Nie widzisz terminu dla siebie w najbliższym czasie?
Umów rozmowę z naszym Doradcą, który dopasuje szkolenie do twojego kalendarza
Skontaktuj się z namiDlaczego kurs Machine Learning?
Celem uczenia maszynowego jest stworzenie modeli na bazie algorytmów, które nauczą maszyny postępować w sposób jak najbardziej zbliżony do myślenia człowieka.
Machine learning to ogromny potencjał, który zawładnął już światem technologii, innowacji i biznesu. Uczenie maszynowe stało się znaczącym wyróżnikiem wielu firm, przede wszystkim dlatego, że pozwala firmom budować przewagę konkurencyjną. Daje przedsiębiorstwom wgląd w trendy oraz zachowania klientów i na tej podstawie pomaga podejmować właściwe decyzje.
Coraz więcej firm stawia na rozwój inwestując w rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, budując popyt na wykwalifikowanych pracowników. Specjalistów z zakresu machine learning jest wciąż za mało – według raportu firmy Deloitte "The State of AI in the Enterprise, 3rd Edition" z 2023 roku, 73% przedsiębiorstw na całym świecie wdraża lub planuje wdrożyć rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Według pracuj.pl miesięcznie publikuje się ponad 350 ogłoszeń skierowanych do osób ze znajomością machine learning.
My stworzyliśmy kurs, dzięki któremu odpowiesz na oczekiwania pracodawców i będziesz gotowy na wsparcie rozwoju każdego biznesu.
Dlaczego warto?
Umiejętności z zakresu machine learning są jednymi z najbardziej pożądanych przez rynek pracy. Coraz więcej firm swój rozwój opiera na coraz bardziej zaawansowanych analizach danych. Wykorzystanie modeli uczenia maszynowego staje się koniecznością, by ukierunkować rozwój firm na właściwie tory dzięki pogłębionej analizie danych.
Dla kogo?
Kurs jest przeznaczony dla osób, które mają już doświadczenie w pracy z danymi. Szukają one rozszerzenia swojej wiedzy o tematy związane z uczeniem maszynowym w celu wzbogacenia swojego warsztatu umiejętności. Kurs jest dla osób których celem jest praca w firmach technologicznych, w których wykorzystuje się duże zbiory danych do rozwoju i optymalizacji biznesu.
Czego się nauczysz?
Kurs porusza kwestie związane z dwoma najbardziej popularnymi problemami w uczeniu maszynowym: klasyfikacją i regresją. Po ukończeniu kursu będziesz analizować większą liczbę danych, o bardziej złożonych strukturach, identyfikować okazje i zagrożenia. Dołączysz do grona osób, które łączą znajomość matematyki, statystyki i programowania oraz mają praktyczne doświadczenia z budowaniem rozwiązań opartych o uczenie maszynowe.
Chcesz dowiedzieć się więcej?
Program kursu Machine Learning
WSTĘP DO MACHINE LEARNING
Podczas tego etapu powtórzysz zagadnienia z Pythona. Opanujesz podstawy machine learningu i dowiesz się, jak przygotować dane do modelu, wykorzystując do tego m.in. narzędzia statystyczne.
REGRESJA I KLASYFIKACJA
Podczas kolejnego modułu opanujesz zagadnienia z regresji liniowej, wielomianowej, logistycznej oraz klasyfikacji z wykorzystaniem drzewa decyzyjnego. Poznasz również maszynę wektorów nośnych, metryki modeli regresyjnych oraz klasyfikacyjnych.
Co zyskujesz, kupując kurs Machine Learning?
Algorytmy wykorzystywane w Machine Learningu już teraz są w stanie skutecznie spełnić oczekiwania klientów takich firm jak Netflix, Google czy Apple. Uczenie maszynowe pozwala rozwiązywać wiele problemów szybciej i dokładniej od człowieka, więc jest powszechnie wprowadzane do różnych obszarów. Kończąc kurs Coders Lab, zyskasz przyszłościowy zawód i kompetencje pożądane w wielu sektorach rynku.
Zawód przyszłości
Według raportu Future of Jobs opublikowanego przez Światowe Forum Ekonomiczne, oczekuje się, że uczenie maszynowe będzie jedną z najbardziej pożądanych umiejętności na świecie do 2025 roku. Dzięki Machine Learning zyskasz wiedzę, jak wykorzystać dane do zautomatyzowania procesów w każdym sektorze rynku.
