Data Science pre začiatočníkov
- Level
- Kapitol
- 38
- Kategória
- Programovanie
- Hodnotenie
- 5,0 z 5
- Dĺžka
- 7h
- Jazyk
- SK
Data Science online kurz od úplného začiatku
Data Science má mnoho významov a každý v tom vidí niečo iné. Stal sa z toho tzv. buzzword. Ľudia zaň zamieňajú skoro všetko čo súvisí s dátami, štatistikou, umelou inteligenciou a podobne.
Nebudem sa hádať, čo to má presne znamenať, ale dám ti pohľad na vec ako to vnímam ja.
Data science je pre mňa niekoľko krokov. Prvý krok je získanie dát. Či už ide o obrázky, videá alebo vyplnené formuláre, musíš ich niekde nazbierať alebo kúpiť. Ďalší krok je príprava týchto dát. Musíš si ich pekne zaškatuľkovať, zotriediť, označiť a podobne. Keď už máš dáta v stráviteľnej forme, prichádza na rad strojové učenie (Machine Learning - ML). ML je veda sama o sebe. Je to kombinácia matematiky, štatistiky, programovania a rôznych algoritmov. Produkt, ktorý týmto získavame, sa volá model. Tento model potom vieme použiť na to, aby sme dokázali rozpoznávať tvár na obrázku alebo syntetizovali ľudskú reč.
Viem, znie to všetko veľmi všeobecne. Veľmi totiž záleží čo je tvojim cieľom a v akej doméne sa pohybuješ. Na základe toho potom upravuješ celý tento proces, aby si ten cieľ dosiahol.
Kedže v tomto kurze nie je možné obsiahnuť tak komplexnú problematiku, budeme sa venovať Machine Learning. Dáta totiž vieme získať už upravené z verejných databáz a cieľ si môžeme stanoviť akýkoľvek, tak aby sme sa niečo naučili ale zároveň nás to aj bavilo.
Názov kurzu Data Science je preto trošku zavádzajúci, aj keď sa venujeme práve jadru veci Data Science, ktorou je Machine Learning. Na výpočty budeme používať PyTorch a Scipy. Tieto frameworky obsahujú veľmi užitočné algoritmy, funkcie a dáta. Vďaka tomu sa budeme môcť venovať úlohe a nie programovaniu nejakých šialených matematických operácií.
Hľadáš samostatný kurz na konkrétnu tému? Pozri si všetky Data Science kurzy a vyber si podľa svojich skúseností a cieľov.
Hľadáš samostatný kurz na konkrétnu tému? Pozri si všetky Data Science kurzy a vyber si podľa svojich skúseností a cieľov.
Pre koho je kurz Python Data Science určený?
Kurz sa snaží ľudskou rečou vysvetliť čo je to Data Science, čo je to Machine Learning, ako fungujú neurónové siete, regresia a SVM a ako toto všetko naprogramovať a reálne použiť na nejakom príklade. Je dôležité, aby mal človek základy programovania v Pythone. Keďže táto veda sa silno opiera o matematiku, je dobré mať nejaké základy algebry. Každopádne, všetky koncepty budú vysvetlené od začiatku a niečo extra v doplnkových videách.
Čo budeš vedieť, keď skončíš tento kurz?
Kurz bude pre teba odrazovým mostíkom do problematiky Data Science. Keďže táto téma je sexy, musíš sa vedieť znavigovať v tom pretlaku informácií a je dôležité správne rozlíšiť, aké budú tvoje ďalšie kroky. Budeš mať základy lineárnej algebry. Skalár, vektor, matica, transformácia, čo je to matematická funkcia a pod.
Taktiež budeš vedieť čo sa skrýva za výrazmi:
- strojové učenie (machine learning),
- neurónové siete,
- spätná propagácia (backpropagation),
- konvolučné siete,
- lineárna regresia,
- support vector machines.
Budeš vedieť použiť existujúce modely a taktiež vizualizovať dáta.
Čo všetko dostaneš?
