Data Science – nga të dhënat në njohuri

Dëshiro të gjesh punën më seksi të shekullit të 21-të?

Ky kurs do të japë bazat e shkencës së të dhënave dhe se si të përdorësh metoda të avancuara të mësimit të makinerive për të gjetur njohuri të fshehura në grupe masive të të dhënave.

  • data
    28.05
    ditët
    fundjavë
    qyteti
    Tirana
    orë mësimi
    234 h
    çmimi
    480€ x 4 këste
    aplikoni tani close modal















    Çfarë do të mësoni

    Mjetet e sistemit dhe sistemi i kontrollit GIT
    123456789101112

    Mjetet e sistemit dhe sistemi i kontrollit GIT

    Mjetet e sistemit janë një koleksion teknikash të dobishme për funksionimin e një sistemi duke përdorur komanda. Çdo profesionist i shkencës së të dhënave që respekton veten duhet të dijë se si të përdorë konsolën. Ne do t’ju mësojmë se si. Do të mësoni gjithashtu se si të përdorni sistemin e kontrollit të versionit GIT, i cili mundëson bashkëpunim të qetë në ekip.

    Python në shkencën e të dhënave

    Python është gjuha më popullore e përdorur në shkencën e të dhënave. Ajo ka numrin më të madh të bibliotekave dhe kornizave që kryejnë shumë detyra të shkencës së të dhënave. Në këtë modul, do të mësoni bazat e gjuhës Python të nevojshme për të zhvilluar kodin e aplikacionit.

    Statistikat dhe probabiliteti

    Shkenca e të dhënave bazohet tërësisht në matematikë. Ky modul do t’ju ndihmojë të kuptoni operacionet duke përdorur bibliotekën Numpy, ku mund të llogaritni operacionet bazë në algjebër lineare (veprimet në vektorë/matrica). Në pjesën e dytë, do të mësoni më shumë rreth probabilitetit, për shembull, pse testet me marrëveshje 90% duhet të përsëriten.

    Përpunimi i grupeve të të dhënave

    Shkenca e të dhënave është të dhëna, të dhëna dhe më shumë të dhëna. Ato vijnë nga burime të ndryshme dhe janë të disponueshme në formate të ndryshme. Thuhet se 90% e punës së një specialisti të shkencës së të dhënave është përpunimi i të dhënave. Është e vështirë të mos pajtohesh me këtë. Aftësitë e mësuara në këtë modul do t’i përdorni më shpesh në jetën tuaj të ardhshme profesionale. Do të mësoni se si të përpunoni të dhënat e marra nëpërmjet API ose nga një bazë të dhënash SQL.

    Vizualizimi i të dhënave

    Një grafik mund të shprehë më shumë se një mijë fjalë. Në kontekstin e punës me klientët që blejnë “me sy”, aftësia për të paraqitur siç duhet të dhënat është jashtëzakonisht e vlefshme. Në këtë modul, do të mësoni se si të krijoni grafikët ndërveprues të nevojshëm për të punuar në shkencën e të dhënave.

    Mësimi i makinerisë në praktikë

    Parashikoni çmimet në bursë? Zgjedhja e kohës së duhur për të blerë një shtëpi duke pasur parasysh çmimet historike? Çfarë mund të mësojmë për të ardhmen duke njohur të shkuarën? Regresioni përpiqet t’u përgjigjet pikërisht këtyre pyetjeve. Ai lejon parashikimin e vlerave të panjohura të një sasie në bazë të vlerave të njohura të sasive të tjera. Për më tepër, ky modul do t’ju prezantojë me të gjithë temën e metodave klasike të mësimit të makinerive – ato në të cilat bazohen shumë zgjidhje moderne. Do të mësoni gjithashtu për problemet e klasifikimit në mësimin e mbikëqyrur. Ne do t’ju shpjegojmë gjithashtu se çfarë është mësimi i pambikëqyrur.

    Biblioteka TensorFlow

    Do të mësoni kornizën më të njohur për krijimin e zgjidhjeve të rrjetit. Kjo ju lejon të zbatoni me lehtësi një arkitekturë të caktuar të rrjetit, procesin e të mësuarit dhe veprimet pasuese.

