De la începător la expert: Învață AI & Python

Acest curs îi introduce pe cursanți în bazele programării prin Python. Scopul este de a dezvolta capacitatea de a crea și executa independent programe simple folosind sintaxa de bază, structuri de control și funcții. Cursul cuprinde, de asemenea, aplicarea soluțiilor în proiecte reale.

• Sunt abordate teme precum variabile, tipuri de date, operatori, instrucțiuni condiționale, bucle (while și for), funcții și manipularea textului. Conceptele teoretice sunt explicate într-un limbaj simplu, cu exemple practice din viața cotidiană a cursanților.

Cursul abordează structurile de date cheie în Python, cum ar fi liste, tupluri, seturi, dicționare, cozi, stive, precum și funcții lambda. Cursanții vor învăța operațiuni de bază: sortare, tăiere, îmbinare, căutare și filtrare. De asemenea, cursul abordează gestionarea erorilor (try, except, finally) și organizarea codului prin module, pachete și spații de nume.

• A doua parte este dedicată elementelor de bază ale programării orientate pe obiecte: clase și obiecte, atribute și metode, constructori, moștenire, polimorfism și încapsulare. După curs, participanții vor fi capabili să modeleze concepte în programele Python și să aleagă structuri de date adecvate pentru a rezolva probleme.

Cursul prezintă cursanților versiunea codului folosind Git, un sistem popular de control al versiunilor. Veți învăța principiile de bază ale versiunii, folosind comenzile diff și patch, instalarea sistemului Git pe Windows, crearea unui cont de utilizator și a unui depozit și lucrul cu comenzile de bază Git: commit, branch, log, checkout, revert și status.

• De asemenea, cursul abordează utilizarea platformei GitHub pentru colaborare și gestionarea depozitelor de la distanță. Veți învăța cum să creați un cont GitHub, să vă conectați la un depozit de la distanță și să efectuați operațiuni pull și push. După curs, veți putea să utilizați eficient Git și GitHub în lucrul în echipă.

Acest curs acoperă elementele de bază ale gestionării datelor folosind Python. Veți învăța cum sunt reprezentate și procesate diferite tipuri de date în programele Python, folosind structurile de date și modelul orientat pe obiecte.

Partea principală a cursului este dedicată formatelor de reprezentare a datelor precum CSV, TSV, JSON, XML etc. Veți învăța cum să gestionați datele în aceste formate cu ajutorul lui Python. Cursul abordează și elementele de bază ale lucrului cu baze de date, în special baze de date relaționale și SQLite, care servește ca o introducere în cursurile ulterioare.

• De asemenea, sunt abordate modalități de extragere a datelor de pe web, inclusiv web scraping și lucrul cu serviciile web RESTful. Cursul se încheie cu o introducere în procesele ETL și fluxurile data pipeline, pe care le veți construi în continuare.

Scopul cursului este ca participanții să asimileze bazele lucrului cu baze de date și SQL prin aplicarea acestora în proiecte data science. Veți învăța cum să instalați serverul database și MySQL Workbench, să creați și să manipulați date folosind interogări SQL. Veți învăța operațiuni precum SELECT, INSERT, UPDATE și DELETE, precum și interogări mai complexe cu agregate și îmbinări de tabel.

• Veți înțelege cum funcționează bazele de date, cum sunt organizate și cum să proiectați eficient structurile de date. La curs veți folosi Python împreună cu SQL pentru a lucra cu baze de date, inclusiv analiza datelor direct din baze de date cu ajutorul unor biblioteci precum pandas și sqlite3. După curs, veți putea integra abilitățile SQL și Python în proiecte data science.

Acest curs prezintă cursanților analiza și procesarea datelor folosind Python. Este destinat oricărei persoane care dorește să învețe cum să analizeze datele folosind acest limbaj de programare.

Ca o continuare a cursului anterior, veți trece la procesarea și analiza datelor. Cursul abordează tehnici de curățare și preprocesare a datelor: eșantionare, gestionarea valorilor lipsă, normalizare, scalare, conversie, analizare și filtrare.

