• ×
  • Курс

    Introduction to Data Science, Analytics and AI

    Олександр Романко
    14-15
    КВІТНЯ

    Senior Research Analyst, IBM Canada

    Adjunct Professor, University of Toronto
    Ukrainian Catholic University


    Викладач

    Олександр Романко

    Senior Research Analyst, IBM Canada

    Adjunct Professor, University of Toronto
    Ukrainian Catholic University

    14-15 квітня у Києві знову буде Олександр Романко, Senior Research Analyst, Watson Financial Services, IBM Canada з дводенним курсом “Introduction to Data Science, Analytics та Artificial intelligence”!

     

    Метою курсу є вивчення аналітичних моделей та огляд кількісних алгоритмів вирішення бізнес-задач. Аналітика даних та штучний інтелект – це процес отримання “розуміння” даних з метою прийняття оптимальних рішень. Це дозволяє сотням компаній та урядам рятувати життя, збільшувати прибутк та мінімізувати використання ресурсів. Значна увага в курсі присвячена застосуванню алгоритмів обчислення та моделювання для фінансів, ризик менеджменту, маркетингу, охорони здоров’я, smart city проектів, запобігання злочинності, превентивного ремонту, аналітики web- та соціальних мереж, персональної аналітики, розпізнавання зображень, тощо.

     

    Під час курсу будуть розглянуті практичні кейси вирішення аналітичних проблем за допомогою Python. Навички програмування на Python не є обов’язковими, увага буде приділення розумінню того що відбувається в прикладах коду на Python.

     

    Викладач:Олександр Романко – професор Університету Торонто та Українського Католицького Університету, старший науковий співробітник компанії IBM Canada.

    Олександр отримав докторський та магістерський ступені у галузі комп’ютерних наук в Університеті МакМастер (Канада), магістерський ступінь з економіки в Карловому Університеті (Чеська Республіка) і диплом спеціаліста Сумського державного університету.

     

    Чому варто відвідати курс?

    Всього за 15 годин інтенсивного курсу ви навчитесь:

    Для кого:

     

    Чим курс відрізняється від торішнього?

     

    – більш глибоке занурення в алгоритми машинного навчання і штучного інтелекту

    – детальний розбір прикладів коду на Python, щоб отримати розуміння коду. Буде корисно і тим хто не вміє програмувати

    – розширена бізнесова складова використання аналітики для поліпшення функціонування бізнесу

     

    Місце проведення: вулиця Пирогова, 9, Київ (Національний педагогічний університет імені М.П. Драгоманова)

     

    Час: початок реєстрації 14 квітня о 9:00

     

    Мова курсу: українська, слайди і пояснення до Python прикладів англійською

    Встигни придбати квитки цього разу!

     


    Програма курсу

    14 Квітня

    Introduction to data science and analytics

    • Data science concepts
    • Application areas

    Getting data into Python

    • Working with CSV and JSON format/files
    • Web-scraping in Python
    • Using APIs in Python (Twitter API, New York Times API, etc.)
    • Using cloud AI services from Python

    Machine Learning I – linear and logistic regressions

    • Modeling process and machine learning
    • Optimization for regression modeling, data science and AI
    • Linear regression

    Machine Learning I – linear and logistic regressions

    • Logistic regression
    • Regression case studies in Python

    15 Квітня

    Machine Learning II – advanced classification and clustering

    • Classification (decision trees, SVM, kNN)
    • Clustering (K-means, Fuzzy C-means, Hierarchical Clustering, DBSCAN)
    • Association rules
    • Ensemble methods (random forests, Xgboost)
    • Machine learning case studies in Python

    Part I – Cognitive computing and artificial intelligence

    • Text analytics and Natural Language Processing (NLP)
    • Reinforcement learning
    • Neural networks and brief introduction to deep learning

    Part II – Cognitive computing and artificial intelligence

    • Spatio-temporal analytics
    • Cognitive computing case studies in Python

    Visual analytics and storytelling based on analytics

    • Visual analytics and visualizations
    • Validating analytics
    • Storytelling based on analytics
    • Decision-making based on analytics

    Afterparty  
    Розклад курсу


    Квитки

    Знижка 10% від 3 квитків
    Знижка 15% від 5 квитків
    Знижка 20% для студентів

    590 ₴
    до 5 березня

    790 ₴
    Березень 6-31

    950 ₴
    Квітень 1-14

    Партнери