Uczenie maszynowe w data science
Zaawansowane szkolenie łączące teorię uczenia maszynowego z praktycznymi aspektami data science. Program prowadzi uczestników przez pełen cykl projektu analitycznego, od zrozumienia problemu biznesowego, przez przygotowanie danych, aż po wdrożenie i monitorowanie modeli ML. Zajęcia realizowane są w formie warsztatów praktycznych, gdzie każde zagadnienie teoretyczne jest natychmiast weryfikowane poprzez pracę na rzeczywistych zbiorach danych i implementację rozwiązań w środowisku produkcyjnym.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
W obliczu ciągłych zmian technologicznych kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Zaawansowane szkolenie łączące teorię uczenia maszynowego z praktycznymi aspektami data science.
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie prowadzić projekty łączące data science z uczeniem maszynowym, Zdobędzie głęboką wiedzę o przygotowaniu danych i inżynierii cech dla różnych typów modeli ML, Rozwinie umiejętność doboru i optymalizacji algorytmów uczenia maszynowego do konkretnych problemów biznesowych, Nauczy się projektować i implementować skalowalne rozwiązania ML w środowisku produkcyjnym. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.
Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Data scientists rozpoczynających pracę z uczeniem maszynowym, Analityków danych chcących poszerzyć kompetencje o ML, Specjalistów BI zainteresowanych zaawansowaną analityką.
Co wyróżnia nasze podejście?
EITT łączy wiedzę teoretyczną z intensywnymi warsztatami praktycznymi. W ciągu 3 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.
Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.
Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.
Korzyści
- Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie prowadzić projekty łączące data science z uczeniem maszynowym
- Zdobędzie głęboką wiedzę o przygotowaniu danych i inżynierii cech dla różnych typów modeli ML
- Rozwinie umiejętność doboru i optymalizacji algorytmów uczenia maszynowego do konkretnych problemów biznesowych
- Nauczy się projektować i implementować skalowalne rozwiązania ML w środowisku produkcyjnym
- Będzie potrafił efektywnie monitorować i utrzymywać wdrożone modele
- Zyska praktyczne doświadczenie w interpretacji i prezentacji wyników analiz dla interesariuszy biznesowych
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Znajomość podstaw statystyki i prawdopodobieństwa
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
- Podstawowa wiedza z zakresu analizy danych
- Znajomość podstaw uczenia maszynowego
Program szkolenia
Definiowanie problemów biznesowych
- Planowanie procesu analitycznego
- Metodologie prowadzenia projektów DS
- Mierzenie sukcesu projektów ML
Przygotowanie i eksploracja danych
- Zaawansowane techniki preprocessingu
- Inżynieria cech dla modeli ML
- Analiza eksploracyjna danych
- Walidacja jakości danych
Modelowanie i ewaluacja
- Dobór algorytmów do problemów
- Strojenie hiperparametrów
- Techniki walidacji modeli
Interpretacja wyników
- Wdrożenie i utrzymanie
Pipeline ML w produkcji
- Monitoring wydajności modeli
- Zarządzanie wersjami modeli
- Aktualizacja i retraining
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Najczęściej zadawane pytania
Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?
Do udziału w szkoleniu Uczenie maszynowe w data science zalecamy: Znajomość podstaw statystyki i prawdopodobieństwa; Doświadczenie w programowaniu w Pythonie; Podstawowa wiedza z zakresu analizy danych.
W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?
Szkolenie trwa 3 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.
Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?
Szkolenie jest skierowane do: Data scientists rozpoczynających pracę z uczeniem maszynowym; Analityków danych chcących poszerzyć kompetencje o ML; Specjalistów BI zainteresowanych zaawansowaną analityką.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Dofinansowanie do 80% dla MŚP ze środków EFS
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Dofinansowanie do 100% dla pracodawców
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.