HALADÓ DATA SCIENCE KÉPZÉS

Szükséges előképzettség: alapszintű Data Science ismeretek és gyakorlati tapasztalat
Képzési napok száma: 5 nap


A képzés célja:
Haladó szintű adatelemzési és gépi tanulási készségek elsajátítása a Data Science területén való szakmai előrelépéshez. 

A képzés leírása:
Az adatelemzés fejlett módszereinek, mint például a mély tanulás és a prediktív modellezés, valamint a nagy adatmennyiségek kezelésének gyakorlati megismerése és alkalmazása valós projektekben.

Részletes tematika:

 

  1. nap: Haladó adatelemzési technikák
  • Multivariáns analízis és összetett adatfeldolgozási módszerek 
  • Idősor elemzés és előrejelzési modellek 
  • Kategóriák és klaszterek kialakítása haladó statisztikai módszerekkel 
  • Adathalmazok dimenziócsökkentése és komplex adattípusok kezelése 
  • Felhasználói élmény elemzése és javítása az adatok alapján 
  1. nap: Mély tanulás és neurális hálózatok
  • Mély tanulás alapjai és gépi tanulási modellek mélyebb megértése 
  • Konvolúciós neurális hálózatok (CNN) és azok alkalmazásai képfelismerésben 
  • Rekurrens neurális hálózatok (RNN) és azok alkalmazásai idősorok elemzésében 
  • Mély tanulás eszközeinek és keretrendszereinek (pl. TensorFlow, PyTorch) használata 
  • Gyakorlati feladatok és projektek mély tanulási technikák alkalmazásával 
  1. nap: Nagy adatmennyiségek kezelése és adatbázisok használata
  • Nagy adathalmazok fogalma és kezelési módszerei 
  • NoSQL adatbázisok és a disztributált adatbázis-kezelés alapjai 
  • Data pipelines és adatintegrációs technikák nagyobb skálájú adatoknál 
  • Adatarchitektúrák és adatkezelési stratégiák nagy volumenű adatok esetén 
  • Big Data eszközök és keretrendszerek (pl. Hadoop, Spark) használata 
  1. nap: Prediktív modellezés és gépi tanulási technikák
  • Prediktív modellek kialakítása és értékelése a gépi tanulásban 
  • Ensemble modellek és azok hatékonysága a prediktív modellezésben 
  • Modellek finomhangolása és teljesítményoptimalizálás 
  • Általánosítás és modellek átültethetősége különböző adathalmazokra 
  • Gyakorlati projektek és esettanulmányok prediktív modellezési technikák alkalmazásával 
  1. nap: Gépi tanulási projektek és karrierlehetőségek
  • Gépi tanulási projektek tervezése, fejlesztése és értékelése 
  • Karrierlehetőségek és szakmai fejlődési útvonalak a Data Science területén 
  • A gépi tanulás jövőbeli trendjei és fejlesztési irányok 
  • Szakmai tapasztalatok megosztása és networking lehetőségek 

ÉRDEKEL A KÉPZÉS? ÍRJ NEKÜNK!