-
Derece türü: Python" sertifikası
Makine Öğrenimi" sertifikası -
Final Sınavı: Final sunumları ile uygulamalı proje çalışması
-
Ders saatleri: Tam zamanlıPazartesi'den Cuma'ya 8:30 - 15:35 (resmi tatil olan haftalarda 8:30 - 17:10)
-
Eğitim dili: Alman
-
Süre: 8 Haftalar
Python ile Programlama
Python temelleri (yaklaşık 1 gün)
Tarihçe, kavramlar
Kullanım ve uygulama alanları
Sözdizimi
Python ile ilk adımlar (yaklaşık 5 gün)
Sayılar
Dizeler
Tarih ve saat
Standart giriş ve çıkış
liste, tuple dict, küme
Dallar ve döngüler (if, for, while)
İş sürecinde yapay zeka (AI)
Belirli yapay zeka teknolojilerinin sunumu
ve profesyonel ortamdaki olası uygulamalar
İşlevler (yaklaşık 5 gün)
Kendi fonksiyonlarınızı tanımlayın
Değişkenler
Parametreler, özyineleme
Fonksiyonel programlama
Sorun giderme (yaklaşık 0,5 gün)
denemek, hariç
Program kesintilerini önleme
Nesne yönelimli programlama (yaklaşık 4,5 gün)
Python sınıfları
Yöntemler
Değişmez nesneler
Veri sınıfı
Kalıtım
Grafik kullanıcı arayüzü (yaklaşık 1 gün)
Düğmeler ve metin alanları
Izgara düzeni
Dosya seçimi
Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)
Öğrenilen içeriği pekiştirmek için
Proje sonuçlarının sunumu
Makine Öğrenimi
Makine Öğrenimine Giriş (yaklaşık 5 gün)
Neden makine öğrenimi?
Uygulama örnekleri
Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme, kısmi denetimli öğrenme, pekiştirmeli öğrenme
Veri seti örnekleri
Verileri tanıma
Eğitim, doğrulama ve test verileri
Veri görüntüleme
Tahminlerde bulunmak
Gözetimli öğrenme (yaklaşık 5 gün)
Sınıflandırma ve regresyon
Genelleme, aşırı uyum ve yetersiz uyum
Veri setinin boyutu
Denetimli öğrenme için algoritmalar
Doğrusal modeller
Bayes sınıflandırıcıları
Karar ağaçları
Rastgele Orman
Gradyan Güçlendirme
k-en yakın komşular
Destek Vektör Makineleri
Koşullu Rastgele Alan
Sinir Ağları ve Derin Öğrenme
Olasılıklar
Denetimsiz öğrenme (yaklaşık 5 gün)
Denetimsiz öğrenme türleri
Ön işleme ve ölçeklendirme
Veri dönüşümleri
Eğitim ve test verilerinin ölçeklendirilmesi
Boyut küçültme
Özellik mühendisliği
Manifold öğrenme
Temel bileşen ayrıştırması (PCA)
Negatif olmayan matris faktörizasyonu (NMF)
t-SNE ile Manifold öğrenme
Küme analizi
k-Means kümeleme
Aglomeratif kümeleme
Hiyerarşik küme analizi
DBSCAN
Küme algoritmaları
Değerlendirme ve iyileştirme (yaklaşık 2 gün)
Model seçimi ve model değerlendirmesi
Bir tahmin edicinin hiperparametrelerinin ayarlanması
Çapraz Doğrulama
Izgara arama
Değerlendirme metrikleri
Sınıflandırma
Proje çalışması (yaklaşık 3 gün)
Öğrenilen içeriği pekiştirmek için
Proje sonuçlarının sunumu
Değişiklikler mümkündür. Kurs içeriği düzenli olarak güncellenmektedir.
Bu eğitimden sonra Python ile programlama konusunda kompakt ve temel bilgilere sahip olacaksınız. Programlama dilini sınıfları, kütüphaneleri ve fonksiyonlarıyla birlikte güvenle kullanabileceksiniz.
