Praktyczne wprowadzenie do Data Science

Opis

Intensywne szkolenie wprowadzające do świata Data Science, łączące teorię statystyczną z praktycznym zastosowaniem algorytmów uczenia maszynowego. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne poznają cały proces analizy danych – od ich pozyskania, przez czyszczenie i przetwarzanie, aż po budowę modeli predykcyjnych. Program został zaprojektowany tak, aby przekazać praktyczne umiejętności natychmiast przekładające się na realizację projektów biznesowych.

Profil uczestnika

• Analitycy biznesowi chcący rozszerzyć swoje kompetencje
• Programiści zainteresowani analizą danych
• Specjaliści BI pragnący zgłębić uczenie maszynowe
• Menedżerowie projektów analitycznych
• Osoby rozpoczynające karierę w Data Science
• Analitycy danych chcący usystematyzować wiedzę
• Specjaliści marketingu zainteresowani analizą predykcyjną
• Badacze naukowi planujący wykorzystać metody Data Science

Agenda

1. Podstawy Data Science
   • Wprowadzenie do analizy danych
   • Narzędzia i środowisko pracy
   • Proces zbierania i przygotowania danych
   • Eksploracyjna analiza danych
2. Statystyka w praktyce
   • Podstawowe miary i wizualizacje
   • Testowanie hipotez
   • Analiza korelacji i regresji
   • Walidacja modeli statystycznych
3. Uczenie maszynowe
   • Algorytmy nadzorowane i nienadzorowane
   • Drzewa decyzyjne i lasy losowe
   • Sieci neuronowe i deep learning
   • Ocena jakości modeli
4. Praktyczne zastosowania
   • Predykcja i klasyfikacja
   • Segmentacja klientów
   • Analiza sentymentu
   • Systemy rekomendacyjne

Korzyści

• Praktyczna znajomość narzędzi Data Science
• Umiejętność projektowania i realizacji projektów analitycznych
• Zdolność budowy i oceny modeli uczenia maszynowego
• Zrozumienie statystyki w kontekście biznesowym
• Umiejętność wizualizacji i prezentacji wyników analiz
• Znajomość dobrych praktyk w projektach Data Science
• Zdolność interpretacji wyników analizy danych
• Certyfikat potwierdzający zdobyte umiejętności

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość programowania
• Znajomość matematyki na poziomie akademickim
• Umiejętność logicznego myślenia
• Podstawy statystyki opisowej

Zagadnienia

• Metodologia CRISP-DM
• Eksploracyjna analiza danych
• Przygotowanie i czyszczenie danych
• Inżynieria cech
• Algorytmy uczenia maszynowego
• Walidacja krzyżowa
• Ocena jakości modeli
• Wizualizacja danych
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Deep learning
• Optymalizacja hiperparametrów
• Wdrażanie modeli

Poznaj naszą firmę