanie w Pythonie Widgety w zeszytach Jupyter Teoria charakterystyki audio – analiza częstotliwości, melspektrogramy Preprocessing plików audio Graficzne prezentowanie właściwości plików audio Wprowadzenie w splotowe sieci neuronowe – zrozumiesz ich architekturę Wyjaśnienie elementów splotowych sieci, takich jak jądro, padding itd. Diagnostyka splotowych sieci neuronowych, na przykład wizualizowanie sygnału wychodzącego z poszczególnych warstw, wizualizowanie wag warstw sieci itd. Wprowadzenie w temat uczenia sieci neuronowych na plikach audio Prezentacja pipelinu danych do uczenia – od obróbki preprocessingiem, przez uczenie, po dokonywanie predykcji Zaawansowanie zdrapywanie – zapisywanie danych przeglądarki, jak logowanie, czy konfiguracji pobierania plików z sieci Zdrapywanie – przechodzenie na nowe strony internetowe i klikanie na elementy stron Szkolenie Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym – gdy zrozumiesz architekturę splotowych sieci neuronowych, zdobędziesz wiedzę dotyczącą fundamentów tej nauki. Poznasz poszczególne elementy sieci splotowych i tym samym dowiesz się, z czego wynika ich użycie. Będziesz w stanie dokonać pewnego zakresu diagnostyki poprzez wizualizację wyjścia warstw. Po szkoleniu będziesz samodzielnie dynamicznie zdrapywać dane ze stron internetowych, przechodzić po kolejnych stronach, klikać na ich elementy, zapisywać dane przeglądarki i pliki na komputerze. OpenAI GPT4 a splotowe sieci neuronowe W marcu 2023 roku zaprezentowano model sieci neuronowej OpenAI GPT4, który dorównuje ludziom w zakresie rozumienia języka naturalnego. Chatboty takie jak ten z pewnością zrewolucjonizują nasze życie i cały szereg gałęzi gospodarki. Model GPT4 opiera się akurat na architekturze Transformer – nieco innej niż omawiana podczas kursu. Ale zasada uczenia się tej sieci nie odbiega bardzo od prostych sieci neuronowych: w jednym i w drugim wypadku chodzi o propagację wsteczną. Stąd znajomość podstawowych budulców sieci neuronowych stanowi cenną wiedzę, pozwala bowiem lepiej rozumieć rewolucję, z którą mamy obecnie do czynienia.