Strona główna » Szkolenia » Uczenie maszynowe /data mining » Data Science w Python – szybki start

Data Science w Python – szybki start

online lub stacjonarnie 2 dni

Zastosowanie: Nauki inne

Oprogramowanie: Python | Poziom: Podstawowy | Język: Polski

Cena regularna: 2695 zł netto

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-20%)*: 2156 zł netto

Zapisz się

Zarezerwuj / Zapytaj

O kursie
Program
Prowadzący
Informacje organizacyjne
Ceny

Data science to dziedzina łącząca w sobie informatykę, statystykę, uczenie maszynowe i praktyczną umiejętność rozwiązywania problemów ze świata rzeczywistego (wiedzę domenową). Umiejętności data science są bardzo poszukiwane i cenne na rynku. Szkolenie ma umożliwić jego uczestnikom zapoznanie się z data science, zrozumienie jego podstaw i praktyczne rozwiązywanie zadań data science w środowisku Python – najpopularniejszym ekosystemie data science. Szkolenie może stanowić pierwszy krok na drodze do zastania mistrzem danych (ang. data scientist) – a stanowisko to zostało nazwane najseksowniejszą pracą w XXI wieku!

Dla kogo?

Osób które chcą zostać mistrzami danych (data scientistami)
Badaczy z różnych dziedzin pragnących samodzielnie wykonywać analizę danych
Analityków biznesowych, chcących rozszerzyć swoje kompetencje i pogłębić wykonywane analizy
Osób pragnących dowiedzieć się na czym w praktyce polega data science

Co zyskasz?

Podstawowe kompetencje w dziedzinie data science
Praktyczną wiedzę jak korzystać z danych i operować na nich
Orientację w ekosystemie Data Science Python
Nowe możliwości rozwoju zawodowego i osobistego

Program szkolenia:

Data science – wprowadzenie
Podstawy języka Python w analizie danych
- Środowisko Python do data science
- Praca z Jupyter Notebook
- Wsparcie sztucznej inteligencji: Jupyter AI, Copilot, Anaconda Assistant
- Konwencje składniowe Python
- Typy obiektów
- Unpacking i zip
- Funkcje i generatory
Podstawy biblioteki Numpy
Podstawy biblioteki Pandas
Podstawy statystyki praktycznej
- Rozkład i statystyki opisowe
- Testy istotności
- Korelacja
Podstawowe wykresy
- Wprowadzenie do bibliotek matplotlib i seaborn
- Histogram
- Wykres rozrzutu
- Wykres ramka-wąsy i jego rozwinięcia
Podstawowe techniki analityczne
- Problem regresji a problem klasyfikacji
- Regresja liniowa jako przykład problemu regresji
- Regresja logistyczna jako przykład problemu klasyfikacji
Wprowadzenie do biblioteki Scikit-learn
- Regresja liniowa w module Scikit-learn
- Regresja logistyczna w module Scikit-learn

Polecamy inne szkolenia:

[PL] Tomasz Demski w jasnoniebieskiej koszuli, ze skrzyżowanymi ramionami, na których widoczny jest zegarek. [EN] Tomasz Demski in a light blue shirt, with crossed arms, on which a watch is visible.

Tomasz Demski

Specjalizuje się w zastosowaniach analizy danych w przemyśle, uczeniu maszynowym. Pracownik StatSoft od 1995 roku. Brał udział i kierował wieloma projektami dotyczącymi wdrożenia SPC, przewidywania wyniku procesu, prognozowania. Prowadzi szkolenia: Data mining – kurs podstawowy, Data mining – metody predykcyjne, Data Science w Python – szybki start, Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python, Przygotowanie danych na potrzeby analiz i raportowania, SPC – karty kontrolne i analiza zdolności procesu, Statistica – A quick start (w języku angielskim), Statystyka i uczenie maszynowe dla technologów i inżynierów procesu, Statystyka w jakości – kurs podstawowy, Uczenie maszynowe w Python – szybki start, Wykrywanie anomalii w procesach z wykorzystaniem uczenia maszyn (machine learning). Ma ponad 20-letnie doświadczenie w prowadzeniu szkoleń z analizy danych. W ostatnich 3 latach przeprowadził ponad 200 godzin kursów.
Magister, Uniwersytet Jagielloński, Wydział Matematyki i Fizyki, studia podyplomowe Inżynieria danych – Big Data Szkoła Głowna Handlowa.

Godziny zajęć: 8:15 – 15:30

W ramach szkolenia zapewniamy:

obszerne materiały szkoleniowe
świadectwo ukończenia szkolenia
przerwy kawowe i obiad (dla szkoleń stacjonarnych)

Forma szkolenia:

online lub stacjonarnie
forma danej edycji podana przy terminie szkolenia

W przypadku szkoleń online:

zajęcia prowadzone na żywo w MS Teams
kontakt z prowadzącym w czasie rzeczywistym

Wymagania:

znajomość obsługi komputera w środowisku Windows, Linux, MacOs.
wcześniejsza styczność z jakimkolwiek językiem programowania.
rozumienie pojęć macierz, wektor itp.

Wymagania sprzętowe i oprogramowanie:

zainstalowane środowisko Anaconda lub Miniconda
komputer z aktualnym systemem Windows, Linux, Mac OS (spełniający wymogi Anaconda/Miniconda)
8 GB RAM
procesor Intel Core i5 6 generacji lub szybszy

Cena regularna: 2695 zł netto (+23% VAT)

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-20%)*: 2156 zł netto (+23% VAT)

*-20% dla akademickich użytkowników Statistica z aktywnym serwisem StatSoft Polska

Ceny mogą ulec zmianie.

Podobne szkolenia

Statistica kurs podstawowy

Szkolenie polecamy wszystkim, którzy chcą poznać podstawy obsługi programu Statistica oraz potrzebują przystępnego wprowadzenia do metod statystycznej analizy danych. Nieprzeładowane wiedzą teoretyczną, często […]

Dowiedz się więcej

Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python

Prognozowanie jest jednym z najczęstszych zadań analizy danych: w końcu któż nie chciałby wiedzieć co będzie w przyszłości? Jednocześnie prognozowanie wydaje się trudne: w tworzeniu prognoz […]

Dowiedz się więcej

Analiza logarytmiczno-liniowa

Celem kursu jest zaznajomienie uczestników z modelami i metodami wnioskowania statystycznego stosowanymi w analizie danych jakościowych. Zagadnieniami omawianymi podczas kursu są zarówno problemy wyboru […]

Dowiedz się więcej

Masz pytania?

Porozmawiaj z nami!

Jesteśmy tutaj, aby pomóc i rozwiać wszystkie Twoje wątpliwości. Wypełnij formularz, napisz do nas maila lub zadzwoń – odpowiemy najszybciej, jak to możliwe!

info@statsoft.pl

+48 12 428 43 00

Dane kontaktowe