    Rrjetet nervore

    Rrjetet nervore artificiale janë struktura që imitojnë ato në trurin tonë. Ne kemi një sinjal hyrës që përpunohet ndryshe nga neurone të ndryshëm që gjenerojnë disa informacione në fund të procesit. Është një nga metodat më të njohura të mësimit të makinerive, ndaj duhet ta dini shumë mirë. Kjo ju lejon të zgjidhni problemet e regresionit dhe klasifikimit, megjithëse jo vetëm. Ne do t’ju mësojmë metoda për të mësuar rrjete të tilla duke përdorur TensorFlow.

    Përpunimi i imazhit – vizioni kompjuterik

    Si funksionojnë automjetet autonome?
    Si i njohin ata shenjat e trafikut apo këmbësorët?

    Në këtë modul do të mësoni se si të përpunoni të dhënat e imazhit. Si i filtroni të dhënat? Çfarë informacioni mund të merret nga imazhet? Përveç kësaj, do të mësoni se si të përdorni dizajne të veçanta të rrjeteve nervore të përdorura për të përpunuar të dhënat e imazhit. Duke kuptuar mësimin e transferimit, do të jeni në gjendje të krijoni zgjidhje që mund të shpjegojnë shumicën e problemeve të përpunimit të imazhit dhe më shumë.

    Përpunimi i gjuhës natyrore

    Alexa dhe Siri janë dy shembuj të asistentëve zanorë. Si e kuptojnë ata atë që ne u themi? Në këtë modul, do të mësoni se si të merreni me të dhënat e tekstit (dhe të mësoni përgjigjen e pyetjes së mëparshme).

    Puna me sekuenca – rrjete nervore të përsëritura

    Si mund të marrin në konsideratë rrjetet nervore sekuencat dhe jo objektet individuale? Si e di algoritmi se cila fjalë duhet të jetë më pas në një fjali? Ne do të përpiqemi t’u përgjigjemi këtyre pyetjeve duke përdorur rrjetet nervore rekursive.

    Projektet praktike

    Gjatë kursit do të përfundoni katër projekte përfundimtare. Tre prej tyre janë projekte praktike (regresioni, klasifikimi dhe përpunimi i imazhit) të përfunduara në faza të ndryshme të kursit. Më në fund, do t’ju jepet një projekt i madh përfundimtar. Një shembull i një projekti përfundimtar do të ishte një parashikim për COVID-19 duke përdorur të dhëna të disponueshme publikisht.

    Mjetet e sistemit dhe sistemi i kontrollit GIT

    Mjetet e sistemit janë një koleksion teknikash të dobishme për funksionimin e një sistemi duke përdorur komanda. Çdo profesionist i shkencës së të dhënave që respekton veten duhet të dijë se si të përdorë konsolën. Ne do t’ju mësojmë se si. Do të mësoni gjithashtu se si të përdorni sistemin e kontrollit të versionit GIT, i cili mundëson bashkëpunim të qetë në ekip.

    Python në shkencën e të dhënave

    Python është gjuha më popullore e përdorur në shkencën e të dhënave. Ajo ka numrin më të madh të bibliotekave dhe kornizave që kryejnë shumë detyra të shkencës së të dhënave. Në këtë modul, do të mësoni bazat e gjuhës Python të nevojshme për të zhvilluar kodin e aplikacionit.

    Statistikat dhe probabiliteti

    Shkenca e të dhënave bazohet tërësisht në matematikë. Ky modul do t’ju ndihmojë të kuptoni operacionet duke përdorur bibliotekën Numpy, ku mund të llogaritni operacionet bazë në algjebër lineare (veprimet në vektorë/matrica). Në pjesën e dytë, do të mësoni më shumë rreth probabilitetit, për shembull, pse testet me marrëveshje 90% duhet të përsëriten.

    Përpunimi i grupeve të të dhënave

    Shkenca e të dhënave është të dhëna, të dhëna dhe më shumë të dhëna. Ato vijnë nga burime të ndryshme dhe janë të disponueshme në formate të ndryshme. Thuhet se 90% e punës së një specialisti të shkencës së të dhënave është përpunimi i të dhënave. Është e vështirë të mos pajtohesh me këtë. Aftësitë e mësuara në këtë modul do t’i përdorni më shpesh në jetën tuaj të ardhshme profesionale. Do të mësoni se si të përpunoni të dhënat e marra nëpërmjet API ose nga një bazë të dhënash SQL.

