Uvod u Python za Data Science

Hibridno + Online: Slack/GitHub

Susreti sa zajednicom: Beograd, po dogovoru

>> Prijavite se na: hello@datakolektiv.com <<

>> Prijavite se na: hello@datakolektiv.com <<

Cena

Kurs u celini traje tri meseca i obuhvata (a) 24 tročasovne nastavne sesije, koje se organizuju subotom, po dve svake subote (prepodnevna i popodnevna sesija), (b) grupni sastanak za diskusiju važnih pitanja jednom nedeljno u trajanju od 1h, (c) komunikaciju u realnom vremenu na platformi Slack u vezi svih pitanja, i (4) ad hoc 1:1 sastanke u trajanju do 45 minuta sa predavačima ukoliko je polazniku neophodna pomoć koja zahteva neposredan, zajednički rad. Pauze u nastavi od dve ili tri nedelje se prave, okvirno, posle svake trećine kursa; tokom pauza je svakako omogućena komunikacija sa predavačima.

U slučaju da se kurs uzima modularno, način rada se opisan u prethodnom paragrafu se ne razlikuje, ali je moguće platiti svaki od tri modula kursa odvojeno, prema želji polaznika. Kurs obuhvata sledeća tri modula koji se predaju redom:

  • Modul 1. Uvod u Python programiranje za Data Science, eksploratorna analitika podataka, osnove teorije verovatnoće
  • Modul 2. Teorija verovatnoće i matematičke statistike za Data Science i mašinsko učenje, Teorija ocene, Baze podataka u Data Science, Linearni modeli
  • Modul 3. Mašinsko učenje: Generalizovani linearni modeli, Model drveta odlučivanja, Random Forest model, Teorija selekcije modela

Polaznici koji smatraju da su dobro pripremljeni u programskom jeziku Python tako mogu da preskoče prvi modul i započnu sa nastavom od drugog modula, ili čak trećeg modula ukoliko smatraju da pored toga imaju i odgovarajuću pripremu u teoriji verovatnoće i matematičke statistike.

Svim zainteresovanima DataKolektiv savetuje da se pre odluke o tome da li će kurs uzimati u celini ili modularno jave kako bismo organizovali razgovor u kome možemo da objasnimo sve detalje ove ponude.

Klasičan Data Science kurs DataKolektiv koji su pohađale već generacije polaznika sada i u programskom jeziku Python. Desetina polaznika od 2020 godine postavilo je sa nama solidne u osnove u Data Science i mašinskom učenju, ubrajajući dvanest stručnjaka za marketinška istraživanja, produkt menadžere, analitičare, iskusne softverske inženjere koji rade na prekvalifikaciji u ML/AI, studente i postdiplomce na pragu tržišta rada, i čak iskusne stručnjake u ML/AI!

Ovaj kurs je egzaktna replika našeg klasičnog DATA SCIENCE SESSIONS kursa u programskom jeziku R - sada implementiranog u programskom jeziku Python na zahtev naših klijenata! Tri meseca intenzivne obuke sa minimalnim pretpostavkama: od osnova Python programiranja, preko uvoda u matematičku statistiku nivoa neophodnog za Data Science, ka najbitnijim algoritmima mašinskog učenja u praksi + vizuelizacija podataka i izveštavanje.

Plan rada

Sesije uživo se održavaju subotama, u Beogradu ili online, 10:00 - 18:00 sa pauzom za ručak, dok radnim danima (ponedeljak - petak) radimo asihrono preko Slack platforme i na GitHub gde vodimo vaš samostalan rad, delimo vežbe i projekte, organizujemo 1:1 konsultacije, video calls kada su potrebni, i gde smo u realnom vremenu dostupni za pomoć, savete, i da odgovorimo na sva (baš sva) vaša pitanja.