Projekt do portfolio
Kurs porusza zarówno zagadnienia teoretyczne, jak i praktyczne. W ramach kursu opanujesz pojęcia i mechanizmy oparte na definicjach algorytmów sztucznej inteligencji. Wykonasz również projekt końcowy z wykorzystaniem machine learning.
Certyfikat Coders Lab
Kurs kończy się egzaminem, którego zaliczenie jest warunkiem uzyskania certyfikatu Coders Lab. To gwarancja wiedzy zdobytej na naszym kursie z uczenia maszynowego. Wykorzystasz go jako wizytówkę w przyszłych rekrutacjach.
Poznaj MentorGPT w Coders Lab – Twoje wsparcie AI 24/7!
To zaawansowany asystent, dostępny non-stop dla każdego kursanta zaprojektowany, by pomagać w nauce, rozwiązywaniu zadań i przygotowaniach do egzaminów. MentorGPT nie jest typowym botem – został wyszkolony merytorycznie w zakresie kursów Coders Lab oraz posiada obszerną wiedzę technologiczną, organizacyjną i ogólnodostępną.
Dzięki platformie Slack wsparcie jest zawsze na wyciągnięcie ręki, co czyni naukę efektywniejszą i bardziej dostosowaną do indywidualnych potrzeb. Z jego pomocą możesz łatwo znaleźć błędy w swoim kodzie, zrozumieć trudne koncepcje, otrzymać przykłady, które ułatwią Ci naukę, a nawet uzyskać wskazówki, jak efektywnie przygotować się do nadchodzących zadań i projektów.
Dołącz do Coders Lab i ciesz się innowacyjnym wsparciem, które sprawi, że nauka stanie się prostsza!
Formy nauki w Coders Lab
Kurs prowadzony jest zdalnie w trybie weekendowym. Dzięki temu łatwo połączysz naukę ze swoimi codziennymi obowiązkami.
Kurs Machine Learning online weekendowo
Na kursach zdalnych uczysz się w Wirtualnej Klasie. Jest to nauka online, która łączy zajęcia na żywo oraz naukę własną. Wszystko to na autorskiej platformie Coders Lab. Potrzebujesz jedynie komputera i dostępu do internetu. Dowiedz się więcej tutaj.
- Zajęcia odbywają się w soboty i niedziele co 2 tygodnie w godz. 9:00-17:00,
- 60% to zajęcia na żywo z wykładowcą i grupą w Wirtualnej Klasie,
- 40% to nauka własna o dowolnej porze,/span>
- nagrywamy dla Was zajęcia.
Nadchodzące terminy
Zobacz, gdzie pracują nasi absolwenci
Po kursie Coders Lab możesz szukać pracy w wielu branżach. Coraz więcej firm będzie potrzebować analityków danych, by prowadzić swój biznes z sukcesem. Nasi absolwenci pracują w najlepszych firmach IT w Polsce i za granicą.
Jak sfinansować kurs IT?
Wiemy, że kurs to spory wydatek. Dlatego możesz za niego zapłacić na trzy różne sposoby.
Ze środków własnych
Kurs możesz opłacić jednorazowo za pomocą przelewu tradycyjnego lub za pomocą PayU w naszym sklepie internetowym. Jest to najszybsza forma płatności, bez zbędnych formalności.
Na raty
Płatność możesz podzielić na miesięczne raty. Ich wysokość i liczba zależy od oferty, na którą się zdecydujesz:
- Raty 0%,
- Niskie raty PayU lub Santander.
Z dofinansowaniem
Możesz starać się o dofinansowanie na nasze kursy ze środków publicznych. Najbardziej popularne programy to:
- Baza Usług Rozwojowych (PARP)
- Dofinansowanie z Urzędu Pracy
Zarezerwuj miejsce na najbliższą edycję kursu Machine Learning!
Skonsultuj się z naszym Doradcą Kariery i weź udział w kompleksowym kursie rozwijającym kompetencje machine learning.
Podczas rozmowy z doradcą dowiesz się:
- jak wygląda kurs Machine Learning w praktyce,
- czego potrzebujesz, by wziąć udział w naszym kursie,
- jakie możliwości daje Ci kurs Machine Learning.
Najczęściej zadawane pytania
Czy są jakieś wymagania, żeby rozpocząć 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).
Jaka jest różnica pomiędzy sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym?
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.
Czy dostanę zaświadczenie o ukończeniu kursu?
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.
Czym zajmuje się Data Scientist?
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.
Gdzie pracują specjaliści ze znajomością machine learning?
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.
Jakie kompetencje należy posiadać, by rozpocząć pracę w obszarze analizy i wizualizacji danych?
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.