ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie

Podstawowe informacje:
Czas trwania: 03:58:34
Poziom: podstawowy/średnio zaawansowany
Autor: Tobiasz Bajek
Liczba lekcji: 11
Technologia: tensorflow, pandas, Beautiful Soup, Python 3.9, Selenium, matplotlib, Visual Studio Code, numpy
Dla firm
Rozwiń umiejętności swoich pracowników dzięki kursom video
Dowiedz się więcej
  • Monitorowanie postępów pracowników. Przejrzyste raporty i imienne certyfikaty ukończenia kursów
  • Atrakcyjne rabaty dla zespołów. Im więcej pracowników liczy zespół, tym większy uzyskasz rabat
  • Doradztwo w wyborze tematyki szkoleń. Mamy setki kursów, dostosujemy program nauczania pod Twój zespół
Indywidualnie
125,30 zł 179,00 zł (-30%)
39,90 zł najniższa cena z 30 dni Dodaj do koszyka
Korzyści:
  • Certyfikat ukończenia
  • Materiały dodatkowe do kursu
  • Test online
  • Dożywotni dostęp
  • Dostęp w aplikacji (także offline)
  • Napisy w języku polskim
Ten kurs należy do ścieżki Data Scientist z Pythonem
Czas trwania: 66 godz.
DOWIEDZ SIĘ WIĘCEJ
Ten kurs należy do ścieżki Data Scientist z Pythonem »

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

1. Scraping danych 01:21:16
1.1. Konfiguracja środowiska i pierwszy program
OGLĄDAJ » 00:07:53
1.2. Formatowanie kodu w Pythonie zgodnie z PEP8
00:16:03
1.3. Pobieranie danych na temat zanieczyszczeń powietrza
00:14:50
1.4. Biblioteki Selenium i BeautifulSoup
00:21:19
1.5. Zdrapywanie współrzędnych geograficznych
00:21:11
2. Uczenie maszynowe 02:37:18
2.1. Teoria uczenia maszynowego
00:26:33
2.2. Biblioteka NumPy
00:18:44
2.3. Biblioteka Pandas
00:24:08
2.4. Własna sieć neuronowa
00:28:24
2.5. Propagacja wsteczna
00:31:12
2.6. TensorFlow. Trenowanie sieci na podstawie pobranych danych
00:28:17

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

O autorze kursu video

Tobiasz Bajek – ukończył automatykę i robotykę w krakowskiej Akademii Górniczo-Hutniczej. Przez kilka lat pracował w branży aerospace, między innymi tworzył systemy sterowania rakiet w Wojskowym Instytucie Technicznym Uzbrojenia pod Warszawą. Obecnie jest starszym inżynierem oprogramowania w firmie Vaayu, gdzie zajmuje się programem liczącym ślad węglowy przedsiębiorstw, a także pokrewnymi projektami inżynierii danych. Programuje w Go, Pythonie i języku grafowych baz danych Cypher. Ma doświadczenie międzynarodowe – poza Polską pracował również w Szwajcarii i we Francji. Po godzinach wsłuchuje się w muzykę elektroniczną Squarepushera i piosenki zespołu Republika. Jest zapalonym czytelnikiem i wielkim fanem książek Lema, szczególnie esejów filozoficznych (Dialogi, Golem XIV, Summa Technologiae).

Oceny i opinie klientów: Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie Tobiasz Bajek (2)

Informacja o opiniach
Weryfikacja opinii następuje na podstawie historii zamowień na koncie Użytkownika umiejszczającego opinię. Użytkownik mógł otrzymać punkty za opublikowanie opinii uprawniającej do uzyskania rabatu w ramach Programu Kadr.
6.0
  • 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: 6   
    Opinia potwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy 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: 6   
    Opinia niepotwierdzona zakupem
    Opinia dotyczy produktu: kurs video
    Czy opinia była pomocna:
więcej opinii »

Szczegóły kursu

Dane producenta » Dane producenta:

Helion SA
ul. Kościuszki 1C
41-100 Gliwice
e-mail: gpsr@helion.pl
Format: Online
Data aktualizacji: 2023-04-27
ISBN: 978-83-832-2414-5, 9788383224145
Numer z katalogu: 194708

Videopoint - inne kursy

Kurs video
125,30 zł
Dodaj do koszyka
Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Nest Bank Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Citi Handlowy Ikona płatności Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander Ikona płatności Visa Mobile