Curs Python. Analiza si prelucrarea datelor, Machine Learning (Modulul 2*)
* După Modulul 1 "Curs Python. Bazele programării."
Obiectivul cursului
Aflați cum să creați și să antrenați aplicații moderne bazate pe rețele neuronale
După finisarea cursului Dvs. veţi putea:
- Lucra cu bazele de date (SQL)
- Tehnici de operare cu bazele de date din Python
- Elaborarea Aplicatiilor cu stocarea datelor in baze de date
- Elaborarea unor aplicatii simple be baza Retele Neuronale
- Elaborarea si antrenarea modelelor de Retele Neuronale in baza Pytorch
- Utilizarea modelelor antrenate in aplicatii reale
«Curs Python. Analiza si prelucrarea datelor, Machine Learning» :
✔️ 30 transmisii directe cu cel mai bun profesor
✔️ 50 exemple practice și mai mult de 30 exerciții pentru acasă
✔️ Verificarea temelor și feedback în ZOOM
✔️ Materialul cursului este predat clar și accesibil
✔️ Fiecare participant poate să ofere întrebări în timp real
✔️ Materiale didactice
✔️ 10 teste pe toate temele programului
✔️ Acces 3 luni la lecții online
✔️ La finele cursului Certificat
✔️ Garanție a calității cursurilor
Cursul petrece - Dorin Esenenco
Pregătirea preliminară:
Finisarea cu succes a cursului Python. Bazele programării
Să primiţi o consultaţie despre pregătirea provizorie necesară pentru curs puteţi la numărul 069 41 41 99
Pregătirea provizorie este siguranţă invăţării calitative. Această este menţionată cu alt nume de curs al centrului (pregătirea preliminară obligatorie). Vă sfătuim să citiţi programul acestui curs şi să decideţi dacă aveţi cunoştinţe şi experienţă în domeniul dat. Dacă dumneavoastră cunoaşteţi mai puţin decât 85-90% din programul obligatoriu vă recomandăm să treceţi neapărat cursul de pregătire preliminară. Numai după această o să puteţi să terminaţi cursul cu Brio.
Programa cursului:
- Programarea Obiect Orientata, notiuni avansate, mostenire, polimorfizm, supraincarcare, suprascriere, metode magice
- Paterne de proiectare (Design Patterns), Factory, Singleton, Observer
- Bazele procesarii datelor, numpy de la simplu spre compus
- Lucrul cu bazele de date (SQL), notiuni introductive, tabele, coloane, randuri, ACID, Normalizarea datelor
- Tehnici de operare cu bazele de date din Python, Interogari
- Utilizarea mediului virtual pentru dezvoltare, venv, virtualenv, conda
- Elaborarea Aplicatiilor cu stocarea datelor in baze de date (mini social, e-shop, todo)
- Analiza, prelucrarae si vizualizarea datelor, numpy, pandas, matplotlib
- Retele Neuronale (RN), crearea lor de la zero
- Elaborarea unor aplicatii simple be baza Retele Neuronale, detectare, clasificare, regresie
- Pytorch, introducere, tenzori si operatii intre acestia
- Elaborarea si antrenarea modelelor de Retele Neuronale in baza Pytorch, detectare, clasificare, regresie
- Utilizarea modelelor antrenate in aplicatii reale, validarea imaginilor, aprecierea comentariilor, etc