Przejdź do treści
Technologie / Sztuczna inteligencja

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?

Data scientists rozpoczynających pracę z uczeniem maszynowym
Analityków danych chcących poszerzyć kompetencje o ML
Specjalistów BI zainteresowanych zaawansowaną analityką
Inżynierów danych pracujących przy projektach ML
Programistów przechodzących w kierunku data science
Badaczy zajmujących się analizą danych
Statystyków wdrażających rozwiązania ML
Specjalistów ds. modelowania predykcyjnego

Wymagania wstępne

  • Znajomość podstaw statystyki i prawdopodobieństwa
  • Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
  • Podstawowa wiedza z zakresu analizy danych
  • Znajomość podstaw uczenia maszynowego

Program szkolenia

01

Definiowanie problemów biznesowych

  • Planowanie procesu analitycznego
  • Metodologie prowadzenia projektów DS
  • Mierzenie sukcesu projektów ML
02

Przygotowanie i eksploracja danych

  • Zaawansowane techniki preprocessingu
  • Inżynieria cech dla modeli ML
  • Analiza eksploracyjna danych
  • Walidacja jakości danych
03

Modelowanie i ewaluacja

  • Dobór algorytmów do problemów
  • Strojenie hiperparametrów
  • Techniki walidacji modeli
04

Interpretacja wyników

  • Wdrożenie i utrzymanie
05

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.

Anna Polak
Anna Polak Opiekun szkolenia

Poproś o ofertę

Możliwości dofinansowania

Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy

Zaufali nam

Szkolimy zespoły największych polskich firm

ING Bank - klient EITT
mBank - klient EITT
PKO Bank Polski - klient EITT
PZU - klient EITT
Allianz - klient EITT
T-Mobile - klient EITT
KGHM - klient EITT
PGE - klient EITT
IKEA - klient EITT
InPost - klient EITT
Leroy Merlin - klient EITT
ZUS - klient EITT

Zainteresowany tym szkoleniem?

Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.

500+ ekspertów
2500+ szkoleń w ofercie
ISO 9001 certyfikat jakości
Zapytaj o szkolenie
Zadzwoń do nas +48 22 487 84 90