Data Science & AI. Вечірній тренінг

Розклад та міцезнаходження

США

13-24 серпня 2018, Коста-Меса, Каліфорнія

INTEGRATED TECHNOLOGIES LABORATORY LTD.
Website: www.intela-edu.com

Опис

Ласкаво просимо до дев'ятиденного інтенсивного тренінгу  Data Science Bootcamp!

Цей практичний тренінг розраховано на новачків у сфері Data Science, на ньому ви будете вивчати основи науки про дані під керівництвом ведучих фахівців IBM.

Ви дізнаєтеся, як використовувати популярні мови програмування для аналізу даних та їх візуалізації, зануритеся в алгоритми машинного навчання, а також матимете можливість застосувати свої нові навички у дипломному проекті Data Science.

Необхідні вимоги до учасників тренінгу:

Ви маєте впевнено володіти мовою програмування Python або успішно пройти наступний тригодинний онлайн-курс для початківців:

 

Python 101 ( https://courses.bdu.intela-edu.com/courses/course-v1:CognitiveClass+PY0101EN+v3/about )

Цей безкоштовний курс надає необхідний для початківців обсяг знань та навичок з Python. Виконайте усі лабораторні роботи, і ви будете готові розпочати аналіз даних під час тренінгу.

Учасники тренінгу під час навчання мають використовувати власні ноутбуки.

Intela Education Data Science & AI bootcamp in Costa Mesa
Intela Education Data Science & AI bootcamp in Costa Mesa
Програма

Протяжність заняття: 9 днів ( вечірній час )

День 1: Введення в науку з даних. Що таке дана наука? Дізнайтеся про важливість даних, машинного навчання та великих даних. Дізнайтеся про безкоштовний онлайновий ресурс IBM для навчання в галузі інформаційних технологій - Cognitive Class. Також можна відчути популярні інструменти відкритої інформаційної науки за допомогою платформи IBM Cognitive Class Labs, яка включає в себе ноутбуки Jupyter (IPython), RStudio IDE та Apache Spark.

Теми, що стосуються:

  • Дослідіть визначення визначення даних, шляхи до даних, R проти Python, інструменти для обробки даних, навички та технології, визначення хмарності, великі дані тощо.
  • Дізнайтеся більше про науку в бізнес-контексті
  • Відкрийте для себе деякі бізнес-додатки та використовуйте випадки для наукових даних

День 2: Аналіз даних за допомогою Python. Дізнайтеся, як аналізувати дані за допомогою Python. У цьому розділі ви знайдете основи Python для вивчення багатьох різних типів даних. Ви дізнаєтеся, як підготувати дані для аналізу, виконувати простий статистичний аналіз, створювати значущі візуалізації даних, прогнозувати майбутні тенденції від даних та багато іншого!

Теми, що стосуються:
    

  • Імпорт та чистка Набори даних
  • Введення в Pandas, Numpy та Scipy бібліотеки
  • Маніпуляція з кадрами даних
  •  Підведення підсумків даних

3-4 день: машине навчання з Python. Як ми можемо отримати машину, щоб навчатися за даними самостійно? У цій частині ви дізнаєтесь, як отримати огляд алгоритмів машинного навчання. Щоб отримати практичну практику при навчанні на машині, ви будете працювати з реальними наборами даних та практикою обробки даних для прогнозування або класифікації різних наборів даних. Також ви дізнаєтеся, як вибрати найкращий алгоритм для різних задач у різних галузях та галузях.

Теми, що стосуються:

  • Огляд машинного навчання
  •  Який алгоритм ML правильний для моєї проблеми?
  • Регресія
  • Класифікація (дерева рішень та КНН)
  • Кластеризація (ієрархічні та k-засоби)
  • Рекомендаційні системи
  • Автоматизовані бібліотеки

5-6 день: великі дані з Python. Ви дізнаєтеся, як працювати з Big Data з використанням Apache Spark. Іскра - легка бібліотека інтерфейсів, яка використовується для розподіленої обробки при роботі з великими даними. Ви будете читати дані з великого набору даних, попередньої обробки та застосовувати операції попередньої обробки.

Теми, що стосуються:

  • Вступ до Апачі Іскра
  • Читання даних з великого набору даних
  • Вибір даних, фільтрація та об'єднання великих даних

День 7: Статистика для науки з інформацією в Python За допомогою лекції, лабораторій та завдання присвячено вивченню основ статистики для наукових даних. По-перше, основні поняття статистики викладаються через лекцію, що включає Центральну граничну теорему, Нормальний розподіл, Описові статистику, потім ви будете практикувати тих, хто в лабораторії.

Тема закрита:

  • Описова статистика ноутбука: середня, середня та стандартна відхилення
  • Гістограми та ймовірнісні масові функції Блокнот: обчислення та відображення данихНормальний розподіл та функції щільності ймовірностей


День 8: Візуалізація даних за допомогою Python. Картинка коштує тисячі слів - чи ми повинні сказати точок даних? У цьому розділі ми розглянемо, як оформити основні графіки в Python. Дізнайтеся, як сконструювати гістограми, лінійні графіки, гістограми тощо. Нарешті, дізнайтеся, як створити інтерактивну візуалізацію даних за допомогою Plot.ly.


День 9: Випускний іспит (необов'язково).

2 години для факультативного іспиту. Учасники з прохідним ступенем отримують:
    

  • сертифікат завершення курсу IBM
  • IBM значок

СЕРТИФІКАЦІЯ & IBM BADGE

Відзнака Data Science Bootcamp (validated badge)

 

І сертифікат завершення, і значок будуть зберігатися та перевірятися Documentorum, блок-чейном академічного облікового запису.

INTEGRATED TECHNOLOGIES LABORATORY LTD.
Website: www.intela-edu.com