Online kurz Strojové Učenie (Machine Learning ML) ťa naučí
- Pochopiť čo je to strojové učenie
- Pracovať s knižnicou Scikit-learn
- Programovať v jazyku Python
- Osvojiť si klastrovanie dát
- Rozlišovanie typy klastrovaní
- Normalizovať údaje v datasetoch
- Naučiť sa predspracovať údaje
- Odstrániť dátové nečistoty
- Identifikovať neúplné alebo irelevantné údaje
- Pochopiť rozdiel medzi čistením a validáciou
Požiadavky a Vstupné Znalosti
- Odporúčaním pre tento kurz je absolvovanie kurzu Python II. Mierne Pokročilý
- Pokročilá práca s PC a Windows, Linux alebo macOS
- Pokročilá práca s kancelárskym balíkom Microsoft Office, OpenOffice alebo LibreOffice
- Pokročilá práca s textovým editorom
- Pri absolvovaní online kurzu sú výhodou skúsenosti s kódovaním a programovaním
- Programovanie v jazyku Python a znalosť OOP aspoň na úrovni mierne pokročilý
Cieľové skupiny a Komu je kurz určený
- Budúci a aktuálni dátoví vedci (Data Scientists)
- Záujemci o tému strojové učenie
- Obchodní (Business) analytici
- Projektoví a produktoví manažéri
- Python vývojári a programátori
- Databázoví analytici
- IT analytici
- Vedci a vedeckí pracovníci
- Podnikatelia
- Majitelia eshopov
Obsah a Učebná Osnova online kurz Strojové Učenie (Machine Learning ML)
I. Úvod do Strojového Učenia (Machine Learning ML)
Úvod a predstavenie kurzu Strojové Učenie | 06:20 |
Čo je Strojové Učenie (Machine Learning ML)? | 35:41 |
II. Jazyk Python, validácia a data parsing
Validácia a normalizácia dát | 15:46 |
Dátové čistenie v Pythone a reťazce | 1:42:03 |
Reťazce, kolekcie, deque | 30:09 |
Parsovanie dát | 52:40 |
Parsovanie XML | 55:43 |
Parsovanie URL, logy, PDF | 53:16 |
III. Knižnica Scikit-Learn
Knižnica Scikit-learn | 31:07 |
Dátové čistenie a predspracovanie dát | 01:25:44 |
Normalizácia reťazcov | 09:57 |
IV. Klastrovanie (Zhlukovanie) Dát
Čo je klastrovanie | 35:46 |
Klastrovanie typy | 11:13 |
Často Kladené Otázky FAQ
Čo je Strojové Učenie?
Online kurz Strojové Učenie sa zameriava na proces zisťovania a opravy (alebo odstránenia) nepresných záznamov zo sady záznamov, tabuľky alebo databázy a týka sa identifikácie neúplných, nesprávnych, nepresných alebo irelevantných častí údajov a následného nahradenia, úpravy, alebo vymazanie špinavých alebo hrubých údajov. |
Kto používa Strojové Učenie?
Ministerstvo Financií, Finančná správa, Henkel, Lidl, Slovenské elektrárne, Siemens Slovensko, Generali Poisťovňa, Alza, Tatra banka |
Kde sa používa Strojové Učenie?
V IT odvetví na identifikáciu a dokumentovanie dátových nečistôt. Súkromné aj finančné inštitúcie pre čistenie dát o klientoch, používateľoch alebo občanoch v štátnej správe. |
Prečo sa používa Strojové Učenie?
Zabezpečenie úspešného a efektívneho fungovania podniku, dosiahnutia cieľov vyžaduje kvalitu a čistotu dát. Je dôležité identifikovať neúplne, nesprávnych, nepresne alebo irelevantné častí údajov a následného nahradenie, úpravy, alebo vymazanie špinavých alebo hrubých údajov. |
Aké sú TOP certifikácie na Strojové Učenie?
IIBA Certified Business Analysis Professional (CBAP) od 133 EUR, IIBA Entry Certificate in Business Analysis (ECBA) od 320 EUR, PMI Professional in Business Analysis (PMI-PBA) od 205 EUR, IQBBA Certified Foundation Level Business Analyst od 200 EUR, IIBA Certification of Competency in Business Analysis (CCBA) od 132 EUR, NRPA Certified Park and Recreation Professional (CPRP) Exam od 182 EUR. Certifikačná skúška nie je súčasťou kurzu. Treba si za ňu priplatiť extra. |
Aký je plat? Koľko zarábajú pozície s kurzom Strojové Učenie?
Priemerná mzda dátového čističa je 2158 Eur podľa portálu platy.sk. Analytické a databázové pozície patria k tým najlepšie plateným. Odporúčame si informáciu overiť vzhľadom k inflácii a rôznym regiónom. |
Aké programy a nástroje používa Strojové Učenie?
Python, Jetbrains Datalore, Scikit-learn |