python logo
python
&

Анализ на данни
Машинно обучение

5 Ноември
19:00 - 21:00
8 седмици
Това обучение започна. Да ви информираме ли за следващи дати?
Регистрирайте се на тази страница. Ще се свържем с вас с информация за следващи дати.

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.
Научете повече
Предварителна подготовка
Знания по програмиране или математика могат да помогнат за по-доброто разбиране на материала, но определено не са задължителни.
Ако не сте уверени, че познанията ви са достатъчно задълбочени:
+ Включва разяснения от различни области на математиката
+​ Допълнителни материали по теоретичната и практическата част
python лого

Python и алгоритмите

Програмата на курса включва основните модели и алгоритми използвани в анализа на данни и машинното обучение като за практическите примери се използва езика за програмиране Python.

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

В практическата част са включени всички етапи от зареждането на данните, тяхната предварителна обработка и начален анализ до построяването на модела и оценката на неговото качество.
Запазете своето място
За кого е подходящо това обучение
Анализът на данни и машинното обучение са едни от най-интересните и перспективни области за професионално развитие днес. Този курс е възможност да започнете своето движение в тази посока.
Обучението е насочено към специалисти проектиращи или разработващи бизнес софтуер, системи за препоръки, уеб приложения и други системи включващи алгоритми за машинно обучение.
В примерите са използвани извадки от данни свързани с:
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.
Фокус върху практиката
Обучението е изключително практически насочено, ориентирано към решаване на проблеми.
Обратна връзка
Ще получавате индивидуални напътствия за вашата работа и подход. Обученията ни протичат в малки групи до 12 участника.
Запазете своето място
Програма
Начало: 5 Ноември 2019, вторник, 19:00 до 21:00
Дни на провеждане: вторник и четвъртък

Анализ на данни & машинно обучение

Начало: 5 ноември, вторник, 19:00
Продължителност: 8 седмици

Ключови пакети на Python за анализ на данни и ML

- numpy;
- pandas;
- matplotlib;
- seaborn;
- sklearn;
- SciPy;

Подготовка на данните

- зареждане на данни;
- първоначално изследване на данните;
- типове данни от гледна точка на статистиката;
- определяне на основни статистически показатели;
- обработка на липсващи данни;
- отстраняване на грешки и излишни данни;
- комбиниране на данни от извадки;
- графично представяне и визуален анализ на данните

Контролирано машинно обучение (supervised learning)

- задачи за класификация и регресия (прогнозиране);
- недообучение (underfitting) и преобучение (overfitting);
- способност на моделите да обобщават;
- метод на к най-близки съседи (k-Nearest Neighbours);
- линейни модели;
- наивен класификатор на Бейс;
- методи използващи дървовидни структури;
- метод на опорните вектори

Неконтролирано обучение (unsupervised learning)

- мащабиране на данните от извадката;
- понижаване на размерността на данните;
- метод на главните компоненти (Pricipal Components Analysis);
- клъстеризация на данни с метода на к-средни;
- агломеративна клъстеризация;
- оценка на качеството на алгоритмите за клъстеризация

Синтезиране на характеристики. Оценка и подобрения в качеството на моделите

- кодиране на номинални стойности;
- дискретизация на данни;
- синтезиране на характеристики;
- методи за кръстосана оценка на качеството;
- решетъчно търсене на оптимален модел;
- метрики за оценка на качеството;
- търсене на оптимални параметри чрез обединяване на алгоритми
Запазете своето място
Не ви достигат знания по python?
Учете със своето темпо, в удобно време.
Вземете видеокурсове Въведение в python за 60 лв. вместо 180 лв.

Теми на видеокурса: Въведение в python

Въведение

- разлики между Python 2 и Python 3;
- инсталиране на интерпретатора и среди за разработка.

