&
Анализ на данни
Машинно обучение
Какво стои зад алгоритмите за машинно обучение в Python?
Основните модели и алгоритми използвани в анализа на данни и машинното обучение като за практическите примери се използва езика за програмиране Python.
- Възможност за кратко въведение в програмирането на python
- Включва разяснения от различни области на математиката
- Допълнителни материали по теоретичната и практическата част
Python и алгоритмите
Математика в машинното обучение
Включени са сведения от различни области на математиката в обем достатъчен да се разбере същността на използваните методи и факторите, които оказват влияние върху качеството на модела без да е необходимо специално образование в областта на математиката.
Учебното съдържание е проектирано така, че да се постигне оптимален баланс между теория и практика.
Обхваща пълния процес
- търговия
- маркетинг
- човешки ресурси
- кредитиране
- резултати от научни експерименти и др.
Какво получавате като се включите
Видео от всяко занятие
Безплатен неограничен достъп. Ако не можете да се включите на живо няма да изостанете от групата.
Обратна връзка
Ще получавате индивидуални напътствия за вашата работа и подход.
Примери и задачи
Ще има домашни. Обучението е изключително практически насочено, ориентирано към решаване на проблеми.
Анализ на данни & машинно обучение
- необходими пакети, инсталации и настройки;
- работен процес при анализа на данни;
- ключови библиотеки и класове;
- зареждане на данни от външни източници;
- визуализация на данни.
- мерки на централната тенденция и разсейването;
- разпределение на данните;
- абнормални стойности;
- линейни връзки между променливите;
- тест на статистически хипотези;
- трансформации на данните;
- типични задачи;
редуциране на дименсии; - метод на главните компоненти (Pricipal Components Analysis);
- клъстеризация на данни;
- метода на к-средни;
- агломеративна клъстеризация;
- оценка на качеството на алгоритмите за клъстеризация
- типични задачи;
- регресия;
- недообучение (underfitting) и преобучение (overfitting);
- класификация;
- метод на к най-близки съседа (k-Nearest Neighbors);
- методи използващи дървовидни структури;
- метод на опорните вектори
Вижте как протича един курс с избрани откъси от занятията.
Кодиране на номинални стойности (7:47)
Заместване на липсващи стойности (8:24)
Избор на променливи чрез рекурсивно елиминиране (4:51)
Не ви достигат знания за python?
Вземете видеокурс Въведение в python с обратна връзка за самостоятелните задачи за 111 лв. вместо 279 лв.
Учете със своето темпо, в удобно време. Ще получите отговори на въпросите си и коментар за всяко домашно.
- инсталиране на интерпретатора и среди за разработка.
- декларация на променливи;
- особености на променливите (id(), type());
- типове данни;
- постоянни (mutable) и непостоянни (immutable) типове;
- колекции (tuple, list, dictionary,string);
- аритметични;
- сравнение;
- логически;
- оператори за работа с колекции;
- условно изпълнение и условни изрази;
- циклично изпълнение и циклични изрази
- предаване на параметири;
- параметри с подразбиращи се стойности;
- функции получаващи променлив брой параметри;
- именувани параметри (keyword arguments);
- keyword-only параметри;
- mutable defaults странични (д)ефекти;
- връщане на стойности;
- функции генератори;
- изрази генератори;
- декоратори на функции;
- ламбда изрази (анонимни функции)
- йерахия на изключенията;
- конструкция за обработка на изключения;
- програмно изхвърляне на изключение;
- данни и методи на класовете;
- инициализатор на класа (конструктор);
- функции за достъп до данните;
- наследяване;
19:00 – 21:00
Онлайн в реално време
Записване след 7 февруари
python
Анализ на данни
Maшинно обучение
- 30 уч. часа
- Онлайн в реално време
- Видео от всяко занятие
- Индивидуална обратна връзка
480 лв
Ранно записване до 7 февруари
python
Анализ на данни
Maшинно обучение
- 15% отстъпка за ранно записване
- 30 уч. часа
- Онлайн в реално време
- Видео от всяко занятие
- Индивидуална обратна връзка
408 лв
Ранно записване до 7 февруари
python
Анализ на данни
Maшинно обучение
- 15% отстъпка за ранно записване
- 30 уч. часа
- Онлайн в реално време
- Видео от всяко занятие
- Индивидуална обратна връзка
408 лв
Записване след 7 февруари
python
Анализ на данни
Maшинно обучение
- 30 уч. часа
- Онлайн в реално време
- Видео от всяко занятие
- Индивидуална обратна връзка
480 лв
Записването в курса става с внасяне на таксата за обучението
- Ако предпочитате да учите със своето темпо
- Нямате възможност да се включвате в занятията
- Не искате да чакате началото на курса, за да започнете да учите
python
Анализ на данни
Maшинно обучение
- Видео запис от реално обучение
- Всички материали: задачи и лекции
- Незабавен достъп
- Комуникация с лектора по имейл
Форми на обучение
Налага се да пропуснете някое занятие? Няма да изостанете. Всички занятия се записват. Можете да наваксате пропуснатото в удобно за вас време.
