Applied Machine Learning - Plan Szkolenia
Kurs kładzie nacisk na praktyczne aspekty przygotowania danych/modeli, wykonania, analizy post hoc i wizualizacji. Celem jest przekazanie praktycznych zastosowań Machine Learning uczestnikom zainteresowanym zastosowaniem metod w pracy. Aby szkolenie było odpowiednie dla odbiorców, wykorzystywane są konkretne przykłady sektorowe.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i statystyków, którzy chcą przygotowywać dane, budować modele i skutecznie stosować techniki uczenia maszynowego w swoich dziedzinach zawodowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć i wdrożyć różne algorytmy Machine Learning.
- Przygotowywać dane i modele dla aplikacji uczenia maszynowego.
- Przeprowadzać analizy post hoc i skutecznie wizualizować wyniki.
- Zastosować techniki uczenia maszynowego do rzeczywistych scenariuszy sektorowych.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Plan Szkolenia
Podstawy Machine Learning
- Wprowadzenie do koncepcji i przepływów pracy Machine Learning
- Uczenie nadzorowane a nienadzorowane
- Ocena modeli uczenia maszynowego: metryki i techniki
Metody bayesowskie
- Naiwny Bayes i modele wielomianowe
- Bayesowska analiza danych kategorycznych
- Graficzne modele bayesowskie
Techniki regresji
- Regresja liniowa
- Regresja logistyczna
- Uogólnione modele liniowe (GLM)
- Modele mieszane i modele addytywne
Redukcja wymiarowości
- Analiza głównych składowych (PCA)
- Analiza czynnikowa (FA)
- Analiza składowych niezależnych (ICA)
Metody klasyfikacji
- K-Najbliżsi Sąsiedzi (KNN)
- Maszyny wektorów nośnych (SVM) do regresji i klasyfikacji
- Wzmacnianie i modele zespołowe
Neural Networks
- Wprowadzenie do sieci neuronowych
- Zastosowania głębokiego uczenia w klasyfikacji i regresji
- Szkolenie i dostrajanie sieci neuronowych
Zaawansowane algorytmy i modele
- Ukryte modele Markowa (HMM)
- Modele przestrzeni stanów
- Algorytm EM
Techniki klastrowania
- Wprowadzenie do klastrowania i uczenia bez nadzoru
- Popularne algorytmy klastrowania: K-Means, klastrowanie hierarchiczne
- Przypadki użycia i praktyczne zastosowania klastrowania
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowe zrozumienie statystyki i analizy danych
- Programming doświadczenie w R, Python lub innych odpowiednich językach programowania
Uczestnicy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Statystycy
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Applied Machine Learning - Plan Szkolenia - Booking
Applied Machine Learning - Plan Szkolenia - Enquiry
Applied Machine Learning - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (5)
Różnice w ćwiczeniach i pokazach.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Szkolenie - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
trener okazywał cierpliwość i chętnie upewniał się, że wszyscy zrozumieli omawiane tematy, zajęcia były przyjemne do uczestnictwa
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Szkolenie - Statistical Analysis using SPSS
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Tempo było właściwe, a luźna atmosfera sprawiała, że kandydaci czuli się swobodnie, zadając pytania.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Szkolenie - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Michael, trener, jest bardzo znanym i sprawnym specjalistą w dziedzinie Big Data oraz R. Jest bardzo elastyczny i szybko dostosowuje szkolenia do potrzeb klientów. Ponadto potrafi na bieżąco rozwiązywać techniczne i zawodowe problemy. Fantastyczne i profesjonalne szkolenie!
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Szkolenie - Programming with Big Data in R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
I cieszyłem się z dostarczonych Excel arkuszy z ćwiczeniami wraz z przykładami. Oznaczało to, że jeśli Tamil był zajęty pomocą innym ludziom, mógłbym kontynuować z następnymi częściami.
Luke Pontin
Szkolenie - Data and Analytics - from the ground up
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Algorithmic Trading with Python and R
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków biznesowych, którzy chcą zautomatyzować handel za pomocą handlu algorytmicznego, Python i R.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Stosować algorytmy do szybkiego kupowania i sprzedawania papierów wartościowych w wyspecjalizowanych przyrostach.
- Zmniejszyć koszty związane z handlem przy użyciu handlu algorytmicznego.
- Automatycznie monitorować ceny akcji i zawierać transakcje.
Programming with Big Data in R
21 godzinBig Data to termin odnoszący się do rozwiązań przeznaczonych do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Opracowane początkowo przez Google rozwiązania Big Data ewoluowały i zainspirowały inne podobne projekty, z których wiele jest dostępnych jako open-source. R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej.
Introductory R (Basic to Intermediate)
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących analityków danych, którzy chcą używać programowania R do manipulowania danymi, przeprowadzania podstawowej analizy danych i tworzenia atrakcyjnych wizualizacji w celu uzyskania wglądu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy R Programming.
