Data Science pro začátečníky

Zpět na kurzy

Všechny ONLINE kurzy

od 1 299,00 KČ

5.0 z 5

Hodnocení

5x
100%
4x
0%
3x
0%
2x
0%
1x
0%

Všechny online kurzy od 1 299 KČ

Více info

Course duration 7h 0m 30s
Course chapters 38 kapitol
Course difficulty Začátečník

Python Data Science

Data Science má mnoho významů a každý v tom vidí něco jiného. Stal se z toho tzv. buzzword. Lidé za něj zaměňují skoro vše, co souvisí s daty, statistikou, umělou inteligencí a podobně.

Nebudu se hádat, co to má přesně znamenat, ale dám ti pohled na věc, jak to vnímám já.

Data science je pro mě několik kroků. První krok je získání dat. Ať už jde o obrázky, videa nebo vyplněné formuláře, musíš je někde nasbírat nebo koupit. Další krok je příprava těchto dat. Musíš si je pěkně zaškatulkovat, setřídit, označit a podobně. Pokud už máš data ve stravitelné formě, přichází na řadu strojové učení (Machine Learning – ML). ML je věda sama o sobě. Je to kombinace matematiky, statistiky, programování a různých algoritmů. Produkt, který tímto získáváme se jmenuje model. Tento model pak můžeme použít k tomu abychom dokázali rozpoznávat obličej na obrázku nebo syntetizovali lidskou řeč.

Vím, zní to všechno velmi obecně. Velmi totiž záleží, co je tvým cílem a v jaké doméně se pohybuješ. Na základě toho pak upravuješ celý tento proces, abys toho cíle dosáhl.

Jelikož v tomto kurzu není možné obsáhnout tak komplexní problematiku, budeme se věnovat Machine Learning. Data totiž můžeme získat již upravené z veřejných databází a cíl si můžeme stanovit jakýkoli, tak abychom se něco naučili, ale zároveň nás to i bavilo.

Název kurzu Data Science je proto trošku zavádějící, i když se věnujeme právě jádru věci Data Science, kterou je Machine Learning. Na výpočty budeme používat PyTorch a Scipy. Tyto frameworky obsahují velmi užitečné algoritmy, funkce a data. Díky tomu se budeme moci věnovat úloze, a ne programování nějakých šílených matematických operací.

Pro koho je kurz určený?

Kurz se snaží lidskou řečí vysvětlit co je to Data Science, co je to Machine Learning, jak fungují neuronové sítě, regrese a SVM a jak to všechno naprogramovat a reálně použít na nějakém příkladu. Je důležité, aby měl člověk základy programování v Pythonu, protože tato věda se silně opírá o matematiku, je dobré mít nějaké základy algebry. Každopádně, všechny koncepty budou od začátku vysvětleny a něco extra bude v doplňkových videích.

Co budeš umět, až skončíš tento kurz?

Kurz pro tebe bude odrazovým můstkem do problematiky Data Science. Jelikož je toto téma sexy, musíš se umět orientovat v tom přetlaku informací a je důležité správně rozlišit, jaké budou tvé další kroky. Budeš mít nějaké základy lineární algebry. Skalár, vektor, matice, transformace, co je to matematická funkce apod.

Také budeš vědět, co se skrývá za výrazy:

  • strojové učení (machine learning),
  • neuronové sítě,
  • zpětná propagace (backpropagation),
  • konvoluční sítě,
  • lineární regrese,
  • support vector machines.

Budeš umět použít stávající modely a také vizualizovat data.

Co všechno dostaneš?

  • 24 kvalitních videotutoriálů,
  • množství domácích úkolů, zadání a příkladů na procvičení jednotlivých témat,
  • zdrojové kódy ke stažení,
  • diskusní fórum, ve kterém na tvé otázky ke kurzu odpovídá přímo lektor a tví spolužáci,
  • certifikát o absolvování kurzu,
  • garance vrácení peněz do 14 dní, pokud nebudeš s kurzem spokojen

Osnova online kurzu

  • Úvod do Data Science    
    •  100 Teaser  
    •  101 Úvod do Data Science a Machine Learning🤖  
  •  Príprava Vývojového Prostredia    
    •  102 Windows  
    •  103 macOS  
    •  104 Linux  
    •  105 Google Colab  
    •  106 Jupyter Lab ako IDE  
  •  Regresia
    •  201 O čo ide v regresií?📈  
    •  202 Python knižnice v živote datavedca📚  
    •  203 Regresia ručne stručne  
    •  204 PyTorch a Gradient Descent  
    •  205 Koľko epoch je dosť epoch?   
    •  206 Normalizácia  
    •  207 Vytvorenie Python modulu  
  •  Support Vector Machines ( SVM )     
    •  301 Úvod do problematiky SVM  
    •  302 Ako funguje SVM?🔬  
    •  303 SVM v každodennom živote  
    •  304 Druhy kernelu a problém preučenia🤓  
    •  305 Cross validation a hľadanie parametrov🕵‍♂  
  •  Neurónové Siete  
    •  401 Neuróny v našom mozgu 🧠  
    •  402 Analýza MNIST datasetu  
    •  403 Budovanie neurónky 🏗  
    •  404 Dopredu a dozadu   
    •  405 Analýza a vizualizácia neurónky  
  •  Konvolučné Siete 
  •  Doplnkové Lekcie
Online kurz Python Data Science je možné vyzkoušet i zdarma!