Data Science, Podejscie Praktyczne - szkolenie zaawansowane

998.0 PLN 948.1 PLN

Data Science, Podejscie Praktyczne - szkolenie zaawansowane

01.02.2021
Online
2 dni
Programista/Architekt, Analityk

Korzyści ze szkolenia dla Ciebie

  • Szkolenie obejmuje zaawansowane techniki analityczne wykorzystywane w Data Science, algorytmy ML, sposoby oceny jakości działania modeli predykcyjnych
  • Łączy aspekty teoretyczne z ich praktyczną, narzędziową realizacją w modelach ML (Python)
Dla kogo jest to szkolenie?

Jest to druga część do szkolenia „Data Science, Podejście Praktyczne – szkolenie podstawowe”.

Szkolenie przeznaczone dla analityków biznesowych i systemowych (danych, procesy biznesowe, ryzyko, reguly biznesowe), dla ekspertów IT (programistów, architektów) oraz dla wszystkich, którzy mają świadomość, że stosowanie zaawansowanych technik analitycznych i algorytmów Machine Learning prowadzi do istotnej przewagi konkurencyjnej. Szkolenie pozwala na poznanie zaawansowanych technik analitycznych w kontekście Data Science, algortymów Machine Learning (ML), sposobów oceny jakości działania uzyskanych modeli predykcyjnych jak również technik umożliwiających ich wyjaśnianie. Szkolenie łączy w sobie aspekty teoretyczne z praktyczną, narzędziową realizacją modeli ML (Python). Uczestnicy mogą przejść od stanu „wiem i rozumiem” do stanu „potrafię zastosować i zrealizować”.

Uczestników szkolenia zachęcamy do wcześniejszego zapoznania się z przygotowanymi przez nas cyklem filmów zawierających powtórzenie z matematyki w zakresie pochodnych, optymalizacji dwuwymiarowej i metod gradientowych: obejrzyj na Youtube

Trenerzy

Michał Pruba

Specjalista od szeroko rozumianego Data Science, w szczególności eksploracji danych oraz algorytmów uczenia maszynowego. Absolwent Fizyki o specjalności Fotonika, na Politechnice Wrocławskiej. Bierze udział w projektach B+R (wizja komputerowa w zastosowaniach Retail) i tworzy rozwiązania Data Science dla klientów z branży finansowej.

Grzegorz Gwardys

10 lat komercyjnego doświadczenia w ML, DL, Wizji Komputerowej i Przetwarzaniu Języka Naturalnego. W Promity jest liderem zespołu Data Science / Computer Vision, realizującego prace R&D oraz usługi z zakresu Data Science. Wykładowca na Politechnice Warszawskiej na studiach podyplomowych z Deep Learning.

Program

  • Dzień pierwszy

    • wstęp do uczenia maszynowego
    • analiza eksploracyjna
    • modele liniowe
    • drzewa decyzyjne i lasy losowe

  • Dzień drugi

    • klasteryzacja
    • redukcja wymiarowości
    • poprawa jakości modelu

Podobne szkolenia

Nie ma tu szkolenia dla Ciebie?
Napisz czego szukasz!