• ×
  • DATA SCIENCE ANALYTICS AND AI COURSE 2019

    ОЛЕКСАНДР РОМАНКО

    SENIOR RESEARCH ANALYST, IBM CANADA

    20.04-21.04

    INNOHUB, КИЇВ


    Викладач

    Олександр Романко

    Senior Research Analyst, IBM Canada
    Adjunct Professor, University of Toronto
    Ukrainian Catholic University

    У кожній галузі, сфері та спеціалізації є люди, які є безперечними професіоналами. Ментори, до порад яких прислуховуються, прагнуть співпрацювати, переймати досвід.

    20 й 21 квітня відбудеться курс Data Analytics and AI 2019, під час якого Олександр Романко розповідатиме про основи аналізу даних, побудову моделей, досвід AI у IBM Canada.

    Олександр Романко працює старшим науковим співробітником в IBM Canada, викладає в Університеті Торонто, УКУ (Український Католицький Університет) і KSE (Kyiv School of Economics).

    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.

    Всього за 15 годин інтенсивного курсу ви навчитесь:

    • впорядковувати та “чистити” дані
    • будувати моделі за допомогою Python
    • критично аналізувати результати моделювання
    • приймати рішення на основі отриманих результатів

    Для кого розроблено курс:

    • junior-middle розробникам
    • бізнес та фінансовим аналітикам
    • junior data scientists
    • менеджерам, що хочуть працювати з даними
    • студентам, що прагнуть зрозуміти навіщо в університетському

    Спеціальні спікери:

    Вероніка Тамайо Флорес
    Head of consulting, Data Science UA
    Олександр Савсуненко
    Head of AI Lab, Skylum Software, PhD
    Василь Сергієнко
    Marketing manager, Skylum Software

    Місце проведення: InnoHub, б-р Вацлава Гавела, 6з, м. Київ

    Дата і час: 20-21 квітня з 10:00 до 18:00 (реєстрація - о 9:30)


    Програма курсу

    20 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

    21 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

    Cognitive computing and artificial intelligence

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

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


    Квитки
    КУПУЙ 3 квитка — ОТРИМУЙ ЗНИЖКУ 10%
    КУПУЙ 5 квитків — ОТРИМУЙ ЗНИЖКУ 15%
    25% знижка для студентів
    690
    до 31 березня
    790
    1 квітня - 11 квітня
    890
    12 квітня - 20 квітня