python

&

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.

Предварителна подготовка
Знания по програмиране или математика могат да помогнат за по-доброто разбиране на материала, но определено не са задължителни.

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.
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:

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.

ТЕМИ

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
Избрани моменти от курса

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.
Можете да добавите видео курса по време на поръчката.

  • 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;
Обратна връзка

За всяка изпратена задача получавате индивидуални препоръки, съвети и насоки как да подобрите подхода си от лектора.

Вземете курса на видео сега

  • Не искате да чакате началото на курса, за да започнете да учите
  • Нямате възможност да се включвате в занятията
  • Предпочитате да учите със своето темпо

От 1 до 31 август вземете видео курса с 50лв отстъпка. Учете през август с промокод AUG2022LEARN .

Видео курс

360лв
  • 30 часа
  • Видео запис от реално обучение
  • Всички примери и записки
  • Комуникация с лектора по имейл
  • Незабавен достъп
Започнете да учите

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:

Няколко думи от нашите курсисти

Често задавани въпроси

Това е видеозапис от реално проведено обучение.  Можете да учите в удобно за вас време.

Видеозаписите от обучението можете да гледате в удобно за вас място и работна  среда.

Устройствата на които може да се възпроизвеждат записите са мобилен телефон, таблет, лаптоп, стационарен компютър. Достатъчно е да имате Интернет връзка и ентусиазъм за учене.

Ако обучението, което закупувате на видеозапис изисква инсталирането на софтуер, вие ще получите необходимите инструкции и ресурси в първите записи и лекционни материали.

Записването във видео курс  става след като внесете пълната сума за обучението.

След потвърждаване на плащането получавате пълен достъп до записите, примерите и лекционните материали на курса.

 

Заплащането може да се направи, като изберете бутона Започнете да учите

Имате възможност да направите плащане  чрез  дебитна / кредитна карта или по банков път.

Ако изберете банков превод, приложението ще генерира проформа фактура, с необходимите данни за плащане. Ще бъде указан срок, в който да направите превода.

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.

Вижте повече за документите, които издаваме, тук.

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?

Вижте нашата Политика за поверителност

За да предложим по-висококачествена услуга сайта ни използваме бисквитки (cookies)