Udemy

Platform

Polski

Language

Data Science

Category

Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z

Uczenie Maszynowe - Wejdź w świat uczenia nienadzorowanego i wykorzystaj przewagę uczenia maszynowego na rynku!

4.65 (26 reviews)

Students

5.5 hours

Content

Sep 2021

Last Update
Regular Price


What you will learn

czym jest uczenie nienadzorowane

czym jest zagadnienie klasteryzacji/grupowania/analizy skupień

czym jest metryka Minkowskiego

algorytmu K-średnich wraz z implementacją

algorytmu grupowania hierarchicznego

algorytmu DBSCAN

metod redukcji wymiarowości

algorytmu PCA wraz z implementacją

algorytmu t-SNE

reguł asocjacyjnych

algorytmu Apriori

detekcji anomalii

algorytmu Local Outlier Factor

algorytmu Isolation Forest

detekcji anomalii w szeregach czasowych

do czego służy biblioteka Prophet (Facebook)


Description

---------------------------------------------------------

REKOMENDOWANE ŚCIEŻKI UCZENIA

---------------------------------------------------------

PYTHON DEVELOPER:

  • Programowanie w języku Python - od A do Z

  • 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z

  • 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z

  • Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z

  • 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP

  • Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest

  • 100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest


SQL DEVELOPER:

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part I

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part II

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part III - Ćwiczenia

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part IV - Ćwiczenia

  • Big Data: Analiza danych przy użyciu SQL oraz BigQuery


DATA SCIENTIST / MACHINE LEARNING ENGINEER:

  • Programowanie w języku Python - od A do Z

  • 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z

  • 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z

  • Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z

  • 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP

  • Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest

  • 100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest

  • Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas

  • Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly

  • Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z

  • 250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part I

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part II

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part III - Ćwiczenia

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part IV - Ćwiczenia

  • Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z

  • Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z

  • Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia


DATA SCIENTIST / DEEP LEARNING ENGINEER

  • Programowanie w języku Python - od A do Z

  • 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z

  • 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z

  • Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z

  • 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP

  • Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest

  • 100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest

  • Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas

  • Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly

  • Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z

  • 250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part I

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part II

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part III - Ćwiczenia

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part IV - Ćwiczenia

  • Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z

  • Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z

  • Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia

  • Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras

  • Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe

  • Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python


BI ANALYST / DATA ANALYST:

  • Programowanie w języku Python - od A do Z

  • 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z

  • 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z

  • Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z

  • 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP

  • Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest

  • 100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest

  • Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas

  • Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly

  • Twórz nowoczesne aplikacje webowe w Pythonie - Dash, Plotly

  • Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z

  • 250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part I

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part II

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part III - Ćwiczenia

  • SQL Bootcamp - Bazy danych SQLite - Part IV - Ćwiczenia


BIG DATA ANALYST:

  • Programowanie w języku Python - od A do Z

  • 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z

  • 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z

  • Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z

  • 150+ Ćwiczeń - Programowanie obiektowe w języku Python - OOP

  • Testy jednostkowe w języku Python - framework unittest

  • 100+ Ćwiczeń - Testy jednostkowe w języku Python - unittest

  • Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas

  • Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly

  • Big Data, Hadoop oraz MapReduce w języku Python

  • Big Data: Analiza danych przy użyciu SQL oraz BigQuery


ENG:

  • 200+ Exercises - Programming in Python - from A to Z

  • 210+ Exercises - Python Standard Libraries - from A to Z

  • 150+ Exercises - Object Oriented Programming in Python - OOP

  • 100+ Exercises - Unit tests in Python - unittest framework

  • 100+ Exercises - Python Programming - Data Science - NumPy

  • 100+ Exercises - Python Programming - Data Science - Pandas

  • 100+ Exercises - Python - Data Science - scikit-learn

  • 250+ Exercises - Data Science Bootcamp in Python

  • SQL Bootcamp - Hands-On Exercises - SQLite - Part I

  • SQL Bootcamp - Hands-On Exercises - SQLite - Part II


-------------------
OPIS KURSU
-------------------

Druga część kursu z serii Machine Learning Bootcamp obejmująca tematykę uczenia nienadzorowanego. Poruszone są główne problemy uczenia nienadzorowanego takie jak klasteryzacja, redukcja wymiarowości, reguły asocjacyjne czy detekcja anomalii. Kurs zbudowany jest w oparciu o kilka bibliotek do uczenia maszynowego w języku Python: scikit-learn, Prophet, OpenCV.

