7 та 8 вересня відбудеться курс “Data Science, Analytics and AI” з Oleksandr Romanko, Senior Research Analyst, Watson Financial Services, IBM Canada.
Олександр розповість про основи аналізу даних, побудову моделей та штучний інтелект в IBM Canada.
Квитки
Олександр Романко працює старшим науковим співробітником в IBM Canada, викладає в Університеті Торонто, УКУ (Український Католицький Університет) та є почесним директором Master of Business and Management in Artificial Intelligence and Data Analytics (MBAI) програми в KSE (Kyiv School of Economics).
Олександр отримав докторський та магістерський ступені у галузі комп’ютерних наук в Університеті МакМастер (Канада), магістерський ступінь з економіки в Карловому Університеті (Чеська Республіка) і диплом спеціаліста Сумського державного університету.
За 2 дні курсу ви:
— навчитеся впорядковувати та “чистити” дані;
— структуруєте знання про data science алгоритми;
— дізнаєтеся про побудову моделей за допомогою Python;
— навчитеся критично аналізувати результати моделювання;
— зможете приймати рішення на основі отриманих результатів.
Для кого розроблено курс:
— junior — middle розробників;
— бізнес та фінансових аналітиків;
— junior data scientists;
— менеджерів, які хочуть працювати з даними;
— студентів.
Запрошені спікери:
● Дмитрий Лавриненко (Lavrinenko Dmytro), Director — Technology, GlobalLogic
● Євген Медведський, CEO, IWIS
Програма курсу:
7 вересня
Introduction to data science and analytics
Data science concepts
Application areas
Getting data into Python
Working with CSV and JSON format/files
Web-scraping in Python
Using APIs in Python (Twitter API, New York Times API, etc.)
Using cloud AI services from Python
Machine Learning, Part 1 — linear and logistic regressions
Modeling process and machine learning
Optimization for regression modeling, data science and AI
Linear regression
Logistic regression
Regression case studies in Python
8 вересня
Machine Learning, Part 2 — advanced classification and clustering
Classification (decision trees, SVM, kNN)
Clustering (K-means, Fuzzy
Association rules
Ensemble methods (random forests, Xgboost)
Machine learning case studies in Python
Cognitive computing and artificial intelligence
Text analytics and Natural Language Processing (NLP)
Neural networks and brief introduction to deep learning
Spatio-temporal analytics
Cognitive computing case studies in Python
Visual analytics and storytelling based on analytics
Visual analytics and visualizations
Validating analytics
Storytelling based on analytics
Decision-making based on analytics
Мова курсу: українська, слайди і пояснення до Python прикладів англійською.
Квитки:
до 15 серпня — 690 грн;
16 серпня — 31 серпня — 790 грн;
1 вересня — 7 вересня — 890 грн.
Знижки:
5% — від 2 квитків;
7% — від 3 квитків;
10% — від 5 квитків.
25% — для студентів.
Немає коментарів
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів