Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie
Czego się nauczysz?
- Projektowania i implementacji baz danych relacyjnych w SQL
- Tworzenia schematów, tabel, relacji i kluczy
- Pisania złożonych zapytań SQL z JOIN, GROUP BY i podzapytaniami
- Definiowania widoków, procedur składowanych i funkcji
- Zarządzania transakcjami, blokadami i poziomami izolacji
- Tworzenia indeksów i optymalizacji zapytań
- Tworzenia kopii zapasowych i przywracania baz danych
- Bezpiecznego udostępniania danych i nadawania uprawnień użytkownikom
Spis lekcji
Obierz kurs na... scraping danych i uczenie maszynowe
W danych dostępnych w Internecie tkwi ogromny potencjał – poddane obróbce i analizie, są źródłem cennych informacji, niezbędnych do badań rynku, personalizowania treści, przewidywania trendów i monitorowania działań konkurencji. W posiadaniu takiej wiedzy chce być prawdopodobnie każda firma... tylko jak ją zdobyć? Do pozyskiwania ustrukturyzowanych danych z różnych źródeł w Internecie służy technika zwana scrapingiem danych (w sieci można także spotkać dosłowne tłumaczenie: zdrapywanie danych). W celu uzyskania jeszcze lepszych rezultatów biznesowych często łączy się ją z uczeniem maszynowym. Razem otwierają przed światem nowe możliwości rozwoju w postaci automatyzacji zbiorów treningowych czy tworzenia coraz bardziej złożonych modeli maszynowych, przetwarzających różnorodne typy danych. Umiejętne połączenie machine learning i scrapingu pomaga usprawnić klasyfikację, prognozowanie i cały proces trenowania sieci na dużych zbiorach danych. Być może te pojęcia brzmią nieco abstrakcyjnie, ale efekty ich działań nie są nam obce. Zderzamy się z nimi codziennie, choćby wtedy, gdy otrzymujemy personalizowane reklamy, oferty i rekomendacje. Tak sektor e-commerce i usług wykorzystuje naukę, by dotrzeć do swoich klientów. Co więcej, w marcu 2023 roku laboratorium OpenAI opublikowało model sieci neuronowej GPT-4, który dorównuje w rozumieniu języka naturalnego ludziom. Bez wątpienia zrewolucjonizuje on naszą codzienność i szereg gałęzi gospodarki. Model ten opiera się na architekturze zwanej Transformer, jednak zasada uczenia się tej sieci nie odbiega zbytnio od prostych sieci neuronowych i jest oparta na propagacji wstecznej. Zatem znajomość podstawowych budulców sieci neuronowych to cenna umiejętność, pozwalająca lepiej zrozumieć rewolucję, z którą mamy do czynienia. Wiesz już, ile korzyści płynie z biegłości w machine learning i scrapingu, pora przełożyć to na realne kompetencje. Czas najwyższy, by wykorzystać technologię i moc płynącą w danych do tworzenia rozwiązań przyszłości!
