R ve Python programlama dillerine giriş ve ayrıca Makine Öğrenimi’nin matematiği, algoritmaları ve teknolojisi hakkında ayrıntılı bilgiler.

Bu 5 günlük eğitim, zaten Büyük Veri ile çalışmakta ve büyük çaplı istatistik kümelerini analiz etmekte olan kişiler için tasarlanmıştır. Bu eğitime katılarak etkin bir Makine Öğrenimi yaklaşımının bir kuruluş bünyesinde neye benzediğini öğreneceksiniz.

Makine Öğrenimi’nin farklı modellerini ve bunları nasıl uygulamaya koyacağınızı öğreneceksiniz. Ayrıca bu verilere yönelik istatistik kalitesini ve ölçümleri nasıl doğrulayacağınız ve Python ve R kullanarak bunları nasıl uygulamaya koyacağınız da eğitim kapsamındadır.

Uygulamalı Makine Öğrenmesi Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

GCSE Mathematics or above. Must be comfortable with mathematical and logical way of thinking
Familiar with basic programming knowledge: variables, control flow, scope and functions
Prior experience with Python or R will be an advantage

Kimler Katılmalı

Bu eğitim, Makine Öğrenimi konusunda daha fazla bilgi sahibi olmak isteyen Makine Öğrenimi uygulayıcıları ve veri analistlerine yöneliktir.

Neler Öğreneceksiniz

At the end of this course attendees will know:

Fundamental mathematics and statistics required for understanding Machine Learning
The workings of some the most commonly used Machine Learning algorithms
Cross validation techniques and the different metrics used to determine the quality of Machine Learning models built
How to pick the best Machine Learning model for a given task

At the end of this course attendees will be able to:

Perform data preparation using R or Python
Build machine learning models using R or Python
Perform simulation using R or Python
Perform cross validation and evaluate a machine learning model

Eğitim İçeriği

Machine Learning: Method
Introduction to Python
Data Preparation in Python
Machine Learning: Regression
Introduction to Mathematics
Mathematics of Machine Learning
Machine Learning Algorithms
Probability and Statistics
Python Machine Learning
Clustering in Python
Decision Trees in Python
Deep Learning in Python
Evaluating ML algorithms
Choosing ML algorithms: Cross Validation
Ensemble Modelling

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Uygulamalı Makine Öğrenmesi eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Canlı sanal sınıflarımıza dünyanın farklı lokasyonlarından katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Practical Machine Learning eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Practical Machine Learning eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuza özel eğitimler için dünyanın farklı ülkelerine ve lokasyonlarına yönlendirilebilir.

Practical Machine Learning Eğitimi

Önkoşullar

Kimler Katılmalı

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim İçeriği

Neden Bizi Seçmelisiniz