fbpx

Curs Data Science for beginners: Machine Learning with Python

Data Science este un domeniu interdisciplinar care combină matematica și statistica, noțiunile de programare cu Inteligența Artificială și Machine Learning extrăgând informații din date, fie ele structurate sau nu.

Self Study

Data Science for beginners: Machine Learning with Python

Abonament lunar
29 RON/lună
Tarif pers. fizică
Self Study

Data Science for beginners: Machine Learning with Python [12 luni]

Abonament anual
19 RON/lună Total azi: 228 RON
Tarif pers. fizică
Self Study

Data Scientist – BUNDLE [12 luni]

Abonament Anual - Bundle 10 cursuri
124.17 RON/lună Total azi: 1490 RON
Tarif pers. fizică
Nivel

Associate/Fundamentals

Studiu individual

4-6 ore/săptămână

Suport de curs
Materiale video

Nr. ore video

4h Total

Limba materialului scris/video

Română/Engleză

Metode de evaluare
  • Quiz-uri
  • Examene de capitol
  • Examen final
Diplomă

Diplomă de promovare

Curs Demo
Înscrie-te! alege opțiune

Despre curs

De ce ai nevoie să înveți Data Science?

Cursul de Data Science for Beginners prezintă noțiuni introductive în acest vast domeniu ce se numește Data Science, împreună cu etapele specifice unui astfel de proiect. 

Data Science este un domeniu interdisciplinar care combină matematica și statistica, noțiunile de programare cu Inteligența Artificială și Machine Learning extrăgând informații din date, fie ele structurate sau nu.

Volumul în continuă creștere al surselor de date și, implicit, a datelor, a făcut ca Data Science să fie unul dintre domeniile cu cea mai rapidă creștere, iar jobul de Data Scientist să fie unul dintre cele mai râvnite și provocatoare la momentul actual. 

Scopul final al unui proiect Data Science este realizarea predicțiilor și strategiilor pentru o gamă largă de aplicații din diverse domenii (vânzări, agricultură, medicină etc), conducând mai departe la îmbunătățirea atât a afacerilor, cât și a calității vieții per total.

Cui se adresează Data Science for beginners?

  • Persoanelor care doresc un job în domeniul Data Science
  • Persoanelor curioase, dornice să își dezvolte constant cunoștințele din domeniul IT

 

Cunoștințe preliminare pentru a participa la Data Science for beginners?

Cursul Data Science este un curs pentru începători, așadar nu sunt necesare cunoștințe de Python la nivel avansat și nici a bibliotecilor menționate anterior. Cu toate acestea, ar fi de mare ajutor să ai noțiuni de bază de programare, la pachet cu o gândire logică și matematică.

Dacă acest curs prezintă inters pentru tine, îți recomandăm să citești și următorul articol: Data Science & Machine Learning – Care sunt diferențele?

 

Modalități de desfășurare a cursului:

Online – în regim self-study (individual) – Acest curs este integral dezvoltat de către Telecom Academy. Ne bazăm pe experiența cursurilor deja dezvoltate de noi în ultimii 10 ani. Tutorialele video te vor însoți la fiecare pas pentru a parcurge curricula în propriul ritm, din confortul casei tale. Vei putea accesa cursul de oriunde și oricând vei avea nevoie.

De asemenea, nu uita să instalezi aplicația de mobil Telecom Academy din Magazin Play/Apple Store și accesează cursurile tale direct de pe telefon!

 

Și dacă simți că totuși ai nevoie de îndrumarea unui instructor, aruncă un ochi pe ORARUL claselor cu predare și înscrie-te la orice clasă disponibilă!

Pentru moment, cursul se desfășoară doar în varianta Online (studiu individual) cu material video.

 

Contul de cursant

Ce înseamnă asta?

Dacă ești cursant nou, după procesarea plății, vei primi pe mail o solicitare de activare a contului tău și un mail de informare ca ai fost înscris/înrolat în clasa. Contul tău va fi pe cursuri.telacad.ro, pe care îl vei accesa cu adresa de e-mail și parola setate în formularul de înscriere.

Dacă ești deja cursantul nostru, după procesarea plații, vei primi confirmarea înscrierii/înrolării în clasa dorită și iți vei accesa contul cu e-mail-ul și parola deja existente.

Ce găsești aici?

  • Materialele scrise și video
  • Regulile de Promovare
  • Examenele de capitol pe care le vei susține online
  • Examen final pe care îl vei susține online
  • Catalogul cu note
  • Diploma Telecom Academy la promovarea cursului

 

 

 

Ce vei învăța

Printre lucrurile pe care le vei învăța în acest curs sunt:

  • algoritmi de regresie
  • algoritmi de clasificare
  • algoritmi de clustering
  • metrici de performanță
  • vizualizarea datele
  • antrenarea modelelor în Python
  • lucrul cu cele mai folosite librării pentru analiza, prelucrarea și vizualizarea datelor (Pandas, Numpy, Seaborn, etc.)
  • lucrul cu cea mai folosită librărie pentru antrenarea modelelor de Machine Learning (ScikitLearn)

Programa

1.1 Data Analysis vs. Data Science vs. Data Engineering

1.2 Artificial Intelligence vs. Machine Learning vs. Deep Learning

1.3 Etapele unui proiect de Data Science

2.1 Tipuri de date folosite în ML

2.2 Tipuri de învățare

2.3 Împărțirea datelor

2.4 Normalizarea și standardizarea datelor

2.5 Metrici de performanță a algoritmilor

3.1 Instalare Jupyter Notebook

3.2 Biblioteca Pandas

3.3 Biblioteca Numpy

3.4 Bibliotecile Matplotlib, Seaborn (Video)

4.1 Teorie Regresia Simplă

4.2 Teorie Regresia Multiplă

4.3 Antrenarea și evaluarea modelului

4.4 Exemplu cu sklearn în Jupyter Notebooks (Video)

5.1 Teorie Regresia Logistică

5.2 Antrenarea și evaluarea modelului

5.3 Exemplu cu sklearn în Jupyter Notebooks (Video)

6.1 Teorie Arbori de decizie

6.2 Teorie Random Forest

6.3 Tunarea hiperparametrilor

6.4 Antrenarea și evaluarea modelului

6.5 Exemplu cu sklearn în Jupyter Notebooks (Video)

7.1 Teorie K-Means

7.2 Determinarea numărului potrivit de clustere

7.3 Antrenarea și evaluarea modelului K-Means

7.4 Exemplu cu sklearn în Jupyter Notebooks (Video)

Sponsori și parteneri