DATAcademy

 

 

PODSTAWY 

PYTHONA W ML

O szkoleniu

Kurs “Podstawy Pythona w ML” ma na celu wprowadzenie uczestników do świata programowania nakierowanego na pracę z danymi.  Podczas kursu uczestnicy nauczą się między innymi podstaw programowania, obsługi bibliotek służących do analizy danych, a także wizualizacji danych oraz podstaw modelowania.

Dla kogo jest kurs

Kurs jest przeznaczony dla osób, które chcą:

  • wejść do świata analizy danych,
  • przebranżowić się,
  • nauczyć się pracować z danymi,
  • nauczyć się programować,
  • zrozumieć czym jest szeroko pojęty Data Science.

Czego się nauczysz?

kod programowanie python

Zajęcia w dogodnym czasie

Obecnie prowadzimy zapisy na kurs weekendowy

40 godzin nauki

24 godziny zajęć + 16 godzin pracy własnej w czasie 4 tygodni

Od podstaw

Dla osób, które nie miały wcześniej do czyniania z pythonem/ML

Kameralna grupa

Maksymalnie 5 osób w grupie

Certyfikat ukończenia

Poświadczający nabyte umiejętności

Zdalna forma nauki

Zajęcia na platformie Zoom

Materiały do pracy własnej

Dedykowane do każdej części, możliwość zakupu samych materiałów

Wsparcie po zakończeniu kursu

Pozostajemy dostępni do pomocy w formie mailowej również po zakończeniu szkolenia

Program szkolenia

  • Szkolenie “Podstawy Pythona w ML” składa się z 4 wymienionych poniżej części
  • Nie robimy przydługiego wstępu z teorii (ograniczamy się do potrzebnego minimum), szybko przechodzimy do praktyki i uczymy na konkretnych przykładach.
  • Na ostatnich zajęciach uczestnik otrzyma od nas zbiór danych do wykonania projektu końcowego obejmującego wszystkie omawiane zagadnienia. Projekt zostanie sprawdzony i oceniony. Jego wykonanie będzie warunkiem otrzymania końcowego certyfikatu.
  • Około 2 tygodnie po ostatnich zajęciach zorganizowane zostaną dodatkowe indywidualne 20-minutowe konsultacje dla chętnych, w ramach których uczestnik będzie miał możliwość skonsultowania wątpliwości oraz problemów dotyczących zagadnień poruszanych w czasie kursu oraz przy wykonywaniu projektu końcowego.

CZĘŚĆ 1

Podstawy Pythona

Pierwsza część kursu skupia się na zapoznaniu uczestnika z najważniejszymi zagadnieniami związanymi z programowaniem. Uczestnik nauczy się między innymi:

  • w pełni wykorzystywać potencjał Jupyter Notebook,
  • pracować na podstawowych typach zmiennych (int, string oraz float),
  • obsługiwać złożone typy danych (listy, słowniki oraz tuple),
  • modyfikować wszystkie typy zmiennych,
  • używać indeksowania oraz slicing,
  • wykorzystywać operatory warunkowe,
  • tworzyć pętle for, while i funkcje.

CZĘŚĆ 2

Numpy i Pandas

W drugiej części kursu uczestnicy nauczą się posługiwać dwoma najważniejszymi bibliotekami do analizy danych: NumPy oraz pandas. W skład części drugiej wchodzą między innymi:

  • umiejętność importowania bibliotek oraz danych,
  • tworzenie oraz transformacje tablic w NumPy,
  • tworzenie i modyfikowanie Series oraz DataFrame,
  • poruszanie się po tablicach danych,
  • nauka funkcji apply i groupby,
  • obsługa różnych typów danych w tabeli danych,
  • tworzenie tablic przestawnych,
  • łączenie różnych zbiorów danych.

CZĘŚĆ 3

Wizualizacje w Matplotlib i Seaborn

Trzecia część kursu skupia się na wprowadzeniu słuchacza do wizualizacji danych przy użyciu matplotlib oraz seaborn. Uczestnik nauczy się:

  • podstawowych pojęć związanych z wizualizacją danych,
  • dostępnych sposobów rysowania wykresów,
  • stylizacji i modyfikowania wykresów,
  • przedstawiać kilka wykresów na jednym układzie współrzędnych,
  • tworzyć specjalistyczne wykresy (mapy ciepła, violin plot i wiele innych).

CZĘŚĆ 4

Wprowadzenie do ML z Scikit-Learn

Na końcowym etapie kursu zostanie przeprowadzone wprowadzenie do teorii stojącej za uczeniem maszynowym. Uczestnik dowie się miedzy innymi:

  • czym jest Machine Learning,
  • jakie są metody uczenia maszynowego,
  • czym jest i jak korzystać z biblioteki scikit-learn,
  • jak przygotować dane do modelowania (braki danych, one-hot-encoding),
  • w jaki sposób stworzyć model klasyfikacyjny i regresyjny i jak go ocenić,
  • na czym polega klasteryzacja i jak jej dokonać.

Używane technologie

python programowanie
python jupyter notebook Podstawy Pythona w ML
Data Science od podstaw numpy biblioteka programowanie python
Data Science od podstaw pandas programowanie python
Data Science od podstaw
matplotlib wizualizacje
seaborn wizualizacje programowanie python

Cennik i terminy

Materiały do kursu

199PLN

Ponad 250 stron praktycznych materiałów w formacie .pdf

Kod źródłowy do materiałów do pracy w jupyter notebook

Zadania do pracy własnej w jupyter notebook

NAJPOPULARNIEJSZY

Kurs weekendowy

1249PLN

02.07-24.07.2022

soboty i niedziele

12:00 - 15:00

24h zajęć + 16h pracy własnej

Kurs w dni robocze

1249PLN

04.07-28.07.2022

poniedziałki, środy i czwartki

18:00-20:00

24h zajęć + 16h pracy własnej

FAQ

Tak, kurs jest prowadzony od początku do końca zdalnie.

Do każdego modułu przypisana jest lista prac domowych, które należałoby wykonać po zajęciach. Na zrobienie wszystkich prac domowych przewidujemy około 10 godzin pracy własnej.

Dostęp do materiałów otrzymujesz dożywotnio, lecz zakazane jest udostępnianie ich osobom spoza kursu.

Nie musisz mieć żadnego doświadczenia. Kurs prowadzony jest od podstaw.

Do kursu potrzebny będzie Jupyter Notebook oraz Zoom.

Kurs jest przewidziany na 24 godziny dydaktyczne, które zostaną zrealizowane w przeciągu 4 tygodni.