[ПОПОЛНЕТ] Курс: Вовед во Data Science

course

Најголема побарувачка на кадри? ☑️ Најголема плата? ☑️ Најпосакувана кариера? ☑️

Суперлативите за Data Science никако да стивнат. Ако имаме предвид дека ерата на дигиталната трансформација во секој сектор е базирана токму на податоци, не е тешко да се одговори и зошто е тоа така. Но, патот до кариера во Data Science не е едноставен. Како амалгам што содржи повеќе вештини во себе, бара соодветно структуирана подготовка што ќе те подготви за секоја вештина поединечно и на крај ќе ти овозможи да ги интегрираш истите во соодветниот Data Science домен. Во оваа приказна клучна е основата, односно да знаеш од каде да почнеш...

На овој курс низ практични примери ќе ја добиеш потребната подлога што ќе биде стартната точка во твојата подготовка за кариера во Data Science. Во период од 3 недели ќе се стекнеш со сублимирано знаење во клучните аспекти на Data Science, ќе се осознаеш со основните концепти и алатки, ќе научиш кои вештини што веќе ги поседуваш можеш да ги примениш за Data Science и на што треба да се посветиш во процесот на усовршување.

За кого е наменет овој курс?

☑️ Секој што сака да се стекне со основа за обука во Data Science

☑️ Софтверски инжинери што имаат интерес за Machine Learning

☑️ Маркетери заинтересирани за data-driven marketing

☑️ Поединци од финансиски сектор што сакаат да дознаат како се автоматизираат процеси

☑️ Аналитичари од секој сектор што сакаат да го унапредат начинот на работа

 

Што ќе научиш на овој курс?

Основни концепти на Data Science – запознавање со Python и Numpy, разни видови на визуелизација, линеарна и логистичка регресија, преглед на невронски мрежи, разни математички и статистички операции.


Програма:

Ден 1

   Intro to data science

   - Supervised learning

   - Unsupervised learning

 

Ден 2

Intro to python and numpy

    - Numpy arrays

    - Numpy basic operations with arrays : min, max, sum, mean, argmax, argsort, where, [==,<=,>=], clip, take, arrange, random, ones, zeros, slice, stack, concatenate, transpose

    - Matrix multiplication

    - Scalar multiplication

    - Functions and methods

 

Ден 3

Intro to matplotlib and visualization 

    - Image visualization

    - Function visualization

    - Visualize multiple images/ multiple functions

 

Ден 4

Intro to linear regression

    -  Basic theory with simple math

    -  Basic coding and usage in scipy


Ден 5 

Intro to Logistic regression

    - Basic theory with simple math

    - Basic coding and usage in scipy

 

Ден 6

Use cases of:

    - Linear regression 

    - Logistic regression

 

Ден 7

Neural networks overview

 - Simple overview of neural networks

 - Activation functions

 - History, failure and success, vanishing gradient 

 - Relu revolution

 - When should and when should we not use them

 

Ден 8

Theory

Simple mathematical explanation of neural networks


Ден 9

Practice

- Implementing simple neural network in keras

- Solving practical classification problem with neural networks

 

Сите учесници ќе добијат сертификат во дигитална и печатена форма за завршен курс. 

Имаш дополнителни прашања? Пиши ни на contact@brainster.co и со задоволство ќе ти помогнеме.

 

Запознај ги инструкторите


Кирил Цветков