Kurs Machine Learning

Tak. Aby zapisać się na kurs Machine Learning należy posiadać:

• podstawy programowania w języku Python i pracy z danymi (pandas, numpy)
• podstawy statystyki
• umiejętność budowy wykresów i ich interpretacji (znajomość bibliotek Matplotlib, Seaborn i Plotly).

Machine Learning i Artificial Intelligence nie stanowią synonimów. Sztuczna Inteligencja jest nauką o naśladowaniu ludzkich zdolności uczenia, przetwarzania informacji, poznawania, kategoryzowania danych oraz rozwiązywania problemów. Uczenie maszynowe koncentruje się na wykorzystaniu danych w celu tworzenia modeli wykorzystujących różne algorytmy. Modele mogą realizować całe spektrum zadań, które mogą mieć wpływ na szybkość i jakość podejmowanych decyzji w firmach lub budowę zupełnie nowych produktów i usług.

Tak, każdy kursant Coders Lab po zdaniu egzaminu końcowego otrzymuje od nas certyfikat ukończenia kursu IT. Jest on przesyłany drogą mailową. Chętni jednak mogą zgłosić się także po jego wersję papierową.

Machine Learning Engineer to specjalista, który zajmuje się tworzeniem i wdrażaniem aplikacji opartych na uczeniu maszynowym. Jest to rozwinięcie roli Data Scientist, która skupia się na projektowaniu i budowaniu modeli uczenia maszynowego, które mają zastosowanie w praktyce.

Zadania Machine Learning Engineer-a obejmują:

• Przygotowanie i analiza danych: Wyznaczenie celu projektu i zebranie odpowiednich danych, przetworzenie i wstępna analiza danych, aby ustalić, które z nich będą przydatne w budowie modelu.
• Budowa i szkolenie modeli: Wybór właściwego algorytmu uczenia maszynowego i tworzenie modelu. Szkolenie modelu, dobieranie parametrów, testowanie i poprawianie jakości modelu.
• Integracja i wdrożenie modeli: Zintegrowanie modelu z aplikacją lub systemem, testowanie w rzeczywistych warunkach, dostosowanie i optymalizacja działania modelu.
• Monitorowanie i utrzymanie modelu: Wymaga stałego monitorowania jakości działania modelu, aby zapewnić jego skuteczność i efektywność.
• Współpraca z zespołem: Współpraca z Data Scientist-ami, deweloperami i analitykami danych, aby zapewnić spójność i integralność całego systemu.

Machine Learning Engineer musi posiadać umiejętności z zakresu programowania, matematyki i statystyki, jak również znajomość różnych algorytmów uczenia maszynowego i umiejętność ich stosowania w praktyce. Musi także umieć pracować z dużymi zbiorami danych, a także posiadać umiejętności komunikacyjne, aby skutecznie współpracować z innymi członkami zespołu.

Specjaliści ze znajomością machine learning mogą pracować w różnych sektorach i branżach. Obecnie, wiele firm i organizacji z różnych dziedzin wykorzystuje technologie związane z uczeniem maszynowym, aby usprawnić swoje procesy biznesowe i produkty.

Niektóre z branż, gdzie specjaliści z machine learning znajdują zatrudnienie to:

• Technologia: Firma Google, Microsoft, Amazon, Facebook, Apple, Intel, IBM i wiele innych firm technologicznych stosuje technologie związane z uczeniem maszynowym w swoich produktach.
• Finanse: Banki, firmy ubezpieczeniowe i fundusze inwestycyjne wykorzystują uczenie maszynowe do analizy danych finansowych, oszacowania ryzyka, oszczędności czasu i pieniędzy oraz optymalizacji strategii inwestycyjnych.
• Medycyna: Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w diagnozowaniu chorób, tworzeniu spersonalizowanych terapii oraz w analizie wyników badań klinicznych.
• E-commerce: Firmy zajmujące się handlem elektronicznym wykorzystują uczenie maszynowe do analizowania zachowań klientów, personalizacji ofert i rekomendacji produktów.
• Przemysł: W branży przemysłowej uczenie maszynowe jest wykorzystywane do optymalizacji procesów produkcyjnych, w tym do kontroli jakości, prognozowania awarii maszyn oraz do optymalizacji dostaw i magazynowania.
• Marketing: Marketingowcy wykorzystują wyniki modeli uczenia maszynowego do przewidywania trendów rynkowych, personalizacji ofert oraz do optymalizacji kampanii reklamowych.

To tylko kilka przykładów branż, gdzie specjaliści z machine learning znajdują zatrudnienie. Z powodu wszechobecności i uniwersalności uczenia maszynowego, możliwości związane z tą dziedziną są bardzo szerokie i ciągle się rozwijają. Machine Learning jest więc obecny niemal w każdym sektorze rynku i wciąż generuje nowe miejsca pracy, w szczególności – w instytucjach finansowych, marketingowych czy sektorze medycznym.

Kurs Machine Learning jest przeznaczony dla osób, które mają doświadczenie pracy z danymi, potrafią wykorzystać język programowania Python do analizy danych i posiadają podstawy statystyki.

Aby wejść do sektora data science jako początkujący specjalista, warto dodatkowo opanować znajomość teoretycznej i praktycznej strony Uczenia Maszynowego np. podstawowych algorytmów, takich jak: regresja liniowa, regresja logistyczna i drzewa decyzyjne. Zrozumienie tych algorytmów ma kluczowe znaczenie przy przechodzeniu do nauki budowy bardziej skomplikowanych modeli, np. opartych o sieci neuronowe, w tym deep learning.