- kvalitné videotutoriály o Data Science v Pythone,
- množstvo domácich úloh, zadaní a príkladov na precvičenie jednotlivých tém,
- zdrojové kódy na stiahnutie,
- diskusné fórum, v ktorom na tvoje otázky ku kurzu odpovedá priamo lektor a tvoji spolužiaci,
- certifikát o absolvovaní kurzu,
- garancia vrátenia peňazí do 14 dní, ak nebudeš s kurzom spokojný.
Kapitoly online kurzu
Úvod do Data Science (2)
Ukážka zdarma
11:57
Príprava Vývojového Prostredia (5)
102 Windows
6:25
103 macOS
6:17
104 Linux
3:45
105 Google Colab
4:05
106 Jupyter Lab ako IDE
8:32
Regresia (8)
201 O čo ide v regresií?📈
2:18
202 Python knižnice v živote datavedca📚
15:19
203 Regresia ručne stručne✍️
7:32
204 PyTorch a Gradient Descent
17:16
205 Koľko epoch je dosť epoch? ⏳
6:46
206 Normalizácia
13:42
207 Vytvorenie Python modulu
3:56
Cvičenie 1
Support Vector Machines ( SVM ) (6)
301 Úvod do problematiky SVM
3:10
302 Ako funguje SVM?🔬
5:35
303 SVM v každodennom živote
18:32
304 Druhy kernelu a problém preučenia🤓
12:05
305 Cross validation a hľadanie parametrov🕵️♂️
15:38
Cvičenie 2
Neurónové Siete (6)
401 Neuróny v našom mozgu 🧠
14:14
402 Analýza MNIST datasetu
22:08
403 Budovanie neurónky 🏗
9:38
404 Dopredu a dozadu ♺
15:32
405 Analýza a vizualizácia neurónky
24:10
Cvičenie 3
Konvolučné Siete (7)
501 Ako fungujú Konvolučné neurónové siete?💡
9:17
502 Dataset CIFAR 10 🌇🌄🏞
10:44
503 Kódenie konvolučnej siete
17:02
504 Trénovanie siete a Cross Entropy Loss
15:00
505 Čo sa deje vo vnútri konvolučnej siete? 🤯
20:45
506 Rýchle výpočty na grafike⚙️
10:29
Cvičenie 4
Doplnkové Lekcie (4)
601 Pandas tutorial
24:00
602 Tvorba grafov v Matplotlib📈
35:34
603 Funkcie a derivácie
13:48
604 Backpropagation
13:52
Lektor online kurzu
Miroslav Beka
Python
Ahoj, volám sa Miro a som Pythonista. Programovať som začal na strednej. Vtedy frčal ešte turbo pascal. Potom prišiel matfyz, kadejaké zveriny ako Haskell, no najviac sa mi zapáčil Python.
Od vtedy v Pythone robím všetko. Okrem vlastných vecí čo si programujem pre radosť, som pracoval v ESETe ako automatizér testovania. Samozrejme, všetko v Pythone. Potom som skočil do inej firmy, tam taktiež Python na automatické testovanie aj DevOps. Viacej krát som účinkoval ako speaker na PyCon.sk, kde som odovzdával svoje skúsenosti.
Medzi moje obľúbené oblasti teda parí DevOps, Automatizovanie testovania a web development (hlavne backend).
Okrem programovania sa venujem hlavne hudbe 🤘
4,7
Hodnotenie
3
Kurzy
Hodnotenia študentov
Hodnotenia od študentov zapísaných v kurze na Skillmea.
5,0 z 5
· 17 hodnotení
Július S.
5
Vynikajúci kurz. Problematika síce nezapadá do oblasti mojej práce, pozrel som si ho iba zo zvedavosti a som nadšený! Zvlášť oceňujem prehľadné animácie.
Bibiana M.
5
Veľmi dobre spracované.
Bohumil M.
5
Celkovo velmi dobry kurz. Potesil aj zmysel pre humor autora kurzu.
Dusan P.
5
Super !!! tak komplikovane témy vieš veľmi jednoducho a zaujimavo vysvetliť
