Podstawy Machine Learning
Zbuduj solidne fundamenty w algorytmach uczenia maszynowego. Od regresji liniowej po sieci neuronowe - poznaj matematykę i implementację każdego modelu.
Poznaj Algorytmy ML od Podstaw
Nasz kompleksowy program wprowadzi Cię w świat uczenia maszynowego poprzez praktyczne zrozumienie algorytmów i ich zastosowań. Każdy uczestnik implementuje modele od podstaw, poznając matematyczne podstawy każdego algorytmu.
Kurs obejmuje techniki uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, od prostych metod regresji liniowej po zaawansowane sieci neuronowe. Pracujesz z rzeczywistymi zbiorami danych, rozwijając umiejętności niezbędne w pracy data scientista.
Program został stworzony przez praktyków branży, którzy dzielą się doświadczeniem z projektów komercyjnych. Każdy moduł kończy się praktycznym zadaniem wykorzystującym poznane techniki.
Kluczowe Kompetencje
- Implementacja algorytmów od podstaw w Pythonie
- Regresja liniowa, logistyczna i metody regularyzacji
- Drzewa decyzyjne, Random Forest, SVM
- Podstawy sieci neuronowych i backpropagation
- Metody klastrowania: K-means, hierarchiczne
Ścieżki Rozwoju Zawodowego
Junior Data Scientist
Rozpocznij karierę w analizie danych z solidnymi podstawami algorytmów uczenia maszynowego.
ML Engineer
Specjalizuj się w implementacji i optymalizacji modeli uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym.
Business Analyst
Wykorzystaj umiejętności ML do optymalizacji procesów biznesowych i podejmowania strategicznych decyzji.
Narzędzia i Technologie
Python Ecosystem
Numpy, Pandas, Matplotlib dla manipulacji danych i wizualizacji. Podstawowe biblioteki każdego data scientista.
Scikit-learn
Kompletna biblioteka algorytmów uczenia maszynowego z gotowymi implementacjami i narzędziami ewaluacji.
TensorFlow & PyTorch
Nowoczesne frameworki do budowy i treningu sieci neuronowych z GPU acceleration.
Jupyter Notebooks
Interaktywne środowisko programowania idealne do eksploracji danych i prototypowania modeli.
Git & MLflow
Narzędzia do wersjonowania kodu i śledzenia eksperymentów ML w zespołach deweloperskich.
Cloud Platforms
Wprowadzenie do Google Colab, AWS SageMaker i Azure ML dla scalowania modeli.
Standardy Jakości Kodu
Czyste Implementacje
- Dokumentacja każdej funkcji zgodna z PEP 8
- Unit testy dla kluczowych algorytmów
- Komentarze wyjaśniające matematyczne podstawy
- Walidacja danych wejściowych i obsługa błędów
Reprodukowalność
- Ustalenie seed dla generatorów losowych
- Zapisywanie konfiguracji hiperparametrów
- Śledzenie wersji zbiorów danych
- Logowanie metryk podczas treningu
Dla Kogo Jest Ten Kurs
Absolwenci IT
Informatycy i matematycy chcący specjalizować się w ML
Programiści
Deweloperzy rozszerzający kompetencje o AI i ML
Analitycy
Business Analysts wdrażający zaawansowane metody analityczne
Zmiana Kariery
Osoby z innych branż przechodzące do Data Science
Wymagania Wstępne
Niezbędne:
- Podstawowa znajomość Pythona
- Matematyka licealny poziom
- Umiejętność pracy z komputerem
Mile Widziane:
- Statystyka podstawy
- Algebra liniowa
- Doświadczenie z danymi
Pomiar Postępów i Ocena
Projekty Praktyczne
8 projektów implementacyjnych ocenianych przez mentorów branżowych
Testy Wiedzy
Quizy po każdym module sprawdzające zrozumienie teorii
Projekt Końcowy
Kompleksowa implementacja systemu ML na rzeczywistych danych
System Punktowy
Rozpocznij Swoją Przygodę z Machine Learning
Zapisz się już dziś i zbuduj solidne podstawy w algorytmach uczenia maszynowego. Zdobądź umiejętności poszukiwane przez pracodawców w branży technologicznej.