Ciljevi

Pošto završite ovaj kurs sa nama, vi ćete moći da

  • usvojite podatke za rad iz nekoliko različitih izvora (baza podataka, Internet, fajlovi na vašem računaru);
  • podatke pročistite i restruktuirate tako da budu pripremljeni za potrebe analitike i/ili primenu mašinskog učenja na njima;
  • podatke vizuelizujete i uradite eksploratornu analizu podataka (EDA), postupak kojim ustanovljavate osnovne pravilnosti i izvlačite značajne uvide iz podataka;
  • sa sigurnošću rezonujete o rezultatima statističkih analiza, modela, i testova hipoteza, uključujući naravno sve bitne forme popularnog A/B testiranja;
  • primenite nekoliko različitih modela mašinskog učenja za rešavanje regresionih i klasifikacionih problema (ovakvi problemi pokrivaju 90% problema u oblasti poslovne analitike; naš kurs pokriva sve najbitnije algoritme mašinskog učenja za njihovo rešavanje);
  • napravite izveštaj o rezultatima vašeg rada iz popularnog Jupyter Notebook sistema i prosledite ga u HTML ili PDF formatu vašim klijentima.

Drugim rečima, na ovom kursu prolazimo sve faze kompletnog projekta u Data Analytics i Data Science do nivoa softverskog inženjerstva AI rešenja (MLOps odn. plasiranja kompletnih ML baziranih aplikacija u produkciona okruženja, što je postupak koji jednostavno zahteva kurs za sebe).

Izvesno onaj kurs u Data Science i ML u Python koji ste oduvek tražili

Prema svim saznanjima koje imamo, ovaj intenzivan kurs Data Science i mašinskog učenja (ML) u Python za je jedinstven u Srbiji: prilagođen početnicima u Python programarinaju (ili, uz minimalnu pripremu, onima bez ikakvog predznanja) i imaju makar elementarno (srednjoškolsko) predznanje iz statistike i verovatnoće, naš DATA SCIENCE VOL.04 :: Uvod u Python za Data Science pruža priliku onima koji su spremni da posvete tri meseca nauci o podacima, vizuelizacijama i mašinskom učenju da kroz intenzivan, neposredan rad sa trojicom iskusnih eksperata u DataKolektiv savladaju rad u suštinskim paketima za Data Science u Python: Numpy i Scipy, Pandas, Statsmodels, Scikit Learn, Matplotlib, Seaborn, i Plotly.

ML/Data Science su beskrajno interesantni (i perspektivni)

U ovim oblastima su dobri oni koji mogu da ih zavole, znaju da uzmu inženjerski pristup problemima, radoznali su i žele da oslobode vrednost ogromnih količina podataka koje svet kreira svakodnevno. ML je već centralni deo mnogih proizvoda u IT-u uopšte, a odavno je sržni deo analitike poslovanja.

Jaz između potražnje i ponude kvalifikovanog kadra na tržištu je neverovatan, što ovo čini izvrsnim karijernim izborom. Pogledajte koliko vremena ostaju otvoreni oglasi za poslove u Data Science pa ćete moći da zamislite koliko je teško naći pravu osobu za tako nešto.

Na ovom grafikonu se vidi kompletna funkcija verodostojnosti (engl. Likelihood function) jednostavnog linearnog regresionog modela. Zvuči komplikovano? To ćete vi da naučite da uradite u Python “na ruke” i razumete do detalja uz nas!

[!!!]Ograničen broj polaznika i personalizacija

DataKolektiv nikada ne radi sa velikim brojem polaznika, zato što tokom učešća na našim kursevima personalizujemo rad prema vašim potrebama! To garantuje da ćete sa nama provesti dovoljno vremena u radu i moći da diskutujete uživo i online baš sva pitanja koja budete imali, razmenite ideje sa nama - i čak kodirate zajedno sa nama u pair-programming sesijama. Na primer, tokom ovog kursa imaćemo više celodnevnih sesija uživo, ali smo pored toga radnim danima praktično non-stop na raspolaganju online na Slack kanalu kursa i GitHub gde radimo code review za vas, savetujemo vas, delimo dopunske materijale, organizujemo 1:1 konsultacije na Google Meet kada je to potrebno, timski rad u malim grupama, i naravno odgovaramo na baš, baš sva vaša pitanja! :-) DataKolektiv radi već godinama po ovoj metodologiji i to nam omogućava da se svakom polazniku posvetimo maksimalno i precizno u skladu sa njegovim potrebama!

