Программирование на Python и машинное обучение

Python считается простым в изучении языком программирования благодаря понятному синтаксису и используется для написания многочисленных модулей и плагинов. В машинном обучении искусственные знания генерируются на основе опыта - это подотрасль искусственного интеллекта.
  • Тип степени: Сертификат "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer"
    Сертификат "Машинное обучение
  • Итоговый экзамен: Praxisbezogene Projektarbeiten mit Abschlusspräsentationen
    Certified Entry-Level Python Programmer (PCEP™) (in englischer Sprache)
  • Время уроков: Полный рабочий день
    С понедельника по пятницу с 8:30 до 15:35 (в праздничные дни с 8:30 до 17:10).
  • Язык обучения: Немецкий
  • Продолжительность: 8 Недели

Программирование с помощью Python

Основы Python (около 1 дня)

История, концепции

Использование и области применения

синтаксис

Лексика, семантика

Соглашения PEP-8

Интерпретатор против компилятора

Системы счисления: двоичная, восьмеричная, шестнадцатеричная

Научная нотация


Первые шаги в Python (около 5 дней)

Числа

Строки

Дата и время

Стандартный ввод и вывод

Числовые операторы

Сравнение, логические и побитовые операторы

Преобразование типов данных

список, кортеж, диктант, набор

Функции и методы работы со списками

Ветвления и циклы (if, for, while)

Операторы-члены

Основы работы со строками: экранирование, многострочные строки

Операторы приоритетов и связывания


Искусственный интеллект (ИИ) в рабочем процессе

Презентация конкретных технологий ИИ

и возможного применения в профессиональной среде


Функции (около 5 дней)

Определение собственных функций

Переменные

Параметры и аргументы

Возвращаемые значения

Рекурсия

Пространства имен

Функциональное программирование

Типы параметров: позиционные, ключевые, смешанные

Значения по умолчанию

Затенение и глобальное ключевое слово

None и возврат без значения


Устранение неполадок (около 0,5 дня)

Основы обработки ошибок с помощью try и except

Типичные типы ошибок и иерархия исключений

Распространение ошибок и программные прерывания

Структурирование блоков except


Объектно-ориентированное программирование (около 4,5 дней)

Классы Python

Методы

Неизменяемые объекты

Класс данных

Наследование


Работа над проектом, подготовка к сертификации и сертификационный экзамен "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer" на английском языке (около 4 дней)

Машинное обучение

Введение в машинное обучение и рабочий процесс ML (около 3 дней)

Основы, области применения и виды машинного обучения

Систематизация современных методов искусственного интеллекта и машинного обучения

Рабочий процесс машинного обучения с использованием scikit-learn

Данные для обучения, валидации и тестирования

Недообучение, переобучение и оценка моделей

Кросс-валидация


Подготовка данных и инжиниринг признаков (около 2 дней)

Качество данных и предварительная обработка данных

Масштабирование, нормализация и кодирование

Инженерия признаков и выбор признаков

Работа с отсутствующими значениями, выбросами и несбалансированными наборами данных


Обучение с учителем — регрессия и классификация (около 5 дней)

Методы регрессии и классификации

Линейные и регуляризованные модели

Методы, основанные на расстоянии, вероятности и деревьях

Ансамблевые и бустинг-методы

Сравнение моделей и оптимизация гиперпараметров

Метрики оценки и вероятностные прогнозы

Важность признаков и объяснимый ИИ 


Обучение без контроля (около 2 дней)

Сведение размерности и извлечение признаков

Методы кластеризации и оценка результатов кластеризации

Обнаружение аномалий


Анализ временных рядов и прогнозы (около 1 дня)

Основы и анализ данных временных рядов

Методы прогнозирования и машинное обучение для временных рядов


Нейронные сети и современный ИИ (около 2 дней)

Основы нейронных сетей и глубокого обучения

Машинное обучение для текстовых данных и обработка естественного языка

Базовые модели, крупные языковые модели и генеративный ИИ


Развертывание моделей машинного обучения (около 1 дня)

Хранение и предоставление обученных моделей

Разработка простых приложений машинного обучения

Интерфейсы и платформы для моделей машинного обучения


Работа над проектом (около 4 дней)

Закрепление изученного материала

Презентация результатов проекта



Возможны изменения, содержание курса регулярно обновляется.

