Gələcək karyeranızı məlumatların analizi, machine learning və neural network üzərində qurun
Kursu bitirdikdən sonra partnyor şirkətlərin dəstəyi ilə işlə təmin olunma imkanı
Yeni biliklər sizi
Data Science kursları sayəsində arzuedilən bir mütəxəssisə çevirəcəkdir
Data Science kursları zamanı siz data science, data analysis nədir sualına ətraflı cavab vermək qabiliyyətində olacaqsınız. Kurs machine learning alqoritmləri və neural network vasitəsi ilə prediktiv modelləri yaradıb inkişaf etdirərək, biznes sahəsində gizli qalan meyyarları üzə çıxarmağa, hadisələrin dövranını praqnozlaşdırmağa və biznes proseslərin optimallaşdırmasına köməklik edir. Siz nəyinki data analysis kursları alacaq, neureal şəbəkələr və Big Data analysis texnologiyaları vasitəsi ilə şirkətlərin gündəlik problemlərini həll edəcək, onlara yardım olacaq, eyni zamanada komanda işinin əsas prinsiplərini, məqsədəçatma və emosional intellekt bacarıqlarını qavrayacaqsınız. Təqdim etdiyimiz data analizi kursu, proqramçıdan Data Science-a və big analitika sahəsinə keçid üçün bütün lazımi bünövrəni verir. Data science kursları sizi çoxlu sayda praktiki iş, dəyişik biznes keyslər və yeni tanışlıqlar gözləyir.
Təcrübəli müəllimlərin nəzarəti altında, proqramlaşdırma kursları zamanı siz hər ay təşkil olunan fərqli mövuzlarda olan yarışlarda iştirak edərək nəinki yeni biliklərə sahib olacaq, eyni zamanda bununla siz dəyərli hədiyyələr qazanmaq şansı əldə edəcəksiniz. Ən asası da odur ki dərs zamanı qazandığınız təcrübə sizə gələcək karyeranızda əvəzolunmaz bir uğur verəcəkdir.
Bu data analyis kursu sizə nə öyrədəcək
Tədris prosesi necə keçir
Yeniliklərlə üz-üzə qalmayacaqsınız: proqramlaşdırma kursu zamanı təhsil aldığınız müddətdə mentor tərəfindən fərdi konsultasiyalar, data analysis nədir sualının ətraflı izahı, bütün işlənilən layihələrdə peşəkar dəstək, komanda işi zamanı komanda rəhbəri ilə işləmə təcrübəsi
Siz modellərin qurulmasında əhəmiyyətsiz problemləri həll etmək məqsədi ilə qurduğunuz alqoritmləri optimallaşdıraraq alqoritmik düşüncənin və data analysis nə olduğunu anlayacaqsınız.
Bu proqramlaşdırma kursları zamanı data analysis nədir sualına cavab tapacaqsınız; müxtəlif təcrübələr vasitəsi ilə yeni bilikləri data analitika kurslarında kəşf edəcəksiniz. Bu təcrübələr: trenajorlar, ev tapşırıqları, interaktiv vebinarlar, fərdi və komanda layihələri
Kursun proqramı
- Məlumatların əsasları
- Funksiya və klasslar
- Qabaqcıl məlumat növləri: massivlər, çoxluqlar, lüğətlər
- Məlumatların analizi üçün olan kitabxanalar: NumPy, Pandas, Matplotlib
- Python vasitəsi ilə vizuallaşdırma
- Statistikanın əsasları
- Random events, Random variables
- Logistic regression and discriminatory analysis
- Correlation and correlation analysis
- Confidence intervals. Statistik hipotez testləri
- Xətti cəbr. Vektorlar
- Xətti cəbr. Matrislər
- Xətti cəbr digər mövzular
- Riyazi analiz, törəmə
- Bir neçə arqumentdən ibarət funksiyanın törəməsi
- Optimizasiya teoriyası
- Ehtimal nəzəriyyəsi. Ayrı və davamlı təsadüfi dəyişənlər
- Mərkəzi limit teoremi və çoxsaylı qanun
- Məlumztlar bazasının arxitekturası və strukturu
- Simple queries, join`lər, aqreqatlar
- SQL-də əsas komandalar və əlaqədar analitik funksiyalar
- SQL və ETL proqramlar vasitəsilə məlumatların idxalı və ixracı
- Fəqrli məlumat bazaları ilə işləmə prinsipləri
- Python vasitəsilə məlumat bazalarına qoşulmaq üçün gərəkli olan əsas kitabxanalar
- SQL-in funksiyaları və pandas-da olan analoqları
- Konsol (tanışlıq, əsas operatorlar, psql utility)
- Arxitektura və layihələndirmə
- Normalization
- Dependancies
- Reqressiya təhlili. Xətti, polinom və loqarifmik reqressiya
- Klasifikasiya: məntiqi reqresiya və SVM
- Zərər funksiyaları və optimallaşdırma
- Modelin dəqiqliyinin qiymətləndirilməsi, yenidən hazırlanması və nizamlanması
- Məlumat keyfiyyəti problemləri
- Boşluqlar (gaps) və dəyişənlərlə işləmək
- Neural Network və Tensor Flow kitabxanasına giriş
- Neural Network və Tensor Flow kitabxanası daha detallı
- Convolutional neural network-a giriş
- Recurrent network-a giriş
- Auto encoders
- Generativ adversarial network-a giriş
- Reqressiya və perseptron
- Multylayer neural network: nizamlama, qradiyent enmə, öyrənmənin sürətləndirilməsi
- Convolutional networks: convolutional arxitekturalar, multidimensional convolutions, seqmentasiyalar
- Recurrent neworks: RNN, GRU и LSTM, Encoder-Decoder arxitektura
- Diqqət: Dense Attention и Beam search
- Computer vision: SSD, Region Based CNN, Faster R-CNN, Masked R-CNN, UNet, stil transferi və FCN
- Mətnlə işləmə: dil modelləri, Embeddings, Word2Wec, FastText, NER, Transformer, BERT və Elmo
- GAN’lar: diskriminator, generator, daha gelişmiş arxitekturalar
