Data Science v Pythone: Základy ML
- Level
- Kapitol
- 38
- Kategória
- Programovanie
- Hodnotenie
- 5,0 z 5
- Dĺžka
- 7h
- Jazyk
- SK
Úvod do Data Science a machine learningu v Pythone
Zoznám sa so základmi strojového učenia v Pythone. V kurze prejdeš od regresie a metódy podporných vektorov (SVM) k neurónovým a konvolučným sieťam.
Pri praktických príkladoch využiješ PyTorch a SciPy. Súčasťou sú aj lekcie práce s pandas a tvorby grafov v Matplotlib. Čaká ťa 38 kapitol a 7 hodín videií.
Hľadáš samostatný kurz na konkrétnu tému? Pozri si všetky Data Science kurzy a vyber si podľa svojich skúseností a cieľov.
Pre koho je kurz Python Data Science určený?
Kurz je určený ľuďom, ktorí už ovládajú základy Pythonu a chcú začať so strojovým učením. Zídu sa ti aj základné znalosti algebry; vybrané matematické pojmy vysvetľujú doplnkové lekcie.
Ak s programovaním ešte len začínaš, najprv absolvuj Python pre začiatočníkov.
Čo budeš vedieť, keď skončíš tento kurz?
Kurz bude pre teba odrazovým mostíkom do problematiky Data Science. Keďže táto téma je sexy, musíš sa vedieť znavigovať v tom pretlaku informácií a je dôležité správne rozlíšiť, aké budú tvoje ďalšie kroky. Budeš mať základy lineárnej algebry. Skalár, vektor, matica, transformácia, čo je to matematická funkcia a pod.
Po absolvovaní kurzu budeš vedieť:
Po absolvovaní kurzu budeš vedieť:
- vysvetliť základné princípy strojového učenia,
- pracovať so základnými pojmami lineárnej algebry,
- použiť regresiu a metódu podporných vektorov (SVM),
- zostaviť a trénovať jednoduché neurónové a konvolučné siete podľa príkladov,
- pracovať s pripravenými datasetmi,
- vytvárať základné vizualizácie dát.
Získaš úvodný prehľad a praktický základ pre ďalšie štúdium machine learningu.
Chceš rozvíjať aj ďalšie zručnosti pri práci s dátami? Pozri si študijnú cestu Data Scientist.
Čo všetko dostaneš?
- kvalitné videotutoriály o Data Science v Pythone,
- množstvo domácich úloh, zadaní a príkladov na precvičenie jednotlivých tém,
- zdrojové kódy na stiahnutie,
- diskusné fórum, v ktorom na tvoje otázky ku kurzu odpovedá priamo lektor a tvoji spolužiaci,
- certifikát o absolvovaní kurzu,
- garancia vrátenia peňazí do 14 dní, ak nebudeš s kurzom spokojný.
Odpoveď na časté oázky
Potrebujem pred kurzom ovládať Python?
Áno. Kurz predpokladá základy programovania v Pythone. Začiatočníkom vysvetľuje strojové učenie, nie samotný jazyk Python.
Akým témam sa kurz venuje?
Prejdeš regresiu, metódu podporných vektorov (SVM), neurónové a konvolučné siete. Súčasťou sú aj doplnkové lekcie pandas, Matplotlib a matematických základov.
Kapitoly online kurzu
Úvod do Data Science (2)
Ukážka zdarma
11:57
Príprava Vývojového Prostredia (5)
102 Windows
6:25
103 macOS
6:17
104 Linux
3:45
105 Google Colab
4:05
106 Jupyter Lab ako IDE
8:32
Regresia (8)
201 O čo ide v regresií?📈
2:18
202 Python knižnice v živote datavedca📚
15:19
203 Regresia ručne stručne✍️
7:32
204 PyTorch a Gradient Descent
17:16
205 Koľko epoch je dosť epoch? ⏳
6:46
206 Normalizácia
13:42
207 Vytvorenie Python modulu
3:56
Cvičenie 1
Support Vector Machines ( SVM ) (6)
301 Úvod do problematiky SVM
3:10
302 Ako funguje SVM?🔬
5:35
303 SVM v každodennom živote
18:32
304 Druhy kernelu a problém preučenia🤓
12:05
305 Cross validation a hľadanie parametrov🕵️♂️
15:38
Cvičenie 2
Neurónové Siete (6)
401 Neuróny v našom mozgu 🧠
14:14
402 Analýza MNIST datasetu
22:08
403 Budovanie neurónky 🏗
9:38
404 Dopredu a dozadu ♺
15:32
405 Analýza a vizualizácia neurónky
24:10
Cvičenie 3
Konvolučné Siete (7)
501 Ako fungujú Konvolučné neurónové siete?💡
9:17
502 Dataset CIFAR 10 🌇🌄🏞
10:44
503 Kódenie konvolučnej siete
17:02
504 Trénovanie siete a Cross Entropy Loss
15:00
505 Čo sa deje vo vnútri konvolučnej siete? 🤯
20:45
506 Rýchle výpočty na grafike⚙️
10:29
Cvičenie 4
Doplnkové Lekcie (4)
601 Pandas tutorial
24:00
602 Tvorba grafov v Matplotlib📈
35:34
603 Funkcie a derivácie
13:48
604 Backpropagation
13:52
Lektor online kurzu
Miroslav Beka
Python
Ahoj, volám sa Miro a som Pythonista. Programovať som začal na strednej. Vtedy frčal ešte turbo pascal. Potom prišiel matfyz, kadejaké zveriny ako Haskell, no najviac sa mi zapáčil Python.
Od vtedy v Pythone robím všetko. Okrem vlastných vecí čo si programujem pre radosť, som pracoval v ESETe ako automatizér testovania. Samozrejme, všetko v Pythone. Potom som skočil do inej firmy, tam taktiež Python na automatické testovanie aj DevOps. Viacej krát som účinkoval ako speaker na PyCon.sk, kde som odovzdával svoje skúsenosti.
Medzi moje obľúbené oblasti teda parí DevOps, Automatizovanie testovania a web development (hlavne backend).
Okrem programovania sa venujem hlavne hudbe 🤘
4,7
Hodnotenie
3
Kurzy
Hodnotenia študentov
Hodnotenia od študentov zapísaných v kurze na Skillmea.
5,0 z 5
· 17 hodnotení
Július S.
5
Vynikajúci kurz. Problematika síce nezapadá do oblasti mojej práce, pozrel som si ho iba zo zvedavosti a som nadšený! Zvlášť oceňujem prehľadné animácie.
Bibiana M.
5
Veľmi dobre spracované.
Bohumil M.
5
Celkovo velmi dobry kurz. Potesil aj zmysel pre humor autora kurzu.
Dusan P.
5
Super !!! tak komplikovane témy vieš veľmi jednoducho a zaujimavo vysvetliť