Ayrıca makine öğrenimi hakkında da bilgi sahibisiniz. Makine öğrenimini kullanmanın en önemli nedenlerini, uygulama alanlarını ve makine öğreniminin çeşitli kategorilerini ve kavramlarını biliyorsunuz. Bilginizi değerlendirme ve iyileştirme becerileriyle tamamlayacaksınız.
BT çırakları, BT uzmanları, programcılar ve ilgili mesleki deneyime sahip uzmanlar.
Python'un çok yönlülüğü, ilgili becerilere sahip çalışanları çok sayıda sektör ve şirkette çekici kılmaktadır. Python programlama becerilerine sahip kişiler özellikle web geliştirme, makine öğrenimi ve veri analizi alanlarında aranmaktadır.
Makine öğrenimi çok sayıda uygulama alanında kullanılmaktadır: internet için uygun spam filtrelerinin bağımsız olarak geliştirilmesi, tedarik zinciri yönetiminde stok seviyelerinin kesin tahminlerinin oluşturulması veya pazarlamada bireysel müşteriler veya müşteri segmentleri için satın alma tahminlerinin geliştirilmesi. Makine öğrenimi alanında kalifiye olan çalışanlar tüm sektörlerde görevlendirilebilir ve bu nedenle işgücü piyasasında yüksek talep görmektedir.
Anlamlı sertifikanız, edindiğiniz nitelikler hakkında ayrıntılı bir fikir verir ve kariyer beklentilerinizi geliştirir.
Didaktik kavram
Eğitmenleriniz hem profesyonel hem de didaktik açıdan son derece kalifiyedir ve size ilk günden son güne kadar ders verecektir (kendi kendine çalışma sistemi yoktur).
Etkili küçük gruplar halinde öğreneceksiniz. Kurslar genellikle 6 ila 25 katılımcıdan oluşmaktadır. Genel dersler, tüm kurs modüllerinde çok sayıda pratik alıştırma ile desteklenmektedir. Uygulama aşaması kursun önemli bir parçasıdır, çünkü bu süre zarfında öğrendiklerinizi işler ve uygulamada güven ve rutin kazanırsınız. Kursun son bölümü bir proje, bir vaka çalışması veya bir final sınavını içerir.
Sanal sınıf alfaview®
BildungszentrumDersler, modern alfaview® video teknolojisi kullanılarak kendi evinizin rahatlığında ya da 'deki tesislerimizde gerçekleştirilir. Tüm kursiyerler alfaview® aracılığıyla birbirlerini yüz yüze görebilir, birbirleriyle dudak senkronize ses kalitesinde iletişim kurabilir ve ortak projeler üzerinde çalışabilir. Elbette, bağlı eğitmenlerinizi de istediğiniz zaman canlı olarak görebilir ve onlarla konuşabilirsiniz ve kursun tüm süresi boyunca eğitmenleriniz tarafından gerçek zamanlı olarak eğitileceksiniz. Dersler e-öğrenme değil, video teknolojisi aracılığıyla gerçek canlı yüz yüze öğretimdir.
alfatraining Agentur für Arbeit Eğitim kursları, AZAV onay yönetmeliğine uygun olarak sübvanse edilmekte ve sertifikalandırılmaktadır. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinKurs başvurusunda bulunduğunuzda, kurs masraflarının tamamı genellikle finansman kuruluşunuz tarafından karşılanır.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung (ESF), (DRV) veya bölgesel finansman programları aracılığıyla da finansman mümkündür. Berufsförderungsdienst Düzenli bir asker olarak, (BFD) aracılığıyla daha fazla eğitim kursuna katılmak mümkündür. Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Şirketler de çalışanlarını (BFD) tarafından sağlanan bir finansman programı aracılığıyla kalifiye hale getirebilirler.