    Vizualizimi i të dhënave

    Një grafik mund të shprehë më shumë se një mijë fjalë. Në kontekstin e punës me klientët që blejnë “me sy”, aftësia për të paraqitur siç duhet të dhënat është jashtëzakonisht e vlefshme. Në këtë modul, do të mësoni se si të krijoni grafikët ndërveprues të nevojshëm për të punuar në shkencën e të dhënave.

    Mësimi i makinerisë në praktikë

    Parashikoni çmimet në bursë? Zgjedhja e kohës së duhur për të blerë një shtëpi duke pasur parasysh çmimet historike? Çfarë mund të mësojmë për të ardhmen duke njohur të shkuarën? Regresioni përpiqet t’u përgjigjet pikërisht këtyre pyetjeve. Ai lejon parashikimin e vlerave të panjohura të një sasie në bazë të vlerave të njohura të sasive të tjera. Për më tepër, ky modul do t’ju prezantojë me të gjithë temën e metodave klasike të mësimit të makinerive – ato në të cilat bazohen shumë zgjidhje moderne. Do të mësoni gjithashtu për problemet e klasifikimit në mësimin e mbikëqyrur. Ne do t’ju shpjegojmë gjithashtu se çfarë është mësimi i pambikëqyrur.

    Biblioteka TensorFlow

    Do të mësoni kornizën më të njohur për krijimin e zgjidhjeve të rrjetit. Kjo ju lejon të zbatoni me lehtësi një arkitekturë të caktuar të rrjetit, procesin e të mësuarit dhe veprimet pasuese.

    Rrjetet nervore

    Rrjetet nervore artificiale janë struktura që imitojnë ato në trurin tonë. Ne kemi një sinjal hyrës që përpunohet ndryshe nga neurone të ndryshëm që gjenerojnë disa informacione në fund të procesit. Është një nga metodat më të njohura të mësimit të makinerive, ndaj duhet ta dini shumë mirë. Kjo ju lejon të zgjidhni problemet e regresionit dhe klasifikimit, megjithëse jo vetëm. Ne do t’ju mësojmë metoda për të mësuar rrjete të tilla duke përdorur TensorFlow.

    Përpunimi i imazhit – vizioni kompjuterik

    Si funksionojnë automjetet autonome?
    Si i njohin ata shenjat e trafikut apo këmbësorët?

    Në këtë modul do të mësoni se si të përpunoni të dhënat e imazhit. Si i filtroni të dhënat? Çfarë informacioni mund të merret nga imazhet? Përveç kësaj, do të mësoni se si të përdorni dizajne të veçanta të rrjeteve nervore të përdorura për të përpunuar të dhënat e imazhit. Duke kuptuar mësimin e transferimit, do të jeni në gjendje të krijoni zgjidhje që mund të shpjegojnë shumicën e problemeve të përpunimit të imazhit dhe më shumë.

    Përpunimi i gjuhës natyrore

    Alexa dhe Siri janë dy shembuj të asistentëve zanorë. Si e kuptojnë ata atë që ne u themi? Në këtë modul, do të mësoni se si të merreni me të dhënat e tekstit (dhe të mësoni përgjigjen e pyetjes së mëparshme).

    Puna me sekuenca – rrjete nervore të përsëritura

    Si mund të marrin në konsideratë rrjetet nervore sekuencat dhe jo objektet individuale? Si e di algoritmi se cila fjalë duhet të jetë më pas në një fjali? Ne do të përpiqemi t’u përgjigjemi këtyre pyetjeve duke përdorur rrjetet nervore rekursive.

    Projektet praktike

    Gjatë kursit do të përfundoni katër projekte përfundimtare. Tre prej tyre janë projekte praktike (regresioni, klasifikimi dhe përpunimi i imazhit) të përfunduara në faza të ndryshme të kursit. Më në fund, do t’ju jepet një projekt i madh përfundimtar. Një shembull i një projekti përfundimtar do të ishte një parashikim për COVID-19 duke përdorur të dhëna të disponueshme publikisht.

