Umělá inteligence v pondělí
Python ve středu
Datová analýza ve čtvrtek
online
Začátečník
37 000 Kč s DPH
Tento kurz je jedním z našich nejatraktivnějších programů. Je navržen tak, aby vás úspěšně zavedl na cestu datové analýzy. Během kurzu získáte pevný základ v programování v Pythonu, datové analýze a umělé inteligenci. Naším cílem je, aby se účastníci kurzu stali odborníky na tyto oblasti. Kurz nabízí nejen teoretické znalosti, ale také praktické ukoly. Budete mít možnost pracovat na reálných projektech v Pythonu a pravidelně dostávat úkoly, které vám pomohou posílit vaše dovednosti. Po úspěšném absolvování kurzu, splnění všech úkolů a dokončení projektu budete mít dostatečnou připravenost k tomu, abyste se mohli úspěšně ucházet o juniorní pozici datového analytika. Připojte se k nám na tomto intenzivním kurzu a odstartujte svou kariéru v oblasti datové analýzy!
Nutností je logické myšlení. Kurz je vhodný pro každého, kdo chce začít programovat a pochopit taje datové analýzy a umělé inteligence. Výhodou je předchozí zkušenost s programováním nebo tvorbou webových stránek.
Začneme tím, že si ukážeme prostředí, ve kterém budem programovat. Vysvětlíme a zároveň si vyzkoušíme práci s proměnnými a podmínkami, bez nichž není možné napsat žádný program.
Ukážeme si, jak v paměti reprezentovat proměnný počet dat a jak s nimi pracovat. Seznámíme se s datovými strukturami seznam, slovník a množina a naučíme se s nimi manipulovat pomocí smyček.
Funkce tvoří základní stavební kameny každého programu. Během této lekce se naučíme funkce používat i vytvářet.
Tato lekce slouží k opakování probraného učiva a jeho procvičování. Během této lekce budeme řešit jednoduché programátorské úkoly.
První blok se zabývá základní filosofií modulu numpy, která slouží jako základ pro všechny navazující moduly datové analýzy a strojového učení. Student je seznámen s nejdůležitějšími funkcemi a je poukázán rozdíl pracování v tradičním python v porovnání s modulem numpy. Absolvování tématu pomůže studentovi pochopit, jak může značně urychlit své existující programy.
Ukážeme si, jak zpracovat textový vstup a jakým způsobem je možné formátovat text. Zároveň budou vysvětleny základy práce se soubory. Naučíme se textové soubory z našeho programu číst, vytvářet a modifikovat.
V tomto bloku se naučíme pracovat s tabulkami pomocí modulu pandas. Student se naučí prozkoumat data pomocí předpřipravených i vlastních funkcí, provede statistické výpočty nad tabulkou pro získání potřebných informací a naučí se pro případ potřeby spojovat tabulky dohromady a počítat nad nimi základní agregační informace jako je například suma v sloupci nebo řádku.
Seznámíme se s základy analýzy dat v Pythonu. Ukážeme si práci s nástoji jako je numpy, pandas nebo matplotlib.
Objektově orientované programování (OOP) je v současnosti nejpoužívanějším způsobem jak vytvářet a strukturovat kód. V první lekci se seznámíme se základními myšlenkami OOP. Vysvětlíme si pojmy jako je zapouzdření, třída nebo instance. Nabyté poznatky využijeme při tvorbě konzolové hry.
Student se seznámí s nejčastějšímí typy grafů a jejich využitím pro různé typy dat a jak tyto grafy vykreslit v modulu seaborn. Následně se naučí vytvářet multigrafy na jednom společném plátně. Téma je završeno tavením dat, tedy spojováním sloupců do jednoho sloupce pro efektivnější vizualizaci pomocí kategorií.
Vysvětlíme si model umělého neuronu. Neuron slouží k získání jednoduhé odpovědi Ano/Ne na základě vstupních dat. Jako příklad bude zvolena aplikace pro detekci zhoubného a nezhoubného nádoru.
V této lekci si rozšíříme naše znalosti OOP. Ukážeme si konstrukce usnadňující sdílení kódu, vysvětlíme pojem dědičnosti a změny datových typů. V druhé části lekce budeme nově nabyté znalosti využívat k rozšíření hry z předchozí lekce.