Šta radimo konkretno?

Kompletna obuka za (a) osnove Python programiranja i upravljanje podacima (Numpy, Pandas, rad sa relacionim bazama podatka, preuzimanje podataka sa Interneta preko API poziva), (b) vizuelizacija podataka (statička i interaktivna) i izveštavanje o rezultatima kroz Jupyter Notebooks, (c) osnove teorije verovatnoće i matematičke statistike u Data Science, i (d) Machine Learning metode nadgledanog učenja (Supervised Learning) u programskom jeziku Python, sa studijama poslovnih problema u oblasti predikcije cena tržišta nekretnina, predikcije popularnosti online sadržaja, predikcije odlaska korisnika (churn) i drugih. Od linearne regresije do Random Forest modela - sve u danas sve više i više ubedljivo najpopularnijem programskom jeziku na svetu i u ovoj oblasti: Python.

U DataKolektiv smo prilično pragmatični i naš pristup je kompletno, totalno praktičan: cilj nam je da vi na kraju kursa jednostavno znate da neki problem pred sobom rešite! Matematičke osnove predajemo, ali isključivo do nivoa koji je neophodan za razumevanje modeliranja u ML i Data Science; sve ostalo učite tako što učite da to nešto isprogramirate, a vaše znanje razvijate i testirate na praktičnim primerima i diskutujete sa nama. Mi smo iskusna konsultanstka kuća u ML i Data Science, pružali smo usluge nekim od najvećih provajdera podataka na svetu uopšte i vodećim evropskim bankama, i kada učite sa nama, učite isto ono što mi radimo za naše klijente i naplaćujemo im: pristup je prilično “odmah u vodu, i plivaj” (uz našu pomoć).

Predavači

Goran S. Milovanović, Phd. Studirao matematiku, filozofiju, i psihologiju, na Beogradskom i Njujorškom (NYU) univerzitetu, doktorirao psihologiju. Programer od svoje desete godine, objavio prvi naučni rad sa dvadeset godina, sarađivao sa vrhunskim kognitivnim naučnicima i objavljivao radove citirane u Stevens’ Handbook of Experimental Psychology. Višegodišnje iskustvo u analitici i mašinskom učenju na nekim od najvećih sistema podataka u svetu (Wikidata), član programskih odbora evropskih konferencija u Data Science. Kao individualni konsultant, u saradnji sa američkim edu startups, i sa DataKolektiv obrazovao je desetine ljudi za rad u Data Science i ML. Trenutno Lead Data Scientist u smartocto gde vodi LABS team posvećen istraživanju, inovacijama, i inženjeringu ML i AI rešenja u oblasti medijske i editorijalne analitike.

Aleksandar Cvetković, Phd. Završio doktorske studije primenjene matematike u Italiji (GSSI – Lakvila, SISSA – Trst) baveći se naučno-istraživačkim radom u oblasti kontrole i optimizacije. Autor i koautor nekoliko naučnih radova objavljivanih u vodećim internacionalnim časopisima. Višegodišnje iskustvo u ML industriji i edukaciji, sa fokusom na mašinsko učenje, 3D kompjutersko viđenje, grafovske neuronske mreže i ubrzavanje rada ML algoritama na hardveru, trenutno u gejming industriji.

Ilija Lazarevic, MSc. Završio master studije informatike na Univerzitetu u Kragujevcu, učestvovao u nastavi iz predmeta Operativni sistemi. Višegodišnje iskustvo na pozicijama softverskog inženjera i inženjera mašinskog učenja, specijalista za (a) probleme automatske procene cena (pricing) u domenu nekretnina na međunarodnom tržištu, i (b) razvoj sistema za preporuke (recommendation engines) u domenu kazino igara.

