Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z

Description

"Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z" to intensywny, kompleksowy program szkoleniowy zaprojektowany dla osób, które chcą zanurzyć się w świat nauki o danych. Bez względu na to, czy jesteś nowicjuszem w programowaniu, czy doświadczonym analitykiem, kurs ten ma na celu dostarczenie Ci szerokiego zakresu umiejętności niezbędnych do skutecznego wykorzystania danych w różnych projektach.

Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia do NumPy - jednej z najpopularniejszych bibliotek wykorzystywanych w data science. Następnie, zanurzysz się w świecie analizy danych eksplorując biblioteki takie jak Pandas do manipulacji danymi i Matplotlib, Seaborn oraz Plotly do wizualizacji danych. Zdobędziesz wiedzę na temat różnych technik statystycznych i nauczysz się, jak stosować je do eksploracyjnej analizy danych.

Kurs pokrywa również obszary bardziej zaawansowane, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, gdzie poznasz różne algorytmy, takie jak regresja, klasyfikacja, klasteryzacja i sieci neuronowe, za pomocą bibliotek takich jak scikit-learn,  TensorFlow i Keras. Kurs kończy się omówieniem wizji komputerowej z wykorzystaniem OpenCV.

"Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z" to kurs, który zanurza Cię w każdym aspekcie nauki o danych, dając Ci narzędzia, których potrzebujesz, aby stać się skutecznym specjalistą ds. danych. Ten kurs pomoże Ci zrozumieć, jak nauka o danych może być zastosowana do rozwiązywania rzeczywistych problemów.

Data Scientist: Odkrywaj wiedzę w gąszczu danych!

Data Scientist to profesjonalista zajmujący się eksploracją, analizą i interpretacją dużych zbiorów danych w celu wyciągania cennych informacji i podejmowania decyzji biznesowych (data-driven decisions). Jest to osoba posiadająca zarówno umiejętności analityczne, jak i techniczne, która potrafi wykorzystać różne techniki statystyczne, uczenie maszynowe i narzędzia programistyczne do rozwiązywania problemów biznesowych.

Data Scientist ma za zadanie zbierać, czyszczyć, przekształcać i analizować dane, aby znaleźć ukryte wzorce, trendy i zależności. Korzysta z różnych technik i narzędzi statystycznych, takich jak analiza regresji, klasyfikacja, grupowanie, analiza przestrzenna, analiza czasowa i wiele innych, aby uzyskać nowe spostrzeżenia i wiedzę.

Data Scientist jest również odpowiedzialny za budowanie modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, które mogą przewidywać trendy, klasyfikować dane, wykrywać anomalie, personalizować rekomendacje i podejmować decyzje na podstawie danych. Tworzy i wdraża te modele, a następnie monitoruje ich wydajność i dokonuje iteracyjnych ulepszeń.

Ponadto, Data Scientist musi posiadać umiejętności komunikacyjne, aby móc przekazywać wyniki i wnioski z analizy danych w sposób zrozumiały dla interesariuszy biznesowych. Współpracuje zespołowo, aby identyfikować problemy, definiować cele analityczne i wdrażać rozwiązania oparte na danych.

Data Scientist znajduje zastosowanie w różnych branżach i dziedzinach, takich jak finanse, marketing, e-commerce, zdrowie, przemysł, technologia i wiele innych. Jego praca ma kluczowe znaczenie dla organizacji, pomagając w podejmowaniu lepszych decyzji opartych na faktach i przyczyniając się do osiągania sukcesów biznesowych.

W skrócie, Data Scientist to specjalista, który łączy umiejętności analityczne, techniczne i komunikacyjne, aby odkrywać wiedzę z danych i przekładać ją na wartość biznesową. Jest kluczową postacią w dziedzinie analizy danych i pomaga organizacjom w wykorzystywaniu potencjału swoich danych do podejmowania informowanych decyzji i osiągania sukcesów.

What You Will Learn!

• praca z narzędziem Google Colab
• biblioteka do obliczeń numerycznych NumPy
• podstawy algebry liniowej w języku Python
• analizy danych przy użyciu Pandas
• wizualizacji danych przy użyciu matplotlib, seaborn i plotly
• budowanie interaktywnych dashboardów - dash, plotly
• podstawy prawdopodobieństwa i statystyki
• podstawy uczenia maszynowego z biblioteką scikit-learn
• budowa modeli klasyfikacji i regresji
• regresja liniowa, wielomianowa i logistyczna
• algorytm k-najbliższych sąsiadów i algorytm drzew decyzyjnych
• podstawy uczenia głębokiego z bibliotekami Tensorflow oraz Keras
• budowa sieci neuronowej z pakietem Keras
• wykorzystanie Tensorflow Hub oraz transfer learning
• podstawy Computer Vision z biblioteką OpenCV

Who Should Attend!

• studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, statystyką, analizą danych lub pokrewnymi dziedzinami, którzy chcą zdobyć kompleksowe umiejętności z zakresu data science, wykorzystując język Python
• analitycy danych i naukowcy, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w zakresie analizy danych, modelowania statystycznego i uczenia maszynowego, wykorzystując Python jako główny język programowania
• specjaliści ds. danych, którzy chcą zdobyć wiedzę i umiejętności potrzebne do przetwarzania danych, eksploracji, wizualizacji, budowania modeli i tworzenia prognoz przy użyciu narzędzi dostępnych w ekosystemie Pythona
• programiści i inżynierowie oprogramowania, którzy chcą rozszerzyć swoje umiejętności o obszar data science i nauczyć się wykorzystywać narzędzia Pythona do analizy danych i budowania modeli predykcyjnych
• osoby pragnące zmienić karierę i rozpocząć pracę w dziedzinie data science, które chcą zacząć od podstaw i zdobyć solidne fundamenty w analizie danych, uczeniu maszynowym i eksploracji wizualnej przy użyciu Pythona
• osoby zainteresowane sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i analizą danych, które preferują język Python jako narzędzie programistyczne i chcą zdobyć wiedzę i umiejętności w obszarze data science

TAKE THIS COURSE