Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia
What you'll learn
- rozwiązać ponad 100 ćwiczeń z uczenia maszynowego w języku Python
- radzić sobie z rzeczywistymi problemami występującymi w data science
- radzić sobie z rzeczywistymi problemami występującymi w uczeniu maszynowym
- pracować z bibliotekami numpy, pandas, scikit-learn
- pracować z dokumentacją
- zagwarantowane wsparcie instruktora
Requirements
- ukończone kursy ze ścieżki Python Developer
- ukończone kursy ze ścieżki Data Scientist
- wolny czas i chęci do podjęcia kroku w stronę uczenia maszynowego
- posiadam kursy, które mogą pomóc w zdobyciu wszystkich niezbędnych umiejętności wymaganych do tego kursu
Description
Kurs składa się z ponad 100 ćwiczeń (zadania + rozwiązania) w języku Python z uczenia maszynowego. Nacisk położony jest na znajomość biblioteki scikit-learn. Jest to świetny sprawdzian dla osób, które uczą się języka Python i szukają nowych wyzwań.
Kurs jest skierowany do osób, które mają już podstawową wiedzę w języku Python (rekomendowany kurs Programowanie w języku Python - od A do Z) oraz wiedzę na temat uczenia maszynowego (rekomendowane kursy Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I oraz Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II). Jeżeli nie czujesz się dobrze w języku Python zacznij właśnie od kursu Programowanie w języku Python - od A do Z i następnie przejdź do Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I oraz Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II.
Ćwiczenia są także dobrym elementem sprawdzającym przed rozmową kwalifikacyjną. Wiele popularnych pytań zostało omówionych na kursie. Nie zwlekaj i już dziś podejmij wyzwanie!
scikit-learn
scikit-learn jest prawdopodobnie najbardziej użyteczną biblioteką do uczenia maszynowego w języku Python. Biblioteka zawiera wiele wydajnych narzędzi do uczenia maszynowego i modelowania statystycznego, w tym klasyfikacji, regresji, grupowania czy redukcji wymiarowości.
Boom na rozwiązania AI
Zastosowania sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence) rosną w tempie wykładniczym. Od prostych modeli klasyfikujących pocztę mailową, wybierającą najbardziej optymalną trasę dojazdu, rozpoznającą nas w czasie rzeczywistym (wideoweryfikacja) po auta a nawet samoloty autonomiczne. A przed nami przecież tyle nieodkrytych obszarów w których można zastosować AI.
Stack Overflow Developer Survey
Według Stack Overflow Developer Survey 2021 język Python jest najchętniej wybieranym językiem do nauki programowania.
Who this course is for:
- dla programistów języka Python, którzy chcą poprawić swoje umiejętności w uczeniu maszynowym
- dla programistów przygotowujących się do rozmów kwalifikacyjnych
- dla data scientistów
- dla analityków danych
- dla inżynierów uczenia maszynowego
- dla osób zainteresowanych uczeniem maszynowym
Instructors
EN
Python Developer/Data Scientist/Stockbroker
Founder at e-smartdata[.]org.
Big fan of new technologies!
Graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science and Big Data specialization.
Graduate of MA studies in Financial and Actuarial Mathematics at the Faculty of Mathematics and Computer Science at the University of Lodz. Former PhD student at the faculty of mathematics.
Stockbroker license holder (no 3073).
Lecturer at the GPW Foundation (technical analysis, behavioral finance and portfolio management).
PL
Data Scientist, Securities Broker
Założyciel platformy e-smartdata[.]org
Miłośnik nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, języka Python oraz rozwiązań chmurowych.
Absolwent podyplomowych studiów na Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych na kierunku Informatyka, spec. Big Data.
Absolwent studiów magisterskich z matematyki finansowej i aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego.
Od 2015 roku posiadacz licencji Maklera Papierów Wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego (nr 3073).
Wykładowca w Fundacji GPW prowadzący szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych.
Z doświadczeniem w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką.
Główne obszary zainteresowań to język Python, sztuczna inteligencja, web development oraz rynki finansowe.
IG: e_smartdata
Z pasji do programowania zrodził się pomysł do podzielenia się naszą wiedzą i doświadczeniami. Pragniemy, aby jak największa liczba osób miała możliwość odnaleźć się w nowym cyfrowym świecie. Nie ulega wątpliwości, że umiejętność programowania staję się coraz bardziej powszechna. Dlatego już teraz obierz kurs na sprzyjające wiatry i wejdź w ciekawy świat nowych technologii.