Program rada i kalendar kursa

Svake subote radićemo 10:00 - 18:00 (sa pauzom za ručak) u Beogradu. Radnim danima, preko Slack i GitHub platformi, radimo asinhrono, što praktično znači da smo vam u realnom vremenu dostupni za pomoć i savete u vezi vežbanja (labs) koja ćemo podeliti posle nastave u subotu, dodatne diskusije, i video pozive po potrebi. Sesija 00 će biti organizovana online pre početka kursa da proverimo sve neophodne instalacije i upoznamo se. Završne sesije (23, 24) su završna radionica kursa na kojoj ćemo razvijati jedan kompletan Data Science projekat zajedno.

  • Priprema: instalacije, organizacija sistema, i uvodna čitanja

    • Instalacija Python 3.8.10
    • Kreiranje virtuelnog okruženja (venv) + instalacije paketa
    • Instalacija Visual Studio Code IDE
    • Instalacija MariaDB baze podataka
    • Instalacija VS Code ekstenzije za rad sa Jupyter Notebooks
    • Instalacije i setovanja za Git/GitHub + organizacija naše Slack platforme

  • Nedelja 1.

    • Sesija 00. Provera instalacija, snalaženje u radnom okruženju, i pregled kursa.
      • Provera ispravnosti instalacija i testrianje
      • Kako raditi u radnom okruženju kursa: VS Code, Git, GitHub
      • Organizacija rada i komunikacija
    • Sesija 01. Osnove + intuitivno razumevanje programskog jezika Python u kontekstu Data Science
      • Python kao kalkulator
      • Elementarna matematika u Python
      • Tipovi: Set, Tupple, List, Dictionary
      • Osnovne operacije sa stringovima
      • Učitavanje jednog Pandas DataFrame i rad sa njima: Series

  • Nedelja 2.

    • Sesija 02. Fundamentalni tipovi podataka i klase; subsetting (“seckanje”) Pandas DataFrame-a
    • Napredni rad sa tipovima: Sets, Tuples, Lists, Dictionaries
    • Stringovi, detaljnije
    • Pandas DataFrame, detaljnije
    • Seckanje DataFrame klase: loc(), iloc(), indexes
    • Još više obrad Pandas DataFrame
    • Osnovne vizualizacije podataka iz Pandas
    • Sesija 03. Kontrola toka, funkcije, I/O operacija. Više on Pandas DataFrame: apply
      • Iteracije: For, While
      • Odluke: If … Else
      • Defanzivno programiranje: Try… Except
      • Map za liste, zip
      • I/O operacije: os modul, otvori fajl, piši
      • Pandas: apply
      • još o seckanju (subsetting) DataFrame klase
      • Agregacije u Pandas: filter, groupBy, agg

  • Nedelja 3.

    • Sesija 04. Numpy i Pandas. Koncept broadcasting u Numpy
      • Uvod u Numpy: vektorizacija Python
      • Broadcasting
      • Osnove vektorske i matrične aritmetike u Numpy
      • Iz Numpy u Pandas i nazad: odnos struktura podataka u dva ključna paketa
    • Sesija 05. Stringovi i regularni izrazi
      • Obrada stringova
      • Regex
      • Primer: razvoj term-document matrice u Python

  • Nedelja 4.

    • Sesija 06. Exploratory Data Analysis (EDA)
      • EDA studija slučaja
      • Fundamenti Matplotlib i Seaborn vizuelizacija
      • Pandas, pivot + agregacije
      • Primeri
    • Sesija 07. Relacione strukture i pivot u Pandas
      • Relacione strukture u Pandas
      • Tipovi join operacija i primena
      • Pandas pivot: iz wide u long format i nazad kroz melt
      • Primeri

  • Nedelja 5.

    • Sesija 10. Rad sa relacionim bazama podataka (RDBS) iz Python u lokalu
      • Instalacija MariaDB/PostrgreSQL
      • Okvir za rad sa RDBS u Python
      • Crash Course: SQL
      • Paketi: Pandas, SciPi, Matplotlib

  • Nedelja 6.

