Python w Data Science – od podstaw do zaawansowanych technik

Opis

Kompleksowe szkolenie wprowadzające w świat analizy danych i uczenia maszynowego z wykorzystaniem Pythona. Program obejmuje zarówno podstawy programowania w Pythonie, jak i zaawansowane techniki data science. Kurs prowadzony jest w formie warsztatów, gdzie teoria jest natychmiast przekładana na praktyczne projekty z wykorzystaniem rzeczywistych zbiorów danych. Uczestnicy pracują z popularnymi bibliotekami takimi jak NumPy, Pandas, Scikit-learn i TensorFlow, ucząc się całego procesu analizy danych – od ich pozyskania i przygotowania, przez eksplorację i wizualizację, aż po budowę modeli predykcyjnych.

Profil uczestnika

• Analitycy danych rozpoczynający pracę z Pythonem
• Programiści chcący rozszerzyć umiejętności o data science
• Specjaliści biznesowi zainteresowani analizą danych
• Naukowcy i badacze potrzebujący narzędzi do analizy danych
• Inżynierowie ML i AI
• Statystycy przechodzący na Pythona
• Osoby zainteresowane karierą w data science

Agenda

1. Podstawy Pythona dla data science
• Struktury danych i operacje na nich
• Biblioteki NumPy i Pandas
• Praca z różnymi formatami danych
• Analiza eksploracyjna
2. Wizualizacja i przygotowanie danych
• Biblioteki matplotlib i seaborn
• Techniki czyszczenia danych
• Inżynieria cech
• Eksploracyjna analiza danych
3. Uczenie maszynowe
• Algorytmy nadzorowane i nienadzorowane
• Ocena modeli i walidacja
• Dostrajanie hiperparametrów
• Praktyczne zastosowania ML
4. Zaawansowane techniki
• Deep learning z TensorFlow
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Analiza szeregów czasowych
• Optymalizacja wydajności

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie realizować projekty z zakresu analizy danych i uczenia maszynowego w Pythonie. Zdobędzie umiejętność efektywnego przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych z wykorzystaniem specjalistycznych bibliotek. Będzie w stanie tworzyć zaawansowane wizualizacje i raporty analityczne. Nauczy się projektować i implementować modele uczenia maszynowego dostosowane do konkretnych problemów biznesowych. Opanuje techniki oceny i optymalizacji modeli predykcyjnych. Zdobędzie praktyczne doświadczenie w pracy z rzeczywistymi zbiorami danych.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość programowania
• Zrozumienie podstaw statystyki
• Znajomość algebry liniowej w podstawowym zakresie
• Umiejętność analitycznego myślenia

Zagadnienia

• Programowanie w Pythonie
• Biblioteki do analizy danych
• Wizualizacja danych
• Uczenie maszynowe
• Deep learning
• Przetwarzanie danych
• Analiza statystyczna
• Inżynieria cech
• Ocena modeli
• Optymalizacja algorytmów
• Praktyczne zastosowania ML
• Narzędzia data science

Poznaj naszą firmę