• Vă veți familiariza cu elementele de bază ale statisticii descriptive și inferențiale: valoare medie, mediană, varianță, deviație standard, distribuția datelor, corelație și testarea ipotezelor. Cursul folosește Jupyter Notebook pentru analiza interactivă și partajarea rezultatelor. După curs, veți putea să analizați în mod independent datele și să luați decizii informate.

Cursul este dedicat abilităților de vizualizare a datelor folosind Python. Vizualizarea face seturile de date complexe mai ușor de înțeles, dezvăluind modele și tendințe.

Vă veți familiariza cu tehnici folosind biblioteci precum Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Panel și Plotly. Veți învăța diagrame precum histograme, diagrame de dispersie, diagrame cu bare și linii, hărți termice și altele.

• Veți învăța cum să alegeți tipul potrivit de diagramă pentru o anumită problemă. Cursul se încheie cu exemple de grafică interactivă pentru analiza datelor narative, permițând prezentarea simplă a rezultatelor complexe. După curs, veți putea să vizualizați în mod eficient datele și să transmiteți informații cheie.

Acest curs prezintă cursanților data science și analiza folosind R. Veți învăța cum să instalați R și să lucrați cu concepte de bază: variabile, funcții și structuri de date. Prin pachetele dplyr și tidyr, vei învăța pregătirea datelor pentru analiză sau modelare.

Cursul abordează utilizarea lui ggplot2 pentru a crea grafice atractive și informative din punct de vedere vizual. Veți învăța cum să utilizați R pentru statistică descriptivă, testarea ipotezelor, analizele de regresie și alte tehnici cheie.

• Prin exemple practice, veți dobândi abilitățile de a analiza seturi mari de date, de a trage concluzii și de a crea modele predictive folosind învățarea automată. După curs, veți fi pregătiți să utilizați R eficient în proiecte de data science.

Acest curs oferă o perspectivă asupra importanței și aplicării tehnologiilor cloud în lucrul cu date. Vă veți familiariza cu concepte și implementări de bază cloud, precum Amazon Web Services, Google Cloud Platform și Microsoft Azure.

Cursul se focusează pe serviciile de stocare în cloud, inclusiv pe stocarea adaptată analizei. Veți învăța cum să utilizați instrumente pentru a crea fluxuri de date ETL (Extract, Transform, Load) și a le automatiza.

• Prin exemple practice, veți aplica cunoștințele anterioare într-un mediu nou, care vă va ajuta să navigați mai bine în lumea lucrului cu datele. După curs, veți fi instruiți să utilizați tehnologiile cloud în proiecte de data engineering.

Acest curs prezintă cursanților învățarea automată prin aplicarea practică a Python-ului. Veți aplica cunoștințele de colectare, procesare și vizualizare a datelor la crearea modelelor de învățare automată. Include toți pașii proiectului: analiza, transformarea datelor, selecția algoritmului, instruirea, validarea, testarea și publicarea modelului.

Cursul acoperă algoritmi populari de clasificare și regresie. Veți învăța cum să optimizați hiperparametrii pentru a îmbunătăți performanța modelului.

• În cele din urmă, veți învăța cum să împachetați și să salvați modele pentru a fi utilizate în alte sisteme. După curs, veți fi gata să creați și să implementați în mod independent modele de învățare automată, îmbunătățindu-vă abilitățile în inteligența artificială.

În acest curs, cursanții dobândesc cunoștințe de bază din domeniul tehnologiei blockchain, se familiarizează cu conceptul și cu tipurile de criptomonede, rolul și importanța acestui concept în economia modernă, precum și perspectivele și tendințele sale de dezvoltare. Cursanții vor avea, de asemenea, oportunitatea de a afla despre securitatea blockchain, arhitectura blockchain, precum și oportunitatea de a aplica această tehnologie ca un proiect start-up.