    • Sesija 08. Uvod u teoriju verovatnoće u Python I. Slučajne promenljive i funkcije verovatnoće
      • Teorija verovatnoće
      • Funkcije verovatnoće: funkcija mase verovatnoće, kumulativna funkcija
      • Diskretne distribucije: binomijalna, geometrijska, uniformna, Poisson
      • Paketi: Numpy, SciPi, Pandas, Matplotlib, Seaborn
    • Sesija 09. Uvod u teoriju verovatnoće u Python II: Slučajne promenljive i funkcije verovatnoće
      • Kontinuirane distribucije: Normalna, uniformna, eksponencijalna
      • Funkcije verovatnoće: funkcija gustine verovatnoće, kumulativna funkcija, inverzna kumulativna
      • Paketi: Numpy, SciPi, Pandas, Matplotlib, Seaborn

  • Nedelja 7.

    • Sesija 11. Uvod u teoriju verovatnoće u Python III: uslovna verovatnoća i Bajesova teorema. Osnove teorije ocene (estimation theory)
      • Uslovna verovatnoća
      • Pojam multivarijantne distribucije
      • Bajesova teorema
      • Sampling distribucija proseka i njena standardna greška
      • Pristrasnost (bias) i varijansa (variance) statističke ocene
      • Paketi: SciPi, Numpy, Matplotlib, Statsmodels, scikit-learn
    • Sesija 12. Uvod u statističku teoriju ocene I: razumevanje logike testiranja hipoteza i statističkog modeliranja.
      • \(\chi^2\)-distribucija i statistički test
      • Numerička simulacija: Centralna granična teorema
      • Koncepti kovarijanse i korelacije
      • Prosta linearna regresija
      • Paketi: SciPi, Numpy, Matplotlib, Statsmodels, scikit-learn

  • Nedelja 8.

    • Sesija 13. Uvod u statističku teoriju ocene II. Parcijalna i semi-parcijalna korelacija. Logika statističkog modeliranja. Na scenu stupa Sim-Fit petlja. Pristrasnost i varijansa statističke ocene. Parametrijski bootstrap u linearnoj regresiji.
      • Paketi: Statsmodels, SciPi, Matplotlib.
    • Sesija 14. Uvod u statističku teoriju ocene III. Multipla linearna regresija. Dijagnostika linearnog modela. Uloga semi-parcijalne korelacije u ovom modelu. Dummy (one-hot) kodiranje kategoričkih prediktora. Ugnježdeni modeli.
      • SciPi, Matplotlib
      • Statsmodels i scikit-learn za linearnu regresiju

  • Nedelja 9.

    • Sesija 15. Uvod u statističku teoriju ocene IV. Kompletno objašnjenje logike statističkog modeliranja: optimizacija prostog linearnog regresionog modela “na ruke”. Razumevanje zašto je učenje isto što i optimizacija: pojam minimizacije greške modela. Regularizacija (L1 i L2) u regresionim problemima.
      • SciPi, Matplotlib, Plotly
      • Statsmodels i scikit-learn za linearnu regresiju
    • Sesija 16. Generalizovani linearni modeli I. Problem binarne klasifikacije: Binomijalna logistička regresija. Teorija verovatnoće: ocena maksimalne verodostojnosti (engl. Maximum Likelihood Estimate, MLE).
      • Numpy, SciPi, Matplotlib
      • Statsmodels i scikit-leanr za Binomijlanu linearnu regresiju

  • Nedelja 10.

    • Sesija 17. Generalizovani linearni modeli II. Multinomijalna regresija za klasifikacione probleme. ROC analiza za klasifikacione probleme. Dopunska diskusija ocena maksimalne verodostojnosti.
      • Numpy, SciPi, Matplotlib, Seaborn
      • Statsmodels i scikit-learn za Multinomijalnu regresiju
    • Sesija 18. Generalizovani linearni modeli III. Poisson regresija. Negativna binomijalna regresija.
      • Kros-validacija regresionih problema
      • SciPi, Matplotlib
      • Statsmodels i scikit-learn za Poisson i Negativnu bimonijalnu regresiju

  • Nedelja 11.