W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia:
- Poznasz zasady formatowania kodu w Pythonie, zgodnie ze standardem PEP 8
- Nauczysz się typowania i tworzenia docstringów
- Dowiesz się, czym jest zdrapywanie danych i kiedy jest legalne
- Poznasz elementy kodu strony internetowej i przeglądarkowe narzędzia dla deweloperów
- Za pomocą sterownika Selenium nauczysz się scrapingu danych stron ładowanych dynamicznie
- Poznasz moduł BeautifulSoup służący do zbierania danych z sieci
- Opanujesz podstawy uczenia maszynowego – teorię i matematykę sieci neuronowych
- Poznasz matematykę uczenia się sieci – propagację wsteczną
- Dowiesz się, jakie zastosowania ma funkcja aktywacji
- Skorzystasz w praktyce z możliwości bibliotek NumPy i pandas
- Utworzysz własną sieć neuronową
- Zdefiniujesz kilka klas warstw sieci, w tym warstwę głęboką
- Przeprowadzisz propagację wsteczną dla powyższych warstw
- Za pomocą biblioteki TensorFlow utworzysz prostą sieć neuronową
- Zaimplementujesz model uczenia się sieci neuronowej
- Przetestujesz utworzoną sieć na zbiorze danych z biblioteki scikit-learn
- Opanujesz uczenie sieci na podstawie wcześniej zdrapanych danych
- Utworzysz funkcję do diagnostyki wyników zwracanych przez sieć
Web scraping w data science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie pozwoli Ci zdobyć umiejętności potrzebne do sprawnego pozyskiwania informacji ze stron internetowych. Opanujesz fundamentalne wzorce i zagadnienia uczenia maszynowego, a następnie wdrożysz się w bardziej zaawansowane tajniki. Nauczysz się matematyki sieci neuronowej i poznasz podstawowe bloki matematyczne budujące sieć, po czym zaimplementujesz sprawną sieć od podstaw. Wiedza na temat budowy i działania poszczególnych elementów sieci neuronowej znacznie ułatwi Ci proces dalszej, samodzielnej nauki. W praktyce sprawdzisz, jakie możliwości daje scraping, na przykładzie pobierania z Internetu danych dotyczących zanieczyszczeń miast. Poznasz bibliotekę NumPy i wykorzystasz jej znajomość do tworzenia tablic, generowania liczb losowych, funkcji aktywacji i sformułowania funkcji błędu średniokwadratowego. Utworzysz funkcje aktywacji, takie jak tangens hiperboliczny czy sigmoid. Dowiesz się, do czego służy biblioteka pandas, i wykonasz funkcje do prezentowania danych, jak również nauczysz się wczytywać dane do ramek DataFrames i zapisywać je do plików .csv. Za pomocą TensorFlow sprawnie utworzysz własną sieć neuronową. Korzystając z biblioteki scikit-learn, przygotujesz dane treningowe dla modeli maszynowych. Wszystkie przykłady i zadania są napisane w Pythonie, dlatego jego znajomość co najmniej na poziomie podstawowym jest zalecana.
Kombinacja machine learning i scrapingu pozwala na tworzenie zaawansowanych rozwiązań analitycznych, prognozowych i automatyzacyjnych, a programistom ułatwia osiąganie wielu celów od początku do końca – od pozyskania danych po wyciągnięcie z nich nowej informacji. Obie technologie są dziś powszechnie stosowane w przemyśle, a kwalifikacje z obszaru inżynierii danych to istotny atut na rynku pracy.
Cześć, zachęcam Was serdecznie do nauki w ramach tego kursu. Dołożyłem wszelkich starań, by precyzyjnie przekazać wiedzę na temat zdrapywania i uczenia maszynowego. Wybrałem taką kombinację tematów, ponieważ liczę, że popchnie to Was do podejmowania projektów i rozwiązywania problemów na własną rękę za pomocą stworzonego przez siebie oprogramowania. Mogą z tego powstać fantastyczne rzeczy, które pozytywnie wpłyną na życie innych ludzi. Dziękuję za zainteresowanie i życzę Wam miłej nauki!
Tobiasz Bajek
Wybrane bestsellery
Oceny i opinie klientów: Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie Tobiasz Bajek (2)
- 6 (2)
- 5 (0)
- 4 (0)
- 3 (0)
- 2 (0)
- 1 (0)
-
Kurs jest spoko. Bardzo treściwy.
Opinia: M Opinia dodana: 2023-06-17 Ocena: 6Opinia potwierdzona zakupemOpinia dotyczy produktu: kurs videoCzy opinia była pomocna: -
Super kurs, przerobiłem już połowę i jestem miło zaskoczony jak prosto ten Pan tłumaczy! Teoria machine learning wydaje się być ciekawa i nie mogę się doczekać jak pochłonę wszystko :) Kiedy następna część?
Opinia: Janetof Opinia dodana: 2023-06-14 Ocena: 6Opinia niepotwierdzona zakupemOpinia dotyczy produktu: kurs videoCzy opinia była pomocna:
Szczegóły kursu
Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