Na kursie omówionych zostało wiele algorytmów uczenia nienadzorowanego, między innymi:

  • algorytm K-średnich

  • grupowanie hierarchiczne

  • algorytm DBSCAN

  • algorytm PCA

  • algorytm t-SNE

  • algorytm Apriori

  • LOF - Local Outlier Factor

  • algorytm Isolation Forest

O uczeniu maszynowym mówi się już praktycznie wszędzie. Wkrada się w każdą dziedzinę naszego życia. Jeżeli zastanawiasz się czy warto podjąć krok w stronę ucznia maszynowego nie zwlekaj ani chwili dłużej i już dziś podejmij wyzwanie.


Screenshots

Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z

Content

-----UCZENIE NIENADZOROWANE-----

Uczenie nienadzorowane

Wprowadzenie

Uczenie nienadzorowane

-----KLASTERYZACJA-----

Klasteryzacja/Analiza skupień

Klasteryzacja/Analiza skupień

Klasteryzacja/Analiza skupień - zastosowanie

Klasteryzacja/Analiza skupień - typy algorytmów

Repozytorium kursu - Github

Repozytorium kursu - Github

Algorytm K-średnich

Metryka Minkowskiego (euklidesowa, Manhattan)

Algorytm K-średnich - wykład

Algorytm K-średnich - implementacja

Algorytm K-średnich - biblioteka scikit-learn

Algorytm K-średnich - wybór optymalnej ilości klastrów

Algorytm K-średnich - metoda łokcia

Algorytm K-średnich - wady i zalety

Test

Grupowanie hierarchiczne

Grupowanie hierarchiczne - wykład

Grupowanie hierarchiczne - metryki (euklidesowa, Manhattan, kosinusowa)

Grupowanie hierarchiczne - ćwiczenie

Test

Algorytm DBSCAN

DBSCAN - wykład

DBSCAN - wykład - rodzaje punktów

DBSCAN - wykład - algorytm

DBSCAN - ćwiczenie

Test

Klasteryzacja - porównanie algorytmów

Porównanie algorytmów - wykład

Porównanie algorytmów - ćwiczenie

Test

-----REDUKCJA WYMIAROWOŚCI-----

Redukcja wymiarowości

PCA - Analiza Głównych Składowych

PCA - Analiza Głównych Składowych - wykład

PCA - Analiza Głównych Składowych - wektory i wartości własne

PCA - Analiza Głównych Składowych - implementacja

PCA - Analiza Głównych Składowych - breast cancer data

PCA - Analiza Głównych Składowych - MNIST data

PCA - Analiza Głównych Składowych - CIFAR data

PCA - Analiza Głównych Składowych - Wine dataset

PCA - Analiza Głównych Składowych - rekonstrukcja obrazu

Test

t-SNE

t-SNE - wykład

t-SNE - przykłady

t-SNE - ćwiczenie

Test

-----REGUŁY ASOCJACYJNE-----

Reguły asocjacyjne

Reguły asocjacyjne - algorytm Apriori

Reguły asocjacyjne - algorytm Apriori - wykład

Reguły asocjacyjne - algorytm Apriori - ćwiczenie 1

Reguły asocjacyjne - algorytm Apriori - ćwiczenie 2

Test

-----DETEKCJA ANOMALII-----

Detekcja anomalii

Detekcja anomalii

Local Outlier Factor - LOF

Local Outlier Factor - wykład

Local Outlier Factor - ćwiczenie

Test

Isolation Forest

Isolation Forest - wykład

Isolation Forest - ćwiczenie

Test

Detekcja anomalii w szeregach czasowych

Detekcja anomalii w szeregach czasowych - wykład

Detekcja anomalii w szeregach czasowych - prophet - ćwiczenie 1

Detekcja anomalii w szeregach czasowych - prophet - ćwiczenie 2

-----CASE STUDIES-----

Case Studies

Segmentacja klientów

Segmentacja klientów - cz.1

Segmentacja klientów - cz.2

Segmentacja klientów - cz.3

Segmentacja klientów - cz.4

Segmentacja obrazu

Segmentacja obrazu - Algorytm k-średnich - OpenCV

Prophet - Koronawirus

Prophet - Koronawirus

BONUS: Kupony na inne kursy

Grupa na Facebook'u

Recenzja

Bonus


Reviews

M
Michał11 March 2020

Kurs jest bardzo spójny i w prosty sposób pomaga przyswoić wiele różnych algorytmów uczenia bez nadzoru. Jedyną uwagę zwróciłbym na zadania związane z kursem - często są trywialne i pomagają jedynie zrozumieć podstawowe parametry funkcji, bez niuansów modelowania na złożonych zbiorach danych.


2710402

Udemy ID

12/17/2019

Course created date

2/23/2020

Course Indexed date
Bot
Course Submitted by