    • Sesija 19. Kros-validacija klasifikacionih problema. Uvod u Decision Tree model: komplikovani problemi klasifikacije i moćna rešenja. Elementi teorije informacija za klasifikaciona drveta.
      • Numpy, Pandas, Scipy, scikit-learn
    • Sesija 20. Klasifikaciona i regresiona drveta (CART). Pre-pruning i post-pruning u Decision Tree modelu.
      • Paketi: Numpy, Pandas, Scipy, scikit-learn

  • Nedelja 12.

    • Sesija 21. Random Forest modeli: Bagging, Out-Of-Bag (OOB) Error, Bootstrap uzorci + Random Subspace metod
      • Teorijska nastava: Bagging pristup, Random Subspace metod
      • Paketi: scikit-learn
    • Sesija 22. Random Forests: studije slučajeva (regresioni i klasifikacioni problemi)
      • SciPi, Matplotlib, Scikit-learn

  • Nedelja 13.

    • Sesija 23 + 24 = finalna radionica kursa (projektni rad).

Šta naši polaznici pišu o našim kursevima?

Pogledajte šta bivši polaznici DataKolektiv kurseva govore o nama na našoj Testimonials stranici. Sve profesionalce u Data Science koje vidite na ovoj stranici možete direktno kontaktirati preko njihovih LinkedIn profila koji su tamo navedeni i pitati ih da direktno razmene svoja iskustva sa naših kurseva sa vama!

Predznanje

U pitanju je intenzivan kurs za Data Science i ML u Python, tako da…

  • nije loše doći na kurs sa tek elementarnim predznanjem statistike i verovatnoće, na nivou srednjoškolskog obrazovanja, ali je bitnija sklonost ka tome da se o problemima razmišlja kroz svet brojeva i podataka - jer ćemo mi pružiti kompletan uvod u statistiku i verovatnoću do neophodnog nivoa za razumevanje svih materijala tokom kursa;

  • nije loše doći na kurs sa makar minimalnim iskustvom programiranja u Python, ali će i to biti pokriveno na prvih nekoliko sesija tako da ćete moći praktično da naučite Python za potrebe rada u Data Science sa nama;

  • ne bi bilo loše da se pre kursa podsetite šta su funkcije, šta je maksimum a šta minimum neke funkcije, kako se crtaju njihovi grafikoni i sl, ali za to ćete imati pregledne online materijale i dvojicu matematičara među predavačima da ponovimo nephodno;

  • motivacija, dobra volja, pozitivna emocija, i želja za uspehom su definitivno stvari koje treba da spakujete sa sobom i ponesete na kurs.

Cena

Kurs se sastoji iz tri (3) modula. Polaznici mogu da pohađaju zasebno bilo koji od modula u zavisnosti od procene njihove prethodne pripremljenosti. Ovaj kurs polaznici najčešće uzimaju u celini.

Kategorija Nezaposleni i Studenti Zaposleni (Kompanije & Organizacije)
Ceo Kurs EUR 1500* EUR 2000*
Modul 1 EUR 500 EUR 650
Modul 2 EUR 600 EUR 800
Modul 3 EUR 700 EUR 900
  • Za fizička lica (polaznike kojima učešće ne plaća firma ili organizacija u kojoj su zaposleni) koji kurs uzimaju u celini omogućeno je plaćanje u tri mesečne rate po EUR 500 (nezaposleni i studenti) ili u tri rate u iznosu od EUR 1000 prva i dve po EUR 500 (za zaposlene).

Prijava

>> Prijavite se na: hello@datakolektiv.com <<.

Pošaljite nam mejl, poneku reč o sebi, a mi ćemo vam odgovoriti zahtevom za detaljnijim podacima neophodnim za registraciju na kurs i odgovoriti na sva pitanja koja možda imate pre početka kursa!

Contact: hello@datakolektiv.com

  

Impressum
Goran Milovanovic PR Data Kolektiv, Breza 4/7, ČUKARICA-BEOGRAD
11000 Beograd, Republika Srbija, ID(APR):64498339, TIN:109890695