Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Știința Datelor/AI
- Achiziția de cunoștințe prin date
- Reprezentarea cunoștințelor
- Crearea de valoare
- Prezentare generală a Științei Datelor
- Ecosistemul AI și o nouă abordare a analizei
- Tehnologii cheie
Fluxul de lucru în Știința Datelor
- Crisp-dm
- Pregătirea datelor
- Planificarea modelului
- Construirea modelului
- Comunicarea
- Implementarea
Tehnologii în Știința Datelor
- Limbaje folosite pentru prototipare
- Tehnologii Big Data
- Soluții de la un capăt la altul pentru probleme comune
- Introducere în limbajul Python
- Integrarea Python cu Spark
AI în Afaceri
- Ecosistemul AI
- Etica AI
- Cum să implementezi AI în afaceri
Surse de date
- Tipuri de date
- SQL vs NoSQL
- Stocarea datelor
- Pregătirea datelor
Analiza Datelor – Abordare statistică
- Probabilitate
- Statistică
- Modelare statistică
- Aplicații în afaceri folosind Python
Învățarea automată în afaceri
- Supravegheat vs nesupravegheat
- Probleme de prognoză
- Probleme de clasificare
- Probleme de grupare
- Detecția anomaliilor
- Motoare de recomandare
- Mineritul de modele de asociere
- Rezolvarea problemelor de ML cu limbajul Python
Învățarea profundă
- Probleme în care algoritmii tradiționali de ML eșuează
- Rezolvarea problemelor complicate cu Învățarea Profundă
- Introducere în Tensorflow
Procesarea Limbajului Natural
Vizualizarea Datelor
- Raportarea vizuală a rezultatelor modelării
- Capcane comune în vizualizare
- Vizualizarea datelor cu Python
De la Date la Decizie – comunicare
- Crearea de impact: povestire bazată pe date
- Influențarea eficienței
- Managementul proiectelor de Știința Datelor
Cerințe
Nu sunt necesare cunoștințe prealabile.
35 Ore
Mărturii (7)
Exercițiile practice legate de conținut ajută cu adevărat la înțelegerea mai profundă a fiecărui subiect. De asemenea, stilul de a începe cursul cu o prezentare teoretică și de a continua cu exerciții practice este bun și util pentru a lega conținutul de ce s-a prezentat anterior.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curs - Introduction to Data Science and AI using Python
Tradus de catre o masina
Experiența instrucționară și capacitatea de a implica studenții
Nikita - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Curs - Introduction to Data Science and AI using Python
Tradus de catre o masina
Ania are o cunoaștere foarte bună și știe cum să explice chiar și subiecte complexe.
Kasia - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Curs - Introduction to Data Science and AI using Python
Tradus de catre o masina
Cursul este foarte interesant, fiind în prezent punctul principal de atenție.
mohamed taher - FAB banak Egypt
Curs - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Tradus de catre o masina
Ahmed a fost foarte interactiv și nu a avut nimic împotriva răspunderii la orice fel de întrebări. Prezentarea bine făcută și fluxul fluid al cursului.
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Curs - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Tradus de catre o masina
Ajutoriu și un bun ascultător .. interactiv
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Curs - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Tradus de catre o masina
Cunoașterea prezentării subiectului timpul
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Curs - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Tradus de catre o masina