Требуется знание английского языка для сдачи сертификационного экзамена. Рекомендуется предварительное знание аналитики данных.

По окончании курса вы получите компактные базовые знания о программировании на Python. Вы будете уверенно использовать язык программирования с его классами, библиотеками и функциями.

Кроме того, ты сможешь подготавливать данные для приложений машинного обучения, выбирать подходящие методы контролируемого и неконтролируемого обучения, а также обучать, оценивать и оптимизировать модели. Вы сможете интерпретировать результаты моделирования и реализовывать базовые приложения машинного обучения. Кроме того, вы будете в курсе последних достижений в области глубокого обучения и генеративного искусственного интеллекта.

ИТ-стажеры, ИТ-специалисты, программисты и специалисты с соответствующим профессиональным опытом.

Универсальность языка Python делает сотрудников с соответствующими навыками привлекательными во многих отраслях и компаниях. Люди с навыками программирования на Python особенно востребованы в сфере веб-разработки, машинного обучения и анализа данных.

Получив сертификат "PCEP™ - Certified Entry-Level Python Programmer", вы сможете предоставить весомое доказательство своей новой квалификации и улучшить свои карьерные возможности.

Машинное обучение применяется во всех отраслях для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей, оптимизации процессов и составления прогнозов. Соответствующие знания находят применение, в частности, в сфере ИТ, промышленности, логистики, финансов и маркетинга. Знание языка Python, а также навыки разработки, оценки и применения моделей машинного обучения открывают возможности для работы в сферах, ориентированных на данные и искусственный интеллект.

Дидактическая концепция

Ваши преподаватели обладают высокой профессиональной и дидактической квалификацией и будут обучать вас с первого до последнего дня (никакой системы самообучения).

Вы будете учиться в эффективных небольших группах. Обычно курсы состоят из 6-25 человек. Общие занятия дополняются многочисленными практическими упражнениями во всех модулях курса. Практический этап - важная часть курса, поскольку именно в это время вы обрабатываете полученные знания и обретаете уверенность и практичность в их применении. Заключительный раздел курса включает в себя проект, разбор конкретных ситуаций или итоговый экзамен.

 

Виртуальный класс alfaview®

BildungszentrumЗанятия проводятся с использованием современной видеотехнологии alfaview® - не выходя из дома или в нашем офисе по адресу . Весь курс может видеть друг друга лицом к лицу через alfaview®, общаться друг с другом с помощью синхронизированного по губам голоса и работать над совместными проектами. Разумеется, вы также можете в любое время видеть и разговаривать со своими преподавателями в прямом эфире, и на протяжении всего курса вас будут обучать преподаватели в режиме реального времени. Уроки - это не электронное обучение, а настоящее живое очное преподавание с помощью видеотехнологий.

 

alfatraining Agentur für Arbeit Учебные курсы субсидируются и сертифицируются в соответствии с положением об утверждении AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinПри подаче заявки или заявки на обучение все расходы на курс обычно покрываются финансирующей организацией.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Финансирование также возможно через программы (ESF), (DRV) или региональные программы финансирования. Berufsförderungsdienst Как постоянный солдат, вы можете посещать курсы повышения квалификации по программе (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компании также могут повысить квалификацию своих сотрудников по программе финансирования от .

Мы будем рады бесплатно проконсультировать тебя.

0800 3456-500 Пн - Пт с 8:00 до 17:00
бесплатно из всех немецких сетей.

Свяжитесь с нами

Мы будем рады бесплатно проконсультировать тебя. 0800 3456-500 Пн - Пт с 8:00 до 17:00 бесплатно из всех немецких сетей.