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
Odkryj powiązane tematy
W cenie szkolenia otrzymasz
W skrócie
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?
- 1Przećwiczysz uczenie maszynowe w PythonieRozwiążesz serię zadań, które utrwalają kluczowe pojęcia ML w praktyce.
- 2Utrwalisz pracę ze scikit-learn w praktyceWielokrotnie użyjesz narzędzi biblioteki, aby nabrać swobody w typowych zadaniach.
- 3Porównasz swoje rozwiązania z gotowymiKażde zadanie ma rozwiązanie, więc łatwo zweryfikujesz podejście i poprawisz błędy.
- 4Przygotujesz się do rozmowy kwalifikacyjnejSprawdzisz się na pytaniach i zagadnieniach często poruszanych na rozmowach.
- 5Zweryfikujesz poziom po kursach cz.I i cz.IIPotraktujesz zestaw jako test po wcześniejszych częściach Bootcampu z ML.
- 6Rozwiniesz nawyk samodzielnego rozwiązywaniaĆwiczenia zachęcają do próbowania własnych dróg przed sprawdzeniem odpowiedzi.
- 7Utrwalisz podstawy Pythona na zadaniachPraktyka z kodem pomoże w powtórce składni i pracy z bibliotekami.
- 8Zbudujesz pewność w rozwiązywaniu zadań MLSystematyczne zadania zwiększą swobodę działania w projektach opartych na ML.
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.
To szkolenie w liczbach
Spis treści
O autorze
Ten kurs nie został jeszcze oceniony.
Przystąp do szkolenia i oceń go jako pierwszy!
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz. ...
91 wykładów
5 godz. 09 min
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od ...
59 wykładów
0 godz. 21 min
120+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - ...
31 wykładów
0 godz. 21 min
250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku ...
111 wykładów
7 godz. 08 min
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python ...
72 wykładów
0 godz. 34 min
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz. ...
109 wykładów
11 godz. 01 min
130+ Ćwiczeń w języku Python - Data Science - ...
33 wykładów
0 godz. 21 min
150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języ ...
42 wykładów
0 godz. 43 min
Interaktywne wizualizacje danych w języku Pyt ...
65 wykładów
8 godz. 36 min
Artificial Intelligence – Computer Vision w j ...
93 wykładów
6 godz. 52 min
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
(NOWOŚĆ) Wejdź w świat uczenia nienadzorowanego i wykorzystaj przewagę uczenia maszynowego na rynku! - 2020
Czego się nauczysz?
- czym jest uczenie nienadzorowane
- czym jest zagadnienie klasteryzacji/grupowania/analizy skupień
- czym jest metryka Minkowskiego