- Zastosować podstawowe procesy nauki o danych.
- Tworzyć wizualne reprezentacje danych.
Cluster Analysis with R and SAS
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą programować z R w SAS do analizy skupień.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Wykorzystanie analizy skupień do eksploracji danych
- Opanowanie składni języka R dla rozwiązań klastrowania.
- Wdrażanie hierarchicznego i niehierarchicznego klastrowania.
- Podejmowanie decyzji opartych na danych w celu usprawnienia operacji biznesowych.
Data and Analytics - from the ground up
42 godzinAnalityka danych jest dziś kluczowym narzędziem w biznesie. Skoncentrujemy się na rozwijaniu umiejętności praktycznej analizy danych. Celem jest pomoc delegatom w udzielaniu opartych na dowodach odpowiedzi na pytania:
Co się stało?
- przetwarzanie i analizowanie danych
- tworzenie informacyjnych wizualizacji danych
Co się stanie?
- Prognozowanie przyszłych wyników
- ocena prognoz
Co powinno się stać?
- przekształcanie danych w decyzje biznesowe oparte na dowodach
- optymalizacja procesów
Sam kurs może być prowadzony jako 6-dniowy kurs stacjonarny lub zdalnie przez okres kilku tygodni, jeśli wolisz. Możemy współpracować z Tobą, aby zapewnić kurs najlepiej odpowiadający Twoim potrzebom.
Data Analysis with Python, R, Power Query, and Power BI
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą czyścić i analizować dane, tworzyć prognozy statystyczne i tworzyć wnikliwe wizualizacje za pomocą tych narzędzi.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy Python, R, Power Query i Power BI do analizy danych.
- Czyścić i organizować zbiory danych za pomocą Python i Power Query.
- Wykonywanie analiz statystycznych i prognoz za pomocą R.
- Tworzenie profesjonalnych pulpitów nawigacyjnych i raportów za pomocą Power BI.
- Skutecznie integrować i analizować dane z wielu źródeł.
Data Analytics With R
21 godzinR to bardzo popularne środowisko open source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. Ten kurs wprowadza studentów w język programowania R. Obejmuje podstawy języka, biblioteki i zaawansowane koncepcje. Zaawansowana analiza danych i wykresy z rzeczywistymi danymi.
Odbiorcy
Programiści / analityka danych
Czas trwania
3 dni
Format
Wykłady i ćwiczenia praktyczne
Data Mining z wykorzystaniem R
14 godzinR to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Data Mining & Machine Learning with R
14 godzinR to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Econometrics: Eviews and Risk Simulator
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla każdego, kto chce nauczyć się i opanować podstawy analizy ekonometrycznej i modelowania.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Poznanie i zrozumienie podstaw ekonometrii.
- Używaj Eviews i symulatorów ryzyka.
HR Analytics for Public Organisations
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów HR, którzy chcą korzystać z metod analitycznych w celu poprawy wyników organizacji. Kurs obejmuje zarówno podejścia jakościowe, jak i ilościowe, empiryczne i statystyczne.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Statistical Analysis using SPSS
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą przeprowadzić analizę statystyczną przy użyciu SPSS w celu dokładnej interpretacji danych, przeprowadzenia złożonych testów statystycznych i wygenerowania znaczących spostrzeżeń.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Poruszać się po interfejsie SPSS i efektywnie zarządzać zestawami danych.
- Przeprowadzać opisowe i wnioskowe analizy statystyczne.
- Przeprowadzać testy t, ANOVA, MANOVA, regresję i analizy korelacji.
- Stosować testy nieparametryczne, analizę składowych głównych i analizę czynnikową w celu zaawansowanej interpretacji danych.
Talent Acquisition Analytics
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów HR i specjalistów ds. rekrutacji, którzy chcą korzystać z metod analitycznych w celu poprawy wydajności organizacji. Kurs obejmuje zarówno podejścia jakościowe, jak i ilościowe, empiryczne i statystyczne.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
7 godzinTidyverse to zbiór wszechstronnych pakietów R do czyszczenia, przetwarzania, modelowania i wizualizacji danych. Niektóre z zawartych pakietów to: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr i tibble.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak manipulować danymi i wizualizować je za pomocą narzędzi zawartych w Tidyverse.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Przeprowadzanie analizy danych i tworzenie atrakcyjnych wizualizacji
- Wyciąganie użytecznych wniosków z różnych zestawów przykładowych danych
- Filtrowanie, sortowanie i podsumowywanie danych w celu uzyskania odpowiedzi na pytania eksploracyjne
- Przekształcanie przetworzonych danych w pouczające wykresy liniowe, słupkowe i histogramy
- Importowanie i filtrowanie danych z różnych źródeł danych, w tym plików Excel, CSV i SPSS
Uczestnicy
- Początkujący użytkownicy języka R
- Początkujący w analizie i wizualizacji danych
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna