ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »
Play
Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie
Autor:
Tobiasz Bajek
Długość
liczba lekcji: 11, czas trwania: 03:58:34
Ocena

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 0,00 zł

Kup kurs 62,64 zł

Kurs video

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

Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie Tobiasz Bajek - okladka książki

Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie Tobiasz Bajek - okladka książki

Autor:
Tobiasz Bajek
Wydawnictwo:
Videopoint
Wersja:
Online
Czas trwania:
3 godz. 58 min.
Technologia:
tensorflow, Python 3.9, Beautiful Soup, pandas, matplotlib, Selenium, Visual Studio Code, numpy
Ocena:
6.0/6  Opinie: 2

Videokurs 53,70 zł najniższa cena z 30 dni

179,00 zł (-65%)
62,64 zł

Dodaj do koszyka lub Kup 1-kliknięciem

53,70 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Kurs z certyfikatem
Do kursu dołączamy materiały dodatkowe
Prezent last minute w ebookpoint.pl

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 książki

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).

Videopoint - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Kurs video
62,64 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.