Дистанционна с конферентна връзка
Можете да се включите и от вкъщи, офиса стига да имате интернет и компютър. Занятието отново се провежда наживо, имате възможност да задавате въпросите си и да участвате в дискусията.
Видео запис
Няма планирано обучение? Можете да учите в удобно за вас време, с вашето темпо, със записите от реално занятие.
Лектор
Дикран Хачикян
С изключителни знания и богат опит в сферата на информационните технологии, Дикран Хачикян е водещ преподавател в областите Програмиране, Бази данни и Линукс.
Широкият спектър дисциплини, способността му да трансформира сложните въпроси в достъпно и разбираемо съдържание го превръщат в предпочитан лектор, както за клиентите на учебния център, така и за редица компании.
За своето обучение в тази сфера му се довериха:
Често задавани въпроси
Начало 14 февруари 2022 понеделник.
Обучението ще се провежда в дните понеделник и сряда от 19:00 до 21:00 часа
Продължителност: 6 седмици
Всички обучения се провеждат онлайн с конферентна връзка, с контакт в реално време между лектора и участниците в курса. Можете да задавате въпроси и да участвате активно в дискусията.
Платформата, която използваме за включването, е лесна за употреба и не изисква инсталация. Ще получите допълнителна информация на имейла си след регистрация.
Учебният център се намира на бул. “Княз Ал. Дондуков” N 43 в близост до Софийска Опера. Има достъп и до двете линии на метрото (спирки Сердика и Софийски университет).
Няма нужда предварително да инсталирате софтуер. Лекторът ще разясни какво е необходимо на първото занятие.
Използваме безплатен и широко достъпен софтуер.
Всички занятия се записват. Ако се наложи да пропуснете занятие можете да наваксате пропуснатото с пълноценния видеозапис от занятието.
Записването става след като заплатите таксата за обучение най-късно един ден преди стартирането на курса или до запълване на групата.
За да пристъпите към плащане, изберете бутона Запазете своето място и следвайте стъпките. Ако имате колебания или допълнителни въпроси можете директно да се свържете с нас тук, за да ви съдействаме.
Плащането може да се осъществи по банков път или чрез дебитна или кредитна карта.
Удостоверение се издава за успешно преминато обучение.
Документът се получава след предадени минимум 75% от задачите за самостоятелна работа.
В удостоверението се вписват модулите, които сте преминали, хорариумът от учебни часове и период на обучение.
Удостоверение за професионална квалификация по образец на МОН
След приключване на курса всеки участник има възможност да се яви на теоретичен и практически изпит. Изпитът не е задължителен, а по желание и преценка на участника в обучението.
Удостоверение за професионална квалификация по образец на Министерството на образованието и науката се получава след успешно положени изпити по теория и практика. Оценките от изпитите се вписват в удостоверението.
Заплаща се еднократна административна такса от 45.00 лв.
Ако не можете да се запишете за онлайн обучение, вероятно в момента няма планирани дати. Гледайте записи от последното проведено обучение като се включите във видео курс.
Свържете се с нас за повече информация.
Имате още въпроси?
Попълнете формата за да се свържем с вас с отговорите. Не пропускайте да отбележите за кой курс е въпросът.
Ще използваме тази информация само за да се свържем с вас по въпроса ви.
Искате да оттеглите съгласието си? Да получите информация за данните
си?
