Szkolenie Wykrywanie anomalii z wykorzystaniem Python i R
Praktyczne informacje o szkoleniu
- KATEGORIA: Technologie
- PODKATEGORIA: AI
- KOD SZKOLENIA: IT-AI-25
- CZAS TRWANIA: 2 dni
- INFORMACJA CENOWA od: 1950 zł netto za jedną osobę
- RODZAJ SZKOLENIA: szkolenie zamknięte
- JĘZYK SZKOLENIA: polski
- FORMA REALIZACJI: stacjonarna, online
Opis szkolenia
Zaawansowane szkolenie z technik wykrywania anomalii przy użyciu języków Python i R. Uczestnicy poznają metody statystyczne i uczenia maszynowego do identyfikacji nietypowych wzorców w danych. Program łączy teorię statystyczną z praktycznymi implementacjami, umożliwiając uczestnikom samodzielne tworzenie systemów detekcji anomalii w środowisku biznesowym.
Profil uczestnika
- Analitycy danych pracujący z detekcją anomalii
- Data Scientists
- Specjaliści ds. bezpieczeństwa systemów
- Analitycy fraud detection
- Inżynierowie machine learning
- Badacze i naukowcy pracujący z danymi
Agenda
- Podstawy wykrywania anomalii
- Typy anomalii i ich charakterystyka
- Metody statystyczne
- Przygotowanie danych
- Walidacja wyników
- Techniki uczenia maszynowego
- Supervised learning w detekcji
- Unsupervised learning
- Ensemble methods
- Deep learning approaches
- Implementacja w Python i R
- Biblioteki do wykrywania anomalii
- Integracja Python i R
- Optymalizacja algorytmów
- Wizualizacja wyników
- Praktyczne zastosowania
- Monitoring systemów
- Detekcja fraudów
- Analiza szeregów czasowych
- Systemy alertów
Korzyści
Uczestnik nauczy się implementować zaawansowane systemy wykrywania anomalii. Uczestnik zdobędzie umiejętność łączenia technik statystycznych z uczeniem maszynowym. Uczestnik będzie potrafił dobierać odpowiednie metody do różnych typów anomalii. Uczestnik pozna praktyczne zastosowania detekcji anomalii w biznesie. Uczestnik rozwinie umiejętności w zakresie pracy z Python i R. Uczestnik będzie umiał tworzyć systemy monitoringu i alertowania.
Wymagane przygotowanie uczestników
- Znajomość podstaw statystyki
- Doświadczenie w programowaniu Python
- Podstawowa znajomość R
- Wiedza z zakresu uczenia maszynowego
Zagadnienia
- Metody statystyczne
- Algorytmy uczenia maszynowego
- Integracja Python i R
- Preprocessing danych
- Walidacja modeli
- Wizualizacja anomalii
- Systemy monitoringu
- Detekcja fraudów
- Analiza czasowa
- Optymalizacja algorytmów
Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Justyna Kalbarczyk
+48 516 098 221
justyna.kalbarczyk@eitt.pl
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.pl
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























