Detail kurzu
Základní koncepty data science a machine learningu
DataScript s.r.o.
Popis kurzu
Data science, big data, machine learning, deep learning, neural networks, artificial intelligence – tyto buzzwords vídáme dnes a denně v nejrůznějších médiích. Někteří mají z pojmu AI strach, někteří jsou naopak skalní příznivci. Co se pod tímto slovním spojením skrývá ve skutečnosti už ví ale málokdo. Přitom právě v dnešní době, kdy nás obklopují data ze všech stran a naopak sami data vytváříme nejrůznějšími každodenními činostmi jako je pohyb po internetu, využívání sociálních sítí, online komunikace a nákupy , je porozumění těmto disciplínám a chápání základních konceptů práce s velkými daty neocenitelné.
Tento kurz vás seznámí s vývojem disciplíny data science, artificial intelligence, machine learningu a deep learning do dnešní podoby, naučí vás chápat základní koncepty, statistické modely a jejich vyhodnocování používané v praxi. Zároveň se budete mít možnost seznámit s vhodnou komunikací s klientem, který projekt zadává, vizualizací dat, správným interpretováním výstupů modelu a nasazením modelu do produkce.
Obsah kurzu
Cíle kurzu- Objasnění opravdového významu pojmů Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence a jejich vývoje do současné podoby
- Seznámení se s rolí data scientisty na projektu
- Porozumění náročnosti propojení byznysu s datascience a machine learning modely
- Seznámení se základními machine learning modely,s terminologií a používanými technikami
Představení disciplín data science
- AI, Machine Learning, Deep Learning - seznámení s pojmy a vývojem disciplín, rozdíly mezi nimi, používaná terminologie, ukázky využití v běžném životě
- Propojení s byznysem – role data scientisty na projektu, data science jako komplexní disciplína
- Seznámení s konceptem cloudu, nástroji a programovacími jazyky vhodnými pro práci s daty
- Co jsou big data a kde je můžeme potkat, práce s nimi, jejich obchodní význam, kvalita dat a jejich explorace
LAB I
- Ukázky typů a vlastností dat, programovacích jazyků (spark, python, SQL)
Machine learning
- Features a targety, volba modelu na základě targetu
- Seznámení s nejčastěji používanými machine learning modely
- Způsoby vyhodnocování modelů, výběr features, možnosti porovnání modelů mezi sebou
LAB II
- Ukázka vývoje modelu od tréninku přes výběr nejlepšího modelu až po nasazení do produkce
Předávání modelů a komunikace s klientem
- Důležitost soft skills, vizualizace a nalezení společné řeči s klientem
- Interpretovatelnost modelu, komunikace výsledků klientovi
LAB III
- Ukázka vhodných vizualizací a správné komunikace výsledků
LAB IV
- Shrnutí nabitých znalostí, modelová situace - možnost vyzkoušet si v menších skupinkách účastníků kurzu vymyslet projekt, vybrat vhodný model, vymyslet vhodnou vizualizaci a správnou komunikaci směrem ke klientovi
Tento kurz je vhodný pro kohokoliv se zájmem o data science, umělou inteligenci a machine learning. Pro absolvování tohoto kurzu nejsou nutné žádné předchozí zkušenosti s analýzou dat, účastníkům nicméně mohou pomoci předchozí základní znalosti statistiky či jakékoliv předchozí zkušenosti s programováním.
Cieľová skupina
Cílová skupina- Začínající data scientisti
- Datový analytici/ inženýři se zájmem o machine learning techniky
- Manažeři
Hodnotenie
Organizátor
Podobné kurzy
podľa názvu a lokality