Szkolenie DataRobot – automatyzacja uczenia maszynowego
Praktyczne informacje o szkoleniu
- KATEGORIA: Technologie
- PODKATEGORIA: AI
- KOD SZKOLENIA: IT-AI-43
- CZAS TRWANIA: 1 dzień
- INFORMACJA CENOWA od: 1850 zł netto
- JĘZYK SZKOLENIA: polski
- FORMA REALIZACJI: stacjonarna, online
Opis szkolenia
Szkolenie koncentruje się na wykorzystaniu platformy DataRobot do automatyzacji procesów uczenia maszynowego. Uczestnicy poznają zaawansowane funkcje platformy oraz najlepsze praktyki w zakresie automatyzacji modelowania predykcyjnego. Program łączy teorię z praktycznymi warsztatami, podczas których uczestnicy pracują na rzeczywistych przypadkach użycia. Zajęcia prowadzone są w formie interaktywnych warsztatów z wykorzystaniem platformy DataRobot.
Profil uczestnika
- Analitycy danych
- Data Scientists
- Specjaliści ds. uczenia maszynowego
- Analitycy biznesowi
- Menedżerowie projektów AI/ML
- Konsultanci ds. analizy danych
- Specjaliści ds. automatyzacji procesów
- Eksperci ds. transformacji cyfrowej
Agenda
- Wprowadzenie do DataRobot
- Architektura platformy
- Konfiguracja środowiska
- Import i przygotowanie danych
- Automatyczne profilowanie danych
- Automatyczne modelowanie
- Wybór algorytmów
- Strojenie parametrów
- Ewaluacja modeli
- Interpretacja wyników
- Zaawansowane funkcje
- Inżynieria cech
- Detekcja anomalii
- Modelowanie szeregów czasowych
- Eksplanacja modeli
- Wdrażanie i monitoring
- Deployment modeli
- Monitoring wydajności
- Zarządzanie modelami
- Integracja z systemami
Korzyści
Uczestnik zdobędzie umiejętność efektywnego wykorzystania platformy DataRobot w projektach ML. Nauczy się automatyzować procesy tworzenia i wdrażania modeli predykcyjnych. Pozna techniki optymalizacji i monitorowania modeli uczenia maszynowego. Będzie potrafił interpretować i wyjaśniać działanie modeli automatycznego ML. Zdobędzie wiedzę o najlepszych praktykach w automatyzacji uczenia maszynowego. Nauczy się integrować rozwiązania DataRobot z istniejącymi systemami.
Wymagane przygotowanie uczestników
- Podstawowa znajomość uczenia maszynowego
- Doświadczenie w analizie danych
- Znajomość procesów biznesowych
- Podstawy statystyki
Zagadnienia
- Automatyczne uczenie maszynowe
- Przygotowanie danych
- Inżynieria cech
- Selekcja modeli
- Interpretacja wyników
- Monitoring modeli
- Wdrażanie rozwiązań
- Optymalizacja wydajności
- Zarządzanie projektami ML
- Automatyzacja procesów
- Integracja systemów
- Najlepsze praktyki MLOps
Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Justyna Kalbarczyk
+48 516 098 221
justyna.kalbarczyk@eitt.academy
ul. Ząbkowska 31 03-736 Warszawa
Formy realizacji szkolenia
Szkolenie stacjonarne
- Szkolenie w siedzibie klienta lub wskazanej lokalizacji
- Sala szkoleniowa wyposażona w niezbędny sprzęt
- Materiały szkoleniowe w formie elektronicznej
- Przerwy kawowe i lunch
- Bezpośrednia interakcja z trenerem
- Networking w grupie
- Ćwiczenia warsztatowe w zespołach
Szkolenie zdalne
- Wirtualne środowisko szkoleniowe
- Materiały w formie elektronicznej
- Interaktywne ćwiczenia online
- Breakout rooms do pracy w grupach
- Wsparcie techniczne podczas szkolenia
- Nagrania sesji (opcjonalnie)
Możliwość dofinansowania
Szkolenie może zostać sfinansowane ze środków publicznych w ramach:
- Krajowego Funduszu Szkoleniowego (KFS)
- Bazy Usług Rozwojowych (BUR)
- Projektów unijnych realizowanych przez PARP
- Programu Akademia HR (PARP)
- Regionalnych programów operacyjnych
W przypadku zainteresowania dofinansowaniem, nasz zespół pomoże w przygotowaniu wymaganej dokumentacji.
MASZ PYTANIA?
Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych szkoleniach, programach oraz współpracy. Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje zapytania!
Zaufali nam
Poznaj naszą firmę

Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Justyna Kalbarczyk
+48 516 098 221
justyna.kalbarczyk@eitt.academy
ul. Ząbkowska 31 03-736 Warszawa
FAQ — Często zadawana pytania
- Zaproszenie w formie one-pager’a z terminami
- Kick-off projektu
- Strategiczne przywództwo i myślenie
- Komunikacja i współpraca. Zarządzanie konfliktem
- Motywowanie, angażowanie i trudne decyzje w biznesie
- Zarządzanie zmianą i innowacjami. Przywództwo w kryzysie
- Budowa organizacji przyszłości
- Warsztat dobrych praktyk – retrospektywa; stworzenie spójnego programu dla średniego i niższego szczebla zarządzania























