F# w Data Science
Opis
Szkolenie przedstawia możliwości wykorzystania języka F# w projektach Data Science. Program koncentruje się na funkcyjnym podejściu do analizy danych, łącząc teorię z intensywnymi warsztatami praktycznymi. Uczestnicy poznają zaawansowane techniki przetwarzania danych, uczenia maszynowego oraz wizualizacji z wykorzystaniem ekosystemu F#. Szkolenie kładzie szczególny nacisk na praktyczne zastosowanie programowania funkcyjnego w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów analitycznych.
Profil uczestnika
- Programiści .NET zainteresowani analizą danych
- Data Scientists szukający alternatyw dla Pythona i R
- Analitycy danych chcący poszerzyć swój warsztat
- Deweloperzy F# chcący specjalizować się w Data Science
- Specjaliści Machine Learning
- Inżynierowie danych pracujący w środowisku .NET
- Architekci rozwiązań analitycznych
Agenda
- Podstawy F# w kontekście Data Science
- Wprowadzenie do paradygmatu funkcyjnego
- Typy danych i struktury w F#
- Praca z kolekcjami
- Przetwarzanie strumieni danych
- Analiza i przetwarzanie danych
- Biblioteki do analizy danych
- Transformacje i filtrowanie
- Agregacje i grupowanie
- Przetwarzanie równoległe
- Uczenie maszynowe w F#
- Algorytmy klasyfikacji i regresji
- Redukcja wymiarowości
- Walidacja modeli
- Wdrażanie modeli ML
- Wizualizacja i raportowanie
- Biblioteki do wizualizacji
- Interaktywne wizualizacje
- Generowanie raportów
- Integracja z narzędziami BI
Korzyści
- Praktyczna znajomość F# w kontekście Data Science
- Umiejętność implementacji rozwiązań analitycznych
- Znajomość funkcyjnego podejścia do analizy danych
- Zdolność tworzenia wydajnych algorytmów ML
- Umiejętność pracy z dużymi zbiorami danych
- Znajomość ekosystemu F# dla Data Science
- Praktyczne doświadczenie w tworzeniu modeli ML
Wymagane przygotowanie uczestników
- Podstawowa znajomość programowania
- Znajomość podstaw statystyki
- Rozumienie koncepcji analizy danych
- Doświadczenie w środowisku .NET
Zagadnienia
- Programowanie funkcyjne
- Przetwarzanie danych w F#
- Biblioteki analityczne
- Uczenie maszynowe
- Wizualizacja danych
- Przetwarzanie równoległe
- Optymalizacja wydajności
- Integracja z ekosystemem .NET
- Type Providers
- Interoperacyjność z Pythonem i R
- Wdrażanie modeli
- Wzorce projektowe w Data Science
Poznaj naszą firmę
INFORMACJA CENOWA:
od 2950 zł netto za jedną osobę
CZAS TRWANIA (dni): 3
KOD SZKOLENIA: IT-BD-109
MASZ PYTANIA?
Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych szkoleniach, programach oraz współpracy. Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje zapytania!