Tento blok se zabývá tvorbou interaktivních datových dashboardů pomocí modulu Dash. Student se seznámí s jeho filosofií, která vychází z jeho platformy Flask. Poté se naučí vytvořit Plotly-express grafy včetně multigrafů. Následně vybuduje pomocí HTML prvků datový dashboard s různými ovládacími prvky pro vybraný Plotly-express graf a propojit je technikou reaktivního programování pro interaktivní manipulaci s grafem. Téma je završeno vybudováním dashboardu v modulu streamlit, který umožňuje tvorbu malých rychlých datových dashboardů, zejména pro účely strojového učení.
Dopředné neuronové sítě umožní dávat více odpovědí než jen dvě. Na modelu sekvenční neuronové sítě bude vysvětlena matematická podstata. Jako příklad bude zvolena aplikace pro rozpoznání písma psaného rukou.
Cílem této lekce je zopakovat a procvičit znalosti z obou předchozích lekcí.
Ukážeme si, jak zpracovat obrazová data pomocí modulu openCV a Scikit-Image. Student se seznámí nejprve se základními operacemi pro úpravu obrázku (změna velikosti, přeškálování, vyříznutí podobrazu z obrazu, aj.). Poté se naučí provádět složitější operace s využitím kernelu pro zpracování obrazu nízké úrovně. Téma je zakončeno vyhledáváním objektů v obrazu na základě tvaru nebo plnění práhovací podmínky.
Konvoluční neuronové sítě slouží pro aplikaci obrazového filtru na jiný obraz. Na modelu sekvenční konvoluční sítě bude vysvětlena podstata grafických filtrů. Jako příklad bude zvolena aplikace, která rozpozná, jaké objekty se nachází v obrázku.
Detailněji se podíváme na práci s datovými strukturami. Blíže se seznámíme s principy, na kterých fungují, a ukážeme si, jak v nich efektivně vyhledávat, filtrovat, řadit atd.
Kurz uzavřeme analýzou textu pomocí modulu Spacy. Student se seznámí nejprve s tím, jak tokenizovat text a provádět statistickou analýzu nalezených tokenů. Poté se naučí vizualizovat strukturu vět a označovat slovní druhy v textu, které lze využít pro analýzu textových dokumentů. Dále se student naučí vyhledávat pojmenované entity pro nalezení měst, firem, jmen a jiných zajímavých entit v textu pro vytváření báze znalostí. Téma je zakončeno vyhledáváním frází pomocí mělkého vyhledávání, což představuje silnější prostředek pro vyhledávání než například regulární vzory. Téma je ukázáno na anglickém jazyce, jelikož české modely stále chybí v modulu Spacy.
Rekurentní neuronové sítě představují model neuronové sítě s pamětí. Na modelu rekurentní sítě s dlouhodobou krátkodobou pamětí (LSTM) bude vysvětlena podstata zpracování přirozeného jazyka. Jako příklad bude zvolena aplikace, která slouží pro detekci spamu.
Rozšíříme naši znalost práce se soubory a souborovým systémem. Zároveň se podíváme na zpracování chyb a výjimečných stavů, které mohou v aplikaci nastat.
Povíme si více o tom, jak efektivně strukturovat program v Pythonu. Vedle toho si ukážeme řadu špatných praktik, kterým by se dobrý programátor měl vyhnout.
Ukážeme si, jak vytvořit jednoduchou webovou stránku.
Kurz bude doplněn o minimálně 3 skupinové konzultace, kde bude probíhat code review kódu účastníků, budou se probírat jejich otázky a jimi vybraná témata.
Python je jedním z nejoblíbenějších programovacích jazyků současnosti. Jedná se o programovací jazyk s rychlou učící se křivkou, který je díky své jednoduché syntaxi vhodný pro začátečníky.
Python je jedním z nejoblíbenějších programovacích jazyků současnosti. Jedná se o programovací jazyk s rychlou učící se křivkou, který je díky své jednoduché syntaxi vhodný pro začátečníky. Relační databáze a SQL jsou nejčastějším úložištěm dat u celé řady systému. V praxi se běžně setkáme s kombinací těchto dvou technologií.
Cílem kurzu je naučit studenty základy programování v jazyce Python a naučit se pracovat se 4 modely neuronových sítí pro strojové učení. Pro každý zmodelů bude naprogramován jeden typický příklad, který si studenti zkusí upravitpodle svého zájmu. Kurz jezaměřen na získání sebevědomí při následném studování algoritmů a aplikací strojového učení v praxi. Pro pochopení podstaty neuronových sítí je užitečná znalost matematiky, ale není výlučně nutná. Smatematickým aparátem budou mít studenti možnost se seznámit vrámci dobrovolných domácích úkolů.
Automatizované testování je posledních 10 let na vzestupu. Jedná se o profesi, která nabízí obdobné finanční možnosti jako programátor, avšak je v ní mnohem snazší začít. V tomto kurzu Vás provedeme základy teorie testování a zároveň Vás naučíme testovat webové aplikace v praxi.
Automatizované testování je posledních 10 let na vzestupu. Jedná se o profesi, která nabízí obdobné finanční možnosti jako programátor, avšak je v ní mnohem snažší začít. Tento kurz si klade za cíl účastníky naučit základy programování a ty využít při výuce automatizovaného testování. Při dostatečném množství samostudia se absolventi tohoto kurzu mohou hlásit na pozici junior testera.
Kurz datové analýzy je určen pro začátečníky, kteří ovládají základy Pythonu, kteří chtějí získat základní znalosti a dovednosti v oblasti práce s daty. Kurz vám poskytne ucelený pohled na to, jakým způsobem můžete zpracovávat a analyzovat data a jaké technologie k tomu můžete využít. Budete se učit, jak efektivně pracovat s daty a jak je vizualizovat, aby vám poskytla cenné informace pro vaše projekty. Kurz zahrnuje také úvod do statistické zpracování dat, práci s přirozeným jazykem i obrazem.
Kdy: |
Kde: |
Cena: |
---|
Dej nám na sebe kontakt a my ti dáme vědět hned, jak vypíšeme nový, nebo ho uspořádáme přímo pro tebe.
Vysokoškolský a středoškolský pedagog
Pavel má za sebou pestré zkušenosti z mnoha odvětví. Pavel vystudoval dva VŠ obory: Počítačové modelování a pedagogiku. Po studiu pracoval jako programátor a vědecký pracovník Akademie věd. V současnosti se plně věnuje pedagogické činnosti. Vedle kurzů pro nás učí programování na vysoké i střední škole. Více na pavelberanek.com .
Karierní poradce a recruiter , Logex
Bára našim účastníkům pomáhá s karierním poradentsvím a přípravou na pohovor. Vedle spolupráce s Bee IT pracuje jako recruiterka v IT firmě Logex.
Tento kurz je jedním z našich nejatraktivnějších programů. Je navržen tak, aby vás úspěšně zavedl na cestu datové analýzy. Během kurzu získáte pevný základ v programování v Pythonu, datové analýze a umělé inteligenci. Naším cílem je, aby se účastníci kurzu stali odborníky na tyto oblasti.
Kurz nabízí nejen teoretické znalosti, ale také praktickou praxi. Budete mít možnost pracovat na reálných projektech v Pythonu a pravidelně dostávat úkoly, které vám pomohou posílit vaše dovednosti. Po úspěšném absolvování kurzu, splnění všech úkolů a dokončení projektu budete mít dostatečnou připravenost k tomu, abyste se mohli úspěšně ucházet o juniorní pozici datového analytika.
Připojte se k nám na tomto intenzivním kurzu a odstartujte svou kariéru v oblasti datové analýzy!
Tento kurz je jedním z našich nejatraktivnějších programů. Je navržen tak, aby vás úspěšně zavedl na cestu datové analýzy. Během kurzu získáte pevný základ v programování v Pythonu, datové analýze a umělé inteligenci. Naším cílem je, aby se účastníci kurzu stali odborníky na tyto oblasti.
Kurz nabízí nejen teoretické znalosti, ale také praktickou praxi. Budete mít možnost pracovat na reálných projektech v Pythonu a pravidelně dostávat úkoly, které vám pomohou posílit vaše dovednosti. Po úspěšném absolvování kurzu, splnění všech úkolů a dokončení projektu budete mít dostatečnou připravenost k tomu, abyste se mohli úspěšně ucházet o juniorní pozici datového analytika.
Připojte se k nám na tomto intenzivním kurzu a odstartujte svou kariéru v oblasti datové analýzy!