Duomenų mokslas: Python programavimas, duomenų analitika ir dirbtinis intelektas

Šioje temoje dalyviai susipažins su Python programavimo kalba, jos sintakse ir pagrindiniais principais. Bus nagrinėjami kintamieji, duomenų tipai, sąlygos sakiniai, ciklai ir funkcijos. Taip pat bus aptariama, kaip efektyviai organizuoti kodą ir naudoti Python aplinkų valdymo įrankius.

Ši tema apims Python duomenų struktūras: sąrašus, žodynus, rinkinius ir kortežus. Dalyviai mokysis naudoti pagrindines Python bibliotekas duomenų darbui: NumPy masyvams ir matematingiems skaičiavimams, Pandas duomenų analizei ir manipuliavimui.

Šioje temoje bus nagrinėjamas duomenų valymo procesas: trūkstamų reikšmių tvarkymas, duplikatų šalinimas, duomenų transformavimas ir normalizavimas. Dalyviai sužinos, kaip paruošti duomenis analizei ir vizualizacijai naudojant Pandas ir kitus įrankius.

Ši tema skirta duomenų vizualizavimo įrankiams ir technologijoms. Dalyviai mokysis kurti informatyvias diagramas, grafikus ir interaktyvius vaizdus naudojant Matplotlib, Seaborn ir Plotly bibliotekas. Bus aptariamos geriausios praktikos efektyviai duomenų komunikacijai.

Šioje temoje dalyviai susipažins su statistinės analizės metodais: aprašomąja statistika, hipotezių testavimu, koreliacija ir regresija. Bus nagrinėjami praktiniai pavyzdžiai, kaip interpretuoti statistinius rezultatus ir priimti pagrįstus sprendimus.

Ši tema pristatys mašininio mokymosi sąvokas ir algoritmus. Dalyviai sužinos apie prižiūrimą ir neprižiūrimą mokymąsi, modelių mokymą ir vertinimą. Bus aptariamos populiarios bibliotekos: scikit-learn, TensorFlow ir jų panaudojimo atvejai.

Šioje temoje bus nagrinėjami klasifikavimo ir regresijos algoritmai: logistinė regresija, sprendimų medžiai, atsitiktiniai miškai ir SVM. Dalyviai mokysis, kaip pasirinkti tinkamą algoritmą konkrečiai problemai ir įvertinti modelio tikslumą.

Ši tema apims neprižiūrimo mokymosi metodus: K-means klasterizavimą, hierarchinę klasterizaciją ir PCA dimensijų mažinimui. Dalyviai sužinos, kaip atpažinti duomenų grupes ir supaprastinti sudėtingus duomenų rinkinius.

Šioje temoje dalyviai mokysis praktiškai pritaikyti DI sprendimus: natūralios kalbos apdorojimą (NLP), vaizdo atpažinimą ir rekomendacines sistemas. Bus nagrinėjami realūs verslo atvejai ir projektuojami sprendimai.

Paskutinėje temoje bus aptariamas pilnas duomenų mokslo projekto kūrimo procesas: nuo problemos formulavimo iki sprendimo pristatymo. Dalyviai sužinos apie karjeros galimybes duomenų mokslo srityje, portfolio kūrimą ir nuolatinio tobulėjimo strategijas.

1. Užsiregistruokite Užimtumo tarnyboje (jeigu dar nesate užsiregistravę). Registruotis galima tiek dirbantiems, tiek nedirbantiems.

2. Telefonu kreipkitės į savo UŽT konsultantą ir praneškite apie norą mokytis šiuose kursuose.

3. Pateikite šį programos kodą tikslinama (dirbantiems asmenims), įmonės pavadinimą Kompetencijų tobulinimo centras bei kursų pradžios datą.

4. Akcentuokite savo motyvaciją dalyvauti kursuose (tai svarbus kriterijus UŽT).

5. Informuokite mus el. paštu egle@tobulek.info, kai gausite patvirtinimą dėl finansavimo (užtenka žodinio patvirtinimo).

6. Tvarkykitės UŽT nurodytus dokumentus ir gavę mokymosi kuponą, jo kopiją atsiųskite mums el. paštu egle@tobulek.info

Ne, programavimo patirtis nėra reikalinga. Šie mokymai skirti pradedantiesiems – Python ir duomenų mokslo pagrindus aptarsime nuo pradžių, aiškiai ir suprantamai. Mokymų metu prisitaikome prie skirtingo pasirengimo dalyvių, tačiau kursas nėra skirtas pažengusiems programuotojams ar duomenų mokslininkams.

Dalyviams reikalingas kompiuteris arba nešiojamas kompiuteris, stabilus interneto ryšys ir pagrindinis kompiuterinis raštingumas. Kursai vyksta nuotoliniu būdu, todėl svarbu turėti galimybę prisijungti prie paskaitų iš ramios aplinkos. Mokymų metu paaiškinsime, kaip įsidiegti Python ir visas reikalingas bibliotekas bei įrankius.

Taip, sėkmingai baigę programą dalyviai gauna kvalifikacijos pažymėjimą, patvirtinantį įgytas duomenų mokslo kompetencijas. Pažymėjimas yra saugomas oficialiame Lietuvos diplomų, atestatų ir kvalifikacijos pažymėjimų registre.