Logo
Zostań autorem

Koszyk jest pusty

0

Kategorie

  • Chcesz się dzielić wiedzą?

Zaloguj się

Nie pamiętasz hasła? Kliknij tutaj

Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia

Podnieś poziom swoich umiejętności programowania w języku Python i rozwiąż ponad 100 zadań z uczenia maszynowego!

Stworzony przez Paweł Krakowiak

Ostatnia aktualizacja: 04/07/2022
47
40

40 % taniej

79.00 zł

To najniższa cena z ostatnich 30 dni!

Ikona kalendarza30 dni gwarancji zwrotu pieniędzy
Ikona zegaraRozpocznij teraz za darmo, zapłać do 30 dni
Flaga PolskiPolska obsługa i faktura

Masz pytania dotyczące tego szkolenia ?

questionZadaj pytanie autorowi

W cenie szkolenia otrzymasz

calendar_clockBezterminowy dostęp
licenseCertyfikat ukończenia
currency_exchange30 dni gwarancji zwrotu
headset_micWsparcie autora
forumDostęp do grupy dyskusyjnej
database_uploadRegularne aktualizacje
acute 0 godz. 21 min. materiału
play_circle3 nagrania wideo
animated_images24 slajdy

W skrócie

Ponad 100 ćwiczeń z uczenia maszynowego w Pythonie
Skoncentrowane na bibliotece scikit-learn
Zadania z rozwiązaniami – realny sprawdzian wiedzy
Pomocny przed rozmową kwalifikacyjną

Dlaczego warto wybrać to szkolenie

Ten kurs to ponad 100 ćwiczeń z uczenia maszynowego w Pythonie. Każde zadanie ma gotowe rozwiązanie. Pracujesz praktycznie, a nacisk położono na bibliotekę scikit‑learn, dzięki czemu utrwalasz najważniejsze umiejętności potrzebne w ML.

Materiał jest świetnym sprawdzianem dla osób z podstawami Pythona i ML. Ćwiczenia pomogą przed rozmową kwalifikacyjną – wiele popularnych pytań zostało omówionych, więc łatwo zweryfikujesz, co już potrafisz, a co warto powtórzyć.

  • Dużo praktyki – Ponad 100 zadań z rozwiązaniami zamiast teorii.
  • scikit-learn w centrum – Nacisk położony na pracę z tą biblioteką.
  • Szybka weryfikacja – Porównujesz własny kod z gotowym i widzisz postęp.
  • Wsparcie przed rozmową – Omówione popularne pytania pomagają sprawdzić przygotowanie.

Czego się nauczysz?

  1. 1
    Przećwiczysz uczenie maszynowe w PythonieRozwiążesz serię zadań, które utrwalają kluczowe pojęcia ML w praktyce.
  2. 2
    Utrwalisz pracę ze scikit-learn w praktyceWielokrotnie użyjesz narzędzi biblioteki, aby nabrać swobody w typowych zadaniach.
  3. 3
    Porównasz swoje rozwiązania z gotowymiKażde zadanie ma rozwiązanie, więc łatwo zweryfikujesz podejście i poprawisz błędy.
  4. 4
    Przygotujesz się do rozmowy kwalifikacyjnejSprawdzisz się na pytaniach i zagadnieniach często poruszanych na rozmowach.
  5. 5
    Zweryfikujesz poziom po kursach cz.I i cz.IIPotraktujesz zestaw jako test po wcześniejszych częściach Bootcampu z ML.
  6. 6
    Rozwiniesz nawyk samodzielnego rozwiązywaniaĆwiczenia zachęcają do próbowania własnych dróg przed sprawdzeniem odpowiedzi.
  7. 7
    Utrwalisz podstawy Pythona na zadaniachPraktyka z kodem pomoże w powtórce składni i pracy z bibliotekami.
  8. 8
    Zbudujesz pewność w rozwiązywaniu zadań MLSystematyczne zadania zwiększą swobodę działania w projektach opartych na ML.
Zobacz więcej Zobacz mniej

Dla kogo jest to szkolenie

  • Osób uczących się Pythona, które chcą wyzwań
  • Osób mających podstawy uczenia maszynowego
  • Absolwentów cz.I i cz.II Bootcampu ML
  • Kandydatów szykujących się do rozmów
  • Tych, którzy chcą sprawdzić scikit-learn
  • Osób celujących w role Data Scientist / ML Engineer
  • Samouków potrzebujących zadań z rozwiązaniami
  • Praktyków chcących szybko zweryfikować wiedzę

Wymagania

Podstawowa znajomość Pythona oraz uczenia maszynowego. Zalecane wcześniejsze kursy: Programowanie w języku Python – od A do Z oraz Machine Learning Bootcamp w Pythonie cz.I i cz.II.