Променливи

- декларация на променливи;
- особености на променливите (id(), type());
- типове данни;
- постоянни (mutable) и непостоянни (immutable) типове;
- колекции (tuple, list, dictionary,string);

Oператори

- аритметични;
- сравнение;
- логически;
- оператори за работа с колекции;

Условно изпълнение и условни изрази

- конструкции за условно изпълнение: if;
- условни изрази

Циклично изпълнение и циклични изрази

- конструкции за циклично изпълнение: while, do ... while, for, for с колекции;
- циклични изрази

Деклариране на собствени функции

- 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)
python лого
Обратна връзка
За всяка изпратена задача получавате индивидуални препоръки, съвети и насоки как да подобрите подхода си от лектора.
Цена
&

Анализ на данни
Maшинно обучение

Начало: 5 ноември
Продължителност: 8 седмици
480.00 лв
с възможност за разсрочено плащане
&

Анализ на данни
Maшинно обучение

+

Видеокурс 

Въведение в python

Начало: 5 ноември
Продължителност: 8 седмици
540.00 лв
с възможност за разсрочено плащане
РЕГИСТРАЦИЯ
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.
Присъствена
Обучението се провежда в учебния център на адрес бул. Дондуков 43, ет. 1, София. Трябва да разполагате с лист и химикал за записки и лаптоп за някои от занятията.
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.
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:
Запазете своето място
Няколко думи от нашите курсисти
Препоръчвам курсовете по програмиране. Много добре структурирани и предадени. Полезни както за начинаещи така и за напреднали.
Лъчезар П.
Препоръчвам за хора които наистина искат да се научат и не уплашени от новости.
Много качествени обучения.
Милен Г.
Често задавани въпроси

Кога се провеждат занятията?

Начало: 5 ноевмри, вторник
Обучението ще се провежда в дните вторник и четвъртък от 19:00 до 21:00. Обучението ще продължи 8 седмици.
Почивни седмици: 28 окт. - 1 ное. и 25ное. - 29 ное.
Край на обучението: 16 януари, четвъртък

Къде се провеждат занятията?

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).
Ако нямате възможност да дойдете в Центъра, можете да се включите и от офиса/ дома си с конферентна връзка. Ще можете пълноценно да участвате в обучението.

Трябва ли да си инсталирам софтуер?

Няма нужда предварително да инсталирате софтуер. Лекторът ще разясни какво е необходимо на първото занятие. Използваме безплатен и широко достъпен софтуер.

Трябва ли да си нося компютър?

Ако желаете да работите паралелно с лектора, можете да си донесете лаптоп. Някои занятия ще са под формата на работилница и ще изискват да си донесете лаптоп.

Как мога да се запиша?

Записването и включването в обучението става след като внесете част или пълната сума за обучението най-късно на 1 ноември или до запълване на групата.
За да запазите мястото си и да заявите интерес към включването в този курс, можете да натиснете бутона Регистрация. Ние ще се свържем с вас с повече информация.
Можете директно да се свържете с нас тук.

Как мога да заплатя?

Заплащането става най-късно на 1 ноември. Можете да внесете цялата сума или част от нея по план, съгласуван с нас:
В брой на място в офиса ни на адрес бул. Дондуков № 43;
С карта в офиса ни;
По банков път. Ще ви изпратим проформа фактура с информация за плащането.

Ще получа ли сертификат за обучението?

Всички успешно преминали обучението (предали поне 60% от задачите за самостоятелна работа) ще получат удостоверение по наш образец.
Ще съдържа информация за това какви курсове сте преминали, с каква продължителност и кога.
След приключване на курса, предаване на проекти и преминаване на теоретичен изпит (тестове), можете да получите Удостоверение за професионална квалификация по образец на Министерството на образованието и науката.
Удостоверението по образец на МОН съдържа и оценки. Заплаща се еднократна административна такса от 20.00 лв.
Вижте повече за документите, които издаваме, тук.
Запазете своето място
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?
Вашето запитване бе изпратено успешно!













© Copyright 2019 - Devise Expert - Всички права запазени
closeclock-opencilmap-markercalendarchevron-downcredit-cardfeedmoneyrotate-leftcomments-oquote-rightcirclesuperscriptrocketyoutube-playbankpaper-planeplugfaenvelopephone-handsetmap-marker linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram