Prihlás sa na jednu z našich akadémií a posuň sa vpred! Začíname v septembri!
Viac info

Data Science pre začiatočníkov

7h
Čas
38
Kapitol
Programovanie
Kategória
5.0
Hodnotenie
Začiatočník
Level
slovenský
Jazyk kurzu

Python Data Science

Data Science má mnoho významov a každý v tom vidí niečo iné. Stal sa z toho tzv. buzzword. Ľudia zaň zamieňajú skoro všetko čo súvisí s dátami, štatistikou, umelou inteligenciou a podobne.

Nebudem sa hádať, čo to má presne znamenať, ale dám ti pohľad na vec ako to vnímam ja.

Data science je pre mňa niekoľko krokov. Prvý krok je získanie dát. Či už ide o obrázky, videá alebo vyplnené formuláre, musíš ich niekde nazbierať alebo kúpiť. Ďalší krok je príprava týchto dát. Musíš si ich pekne zaškatuľkovať, zotriediť, označiť a podobne. Keď už máš dáta v stráviteľnej forme, prichádza na rad strojové učenie (Machine Learning - ML). ML je veda sama o sebe. Je to kombinácia matematiky, štatistiky, programovania a rôznych algoritmov. Produkt, ktorý týmto získavame, sa volá model. Tento model potom vieme použiť na to, aby sme dokázali rozpoznávať tvár na obrázku alebo syntetizovali ľudskú reč.

Viem, znie to všetko veľmi všeobecne. Veľmi totiž záleží čo je tvojim cieľom a v akej doméne sa pohybuješ. Na základe toho potom upravuješ celý tento proces, aby si ten cieľ dosiahol.

Kedže v tomto kurze nie je možné obsiahnuť tak komplexnú problematiku, budeme sa venovať Machine Learning. Dáta totiž vieme získať už upravené z verejných databáz a cieľ si môžeme stanoviť akýkoľvek, tak aby sme sa niečo naučili ale zároveň nás to aj bavilo.

Názov kurzu Data Science je preto trošku zavádzajúci, aj keď sa venujeme práve jadru veci Data Science, ktorou je Machine Learning. Na výpočty budeme používať PyTorch a Scipy. Tieto frameworky obsahujú veľmi užitočné algoritmy, funkcie a dáta. Vďaka tomu sa budeme môcť venovať úlohe a nie programovaniu nejakých šialených matematických operácií.

Pre koho je kurz určený?

Kurz sa snaží ľudskou rečou vysvetliť čo je to Data Science, čo je to Machine Learning, ako fungujú neurónové siete, regresia a SVM a ako toto všetko naprogramovať a reálne použiť na nejakom príklade. Je dôležité, aby mal človek základy programovania v Pythone. Keďže táto veda sa silno opiera o matematiku, je dobré mať nejaké základy algebry. Každopádne, všetky koncepty budú vysvetlené od začiatku a niečo extra v doplnkových videách.

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.

Taktiež budeš vedieť čo sa skrýva za výrazmi:
  • strojové učenie (machine learning),
  • neurónové siete,
  • spätná propagácia (backpropagation),
  • konvolučné siete,
  • lineárna regresia,
  • support vector machines.
Budeš vedieť použiť existujúce modely a taktiež vizualizovať dáta.

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.
Online kurz Data Science pre začiatočníkov je možné

Zoznam kapitol

Úvod do Data Science
Dostupné v ukážke kurzu
Dostupné v ukážke kurzu
Príprava Vývojového Prostredia
102 Windows
Dostupné len po zakúpení prístupu
103 macOS
Dostupné len po zakúpení prístupu
104 Linux
Dostupné len po zakúpení prístupu
105 Google Colab
Dostupné len po zakúpení prístupu
106 Jupyter Lab ako IDE
Dostupné len po zakúpení prístupu
Regresia
201 O čo ide v regresií?📈
Dostupné len po zakúpení prístupu
202 Python knižnice v živote datavedca📚
Dostupné len po zakúpení prístupu
203 Regresia ručne stručne✍️
Dostupné len po zakúpení prístupu
204 PyTorch a Gradient Descent
Dostupné len po zakúpení prístupu
205 Koľko epoch je dosť epoch? ⏳
Dostupné len po zakúpení prístupu
206 Normalizácia
Dostupné len po zakúpení prístupu
207 Vytvorenie Python modulu
Dostupné len po zakúpení prístupu
Cvičenie 1
Dostupné len po zakúpení prístupu
Support Vector Machines ( SVM )
301 Úvod do problematiky SVM
Dostupné len po zakúpení prístupu
302 Ako funguje SVM?🔬
Dostupné len po zakúpení prístupu
303 SVM v každodennom živote
Dostupné len po zakúpení prístupu
304 Druhy kernelu a problém preučenia🤓
Dostupné len po zakúpení prístupu
305 Cross validation a hľadanie parametrov🕵️‍♂️
Dostupné len po zakúpení prístupu
Cvičenie 2
Dostupné len po zakúpení prístupu
Neurónové Siete
401 Neuróny v našom mozgu 🧠
Dostupné len po zakúpení prístupu
402 Analýza MNIST datasetu
Dostupné len po zakúpení prístupu
403 Budovanie neurónky 🏗
Dostupné len po zakúpení prístupu
404 Dopredu a dozadu ♺
Dostupné len po zakúpení prístupu
405 Analýza a vizualizácia neurónky
Dostupné len po zakúpení prístupu
Cvičenie 3
Dostupné len po zakúpení prístupu
Konvolučné Siete
501 Ako fungujú Konvolučné neurónové siete?💡
Dostupné len po zakúpení prístupu
502 Dataset CIFAR 10 🌇🌄🏞
Dostupné len po zakúpení prístupu
503 Kódenie konvolučnej siete
Dostupné len po zakúpení prístupu
504 Trénovanie siete a Cross Entropy Loss
Dostupné len po zakúpení prístupu
505 Čo sa deje vo vnútri konvolučnej siete? 🤯
Dostupné len po zakúpení prístupu
506 Rýchle výpočty na grafike⚙️
Dostupné len po zakúpení prístupu
Cvičenie 4
Dostupné len po zakúpení prístupu
Doplnkové Lekcie
601 Pandas tutorial
Dostupné len po zakúpení prístupu
602 Tvorba grafov v Matplotlib📈
Dostupné len po zakúpení prístupu
603 Funkcie a derivácie
Dostupné len po zakúpení prístupu
604 Backpropagation
Dostupné len po zakúpení prístupu

Hodnotenia kurzu

Data Science pre začiatočníkov

Marián G.

Data Science pre začiatočníkov

Adrián M.

Pozri aj tieto kurzy

3 Online kurzov
0 Príspevkov
Prejsť na kanál

Rekvalifikovať sa dnes môže každý

Či už si zamestnaný alebo ešte len hľadáš prácu, si tu správne. Nakopni svoju kariéru pomocou vzdelávacieho programu v odbore, ktorý ťa zaujíma.