    Çfarë përveç vetë kursit?

    Kursi ynë nuk ka të bëjë vetëm me programimin. Ne japim shumë më tepër! Duam të jemi partneri juaj në ndryshim. Prandaj, përveç orëve intensive me trajnerët tanë, ne kemi përgatitur një paketë të plotë të mbështetjes në karrierë:

    Këshillim për karrierë

    Ju do të merrni pjesë në trajnime praktike me këshilluesin tonë të karrierës gjatë kursit, i cili do t’ju përgatisë për të filluar procesin e kërkimit të punës. Përveç kësaj, do të mësoni se si të dilni mirë gjatë një interviste rekrutimi, ku të kërkoni informacione rreth ngjarjeve interesante të industrisë dhe si të dalloheni në mënyrë efektive nga të rinjtë e tjerë.

    Konsultime individuale për CV

    Ne do t’ju ndihmojmë të krijoni një CV profesionale që do të bëhet kopertina juaj në tregun e punës gjatë kursit. Këshilluesit tanë të karrierës do t’ju mbështesin gjithashtu në ndërtimin e profilit tuaj në LinkedIn dhe do t’ju këshillojnë se si të gjeni punën tuaj të parë në industrinë e IT.

    Simulimi i intervistës teknike

    Në fund të kursit, ne përgatisim një simulim të rekrutimit teknik. Është e ngjashme me atë që ka shumë të ngjarë të përballeni gjatë procesit të rekrutimit për punën tuaj të re në IT. Një nga trajnerët tanë do të luajë rolin e një rekrutuesi teknik për të verifikuar njohuritë tuaja në praktikë dhe më pas do t’ju dërgojë një mesazh reagimi për rezultatet tuaja.

    Biblioteka virtuale

    Do të keni akses në bibliotekën tonë virtuale SDA plot me libra elektronikë, audiolibra dhe video-trajnime, duke ju lejuar të eksploroni më tej sekretet e botës së IT-së. Përveç kësaj, do të gjeni materiale të dobishme gjatë trajnimit dhe artikuj të dobishëm në mësimin e gjuhës angleze. Ju gjithashtu do të keni akses në raftet tona virtuale pas kursit.

    Si të financoni kursin?

    Pagesë njëherësh

    Nuk keni nevojë për këste apo fonde? Zgjidhni një pagesë të njëhershme. Duke përdorur këtë formular, mund të prisni për një zbritje shtesë.

    Bursat e ofruara nga AADF

    Apliko për të përfituar nga bursat e ofruara nga AADF. Në rast se nuk mund të plotësoni kriteret për to, aplikoni për tu bërë pjesë e një prej webinareve tona informuese për të parë mundësite që keni për një zbritje.

    Paguani në 4 këste

    Përpos bursave të ofruara ka edhe një mundësi pagese me 4  këste nga SDA pa përqindje interesi të shtuar.

    Disa mundësi pagese

    Së bashku me AADF kemi vizionin për të rritur sektorin e ICT duke ju ofruar një program të përmirësuar arsimor me aftësi praktike të theksuara, i cili do t’ju lejojë të gjeni punën tuaj të ëndërruar ose të avanconi në karrierë. SDA nga Protik do të ofrojë 101 kurse për Zhvillimin e Software për një periudhë 5 vjeçare. Nga kjo ofertë do të përfitojnë mbi 1500 të pranishëm! Dhe ju mund të jeni një prej tyre!

    Për t’ju dhënë fillimin më të suksesshëm mund të na kontaktoni për të marrë një bursë të AADF për kursin. Bursa vlen për të gjitha klasat në të gjitha teknologjitë. Kjo është mundësia që do t’ju japë një shans për zhvillimin e jashtëzakonshëm të karrierës dhe kështu bën që SDA nga Protik të jetë një projekt i veçantë!

    Webinar Falas

    Ky website përdor cookies.

    Duke përdorur këtë website ju bini dakord të përdorni cookies. Mëso më shumë.

    Po, jam dakord