Data Science & Machine Learning Practical tools and programing

Data Science & Machine Learning Practical tools and programing

קורס זה נותן את הבסיס להבנת סביבת מדעני הנתונים, תוך התמקדות בעיקר במתודולוגיות נפוצות על מנת לאפשר בחירת הגישה המתאימה לבעיות הנדונות. נסקור מקרי שימוש שונים וניישם מודלים וכלים מתאימים.

אורך הקורס: 2 ימים
מחיר הקורס: 4,228 ש"ח
תאריך פתיחת הקורס: 04/03/2025

Course overview

Data scientists use a set of algorithms which enables computers to solve problems that are classified on a higher complexity level than traditional algorithms. Examples of such cases are: to predict a consumer behavior by its past choices, recognize a person within an image, “understand” written text, to predict   a system failure or a cyber-attack.
Machine learning algorithms allow the computer to train and learn from its own mistakes and thus perfect its performance on new data.
This course gives the basis of understanding the data scientist environment, focusing mainly on common frameworks in order to enable selecting the appropriate approach to the problems at hands.
We will review various use cases and implement appropriate models and tools.

Who should attend?

Managers and architects who like to understand the different problems that are suitable for machine learning and exercise different frameworks.

Prerequisite:

Basic programming skills in C, Java or any other language.

Course Outline:

Day 1:

1. Introduction to data science
• Examples and use cases
• Statistics 101
• Machine learning introduction

2. Data preparation using various tools
• Exploratory data analysis
• Cleaning the data
• Filtering and scaling
• Outliers and null values
• PCA

3. Running machine learning algorithms
• Regression and decision trees
• Statistical reasoning
• Clustering
• Weka Introduction

4. Mini project Part A: Recommendation System
• Data Preparation
• Feature selection

Day 2:

5. Machine learning in cloud environment, Big Data
• Classification
• Association Rules
• Decision Trees

6. Validation of Results
• Standard metrics
• ROC curve analysis

7. Mini Project Part B: Recommendation System
• Estimation of different models
• Demo

8. Summary

מעוניין.ת לשמוע עוד פרטים, דברו איתי

השיטה - לימוד מעמיק תוך תרגול מעשי ובניית פרוייקטים:

Layer 36

בקורס זה תלמדו את הנושאים החמים והמעודכנים ביותר בהתאם לצרכי התעשייה

logtel icons-22

בקורס זה נסרוק אתגרים שונים בתחום.

logtel icons-25

כיתות קטנות ויחס אישי

Layer 33 copy

קורס זה תאפשר לכם לענות לצורך ההולך והגדל של שוק הטכנולוגיה

בין לקוחותינו

מעוניין.ת לשמוע עוד פרטים, דברו איתי

תפריט נגישות