Opis szkolenia

Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III – Ćwiczenia to zestaw ponad 100 zadań z gotowymi rozwiązaniami. Kurs stawia na praktykę i pracę z biblioteką scikit‑learn. To świetny wybór dla osób, które uczą się Pythona i mają podstawową wiedzę z uczenia maszynowego. Materiał sprawdza umiejętności i pomaga przygotować się do rozmowy kwalifikacyjnej, gdzie często pojawiają się popularne pytania omawiane w kursie.

Jak wygląda praca z kursem

Zestaw składa się z ponad 100 ćwiczeń obejmujących uczenie maszynowe w Pythonie. Każde zadanie ma przygotowane rozwiązanie, dzięki czemu możesz najpierw spróbować własnych pomysłów, a następnie porównać je z proponowanym rozwiązaniem. Taki układ pomaga szybko wychwycić błędy i lepiej zrozumieć, co działa, a co warto poprawić. Do zadań możesz wracać wielokrotnie, traktując kurs jako sprawdzian postępów oraz wygodny trening przed kolejnymi etapami nauki. Materiał jest przygotowany z myślą o praktyce i regularnym doskonaleniu umiejętności.

Scikit‑learn w praktyce

Nacisk położony jest na bibliotekę scikit‑learn, dlatego większość pracy skupia się na praktycznym korzystaniu z niej w typowych zadaniach uczenia maszynowego. Dzięki serii ćwiczeń oswajasz się z narzędziami i sposobem pracy stosowanym na co dzień. Prosty schemat: zadanie, samodzielna próba, a potem gotowe rozwiązanie, pozwala utrwalać dobre nawyki. Powtarzalna praktyka ułatwia porządkowanie wiedzy oraz daje więcej swobody podczas rozwiązywania kolejnych problemów z użyciem scikit‑learn.

Dla kogo przygotowano ćwiczenia

Kurs jest skierowany do osób z podstawową wiedzą w języku Python oraz na temat uczenia maszynowego. Rekomendowane jest wcześniejsze przerobienie kursów: Programowanie w języku Python – od A do Z oraz Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I – od A do Z i cz.II – od A do Z. Taki fundament sprawi, że część trzecia stanie się naturalnym miejscem na sprawdzenie się w praktyce. Jeśli chcesz podnieść poprzeczkę i sprawdzić, na ile swobodnie rozwiązujesz zadania, te ćwiczenia dadzą Ci przejrzysty, mierzalny punkt odniesienia.

Wsparcie przed rozmową

Ćwiczenia są dobrym elementem sprawdzającym przed rozmową kwalifikacyjną. Wiele popularnych pytań zostało omówionych, co ułatwia przygotowanie i porządkowanie wiedzy. Rozwiązując zadania, trenujesz sposób formułowania odpowiedzi oraz argumentowania wyborów. Dzięki porównaniu z gotowymi rozwiązaniami możesz szybko zidentyfikować luki i zaplanować powtórkę. To praktyczna forma przygotowania oparta na zadaniach i jasnych odpowiedziach, bez zbędnego przeciążenia teorią.

Zobacz więcej Zobacz mniej

To szkolenie w liczbach

0 godz. 21 min. materiału
3 nagrania wideo
24 slajdy

Spis treści

Czas trwania: 00:21:02Liczba wykładów: 27
downKonfiguracja (opcjonalnie)
4 wykłady
  • InfoSlajdy: 1
  • Wprowadzenie do Google Colab|09:37
  • Instalacja Anacondy - Windows 1005:27
  • Wprowadzenie do programu Spyder04:49
downWskazówki
2 wykłady
downĆwiczenia 1-10
2 wykłady
downĆwiczenia 11-20
2 wykłady
downĆwiczenia 21-30
2 wykłady
downĆwiczenia 31-40
2 wykłady
downĆwiczenia 41-50
2 wykłady
downĆwiczenia 51-60
2 wykłady
downĆwiczenia 61-70
2 wykłady
downĆwiczenia 71-80
2 wykłady
downĆwiczenia 81-90
2 wykłady
downĆwiczenia 91-100
2 wykłady
downBonus
1 wykład

O autorze

avatar
Paweł KrakowiakData Scientist / Securities Broker

Publikacje: 31

Ocena autora: 4.8

O mnie
Data Scientist, Securities Broker Miłośnik nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, big data oraz rozwiązań chmurowych. Absolwent podyplomowych studiów ...Czytaj więcej
47
40

40 % taniej

79.00 zł

To najniższa cena z ostatnich 30 dni!