Szkolenie: Machine Learning od podstaw w Warszawie
30-31 maja

Szkolenie DataWorkshop Tour organizowane jest tylko raz do roku.
    Jeśli chcesz zacząć przygodę z uczeniem maszynowym, ale nie wiesz jak lub próbujesz, ale pojawiają się pewne problemy już na starcie, to zapraszam na praktyczny warsztat z podstaw uczenia maszynowego, na którym poznasz podstawowe narzędzia, terminy, zbudujesz pierwsze modele, zapoznasz się z problemami i wyzwaniami, które stoją przed inżynierem ML.

    Ale co dalej?
    Wtedy przychodzi drugi dzień szkolenia… Twoim zadaniem będzie praca z prawdziwymi danymi, rozwiązanie rzeczywistego problemu, udostępnienie modelu przez API i sprawdzenie, jak radzi sobie Twój model.
    Poznajesz te problemy?
    Nie wiem, jak interpretować wynik modelu.
    Przerobiłam/em kurs(y), ale nadal nie wiem, jak zabrać się samemu za praktykę.
    Nie wiem, jak model działa "pod spodem".
    Nie wiem, jak podejść do praktycznego problemu za pomocą ML.
    Nie wiem, jak tworzyć nowe cechy (ang. feature engineering).
    Nie wiem, na czym polega "czyszczenie danych".
    Mam niespójny obraz tego, jak przebiega proces uczenia maszynowego.
    Nie wiem, jak wdraża się model.
    Nie wiem, które modele działają lepiej i których lepiej używać na produkcji.
    Nie wiem, jak udostępnić model przez API.
    Jeśli pojawił się na Twojej drodze któryś z tych problemów, to zbliża się okazja, aby rozwiać wątpliwości, połączyć kropki i przyspieszyć.
    Sztuczna inteligencja zmienia świat. Już wkrótce wiele manualnych prac zostanie zautomatyzowanych przez uczenie maszynowe. Inwestycja w ML dzisiaj jest warta co najmniej tyle, ile inwestycja w komórki 7-10 lat temu.
    Dla kogo jest DataWorkshop Tour?
    Przede wszystkim dla osób, które chcą zacząć przygodę z uczniem maszynowym, są związane z branżą IT, mają doświadczenie programistyczne lub pracy z danymi i chcą na poważnie zająć się uczeniem maszynowym od praktycznej strony, ale nie wiedzą od czego zacząć lub napotkały na pewne trudności po drodze.

    Przez długi czas uczenie maszynowe było domeną głównie środowiska akademickiego, w szczególności matematyków. Teraz to się zmienia. Wiele algorytmów zostało już wymyślonych. Wyzwaniem dziś jest zrozumienie, jak je stosować i łączyć z konkretnym problemem praktycznym. Pomyśl przez analogię: kierowca i mechanik. Jak często kierowca rozumie, jak działa silnik i wszystko, co jest pod maską?

    Najczęściej kierowca potrafi zatankować samochód, przejechać z punktu A do punktu B i rozwiązać pewne problemy: omijanie korku, poszukiwanie krótszej drogi, miejsca do zaparkowania itd. Rynek pracy potrzebuje znacznie więcej kierowców - osób, które potrafią pokonać trasę i poradzić sobie z przeszkodami po drodze. Na szkoleniu dowiesz się, jak zostać "kierowcą" w uczeniu maszynowym.

    O szkoleniu

    To już druga podróż ze szkoleniem DataWorkshop, gdzie w prosty sposób zapoznasz się z uczeniem maszynowym.
    Wiedza
    Ok. 15 godzin praktycznej wiedzy zdobytej w interaktywny sposób (tak jak lubi mózg).
    Środowisko
    Nie musisz niczego instalować. Przygotowałem dla Ciebie gotowe do działania środowisko Jupyter. Weź jedynie swój laptop.
    Wsparcie
    Będę Cię wspierał na każdym kroku oraz odpowiem na wszystkie pytania. W trakcie szkolenia będę używał prostych analogii z życia wziętych.
    Networking
    Poza praktyczną wiedzą również możesz nawiązać nowe znajomości zawodowe oraz zdobyć wiele motywacji do działania.
    Niespodzianki
    Lubię dawać prezenty! Przygotowałem coś i tym razem. Już czekają na Ciebie:)
    Coś smacznego
    Nie ma pracy - nie ma jedzenia, czy odwrotnie? ;)
    Narzędzia, których będziemy używać
    Python
    Jupyter
    NumPy
    Pandas
    Scikit-learn
    Matplotlib
    XGBoost
    CatBoost
    Plan szkolenia
    DZIEŃ 1
    Wprowadzenie do uczenia maszynowego
    09:00 – 09:30
    09:00 – 09:30
    Otwarcie i networking
    Poznaj innych! Być może z kimś zrobisz wspólnie projekt lub nawet założycie biznes :)
    09:30 – 10:00
    09:30 – 10:00
    Uczenie maszynowe w biznesie (przypadki użycia)
    Zobaczysz przykłady realnych zastowań uczenia maszynowego w biznesie, to pomoże zrozumieć dlaczego uczenie maszynowe staje się tak popularne i przydatne w biznesie.
    10:00 – 10:30
    10:00 – 10:30
    Wprowadzenie do uczenia maszynowego
    Pragmatyczne wprowadzenie podstaw uczenia maszynowego, które umożliwi Ci poruszać się dalej.
    Techniczne poznasz podstawowe elementy, które koniecznie trzeba rozumieć, żeby móc zbudować model.

    10:30 – 10:50
    10:30 – 10:50
    Wprowadzenie do modeli drzewiastych
    Poznasz na czym polega model drzew decyzyjnych oraz inne modele drzewiaste (między innymi RandomForest czy XGBoost). To są modele, które będą nam bardzo potrzebne, żeby zbudować model.

    Techniczne poznasz jak działają drzewa decyzyjne, jakie mają zalety oraz wady.
    10:50 – 11:10
    10:50 – 11:10
    Przerwa
    Kawa, herbata będą czekały na Ciebie.
    11:10 – 12:10
    11:10 – 12:10
    Pierwszy model
    Przechodzimy do praktyki i zaczynamy budować modele. Okazuje się, że stosunkowo małym wysiłkiem będziesz w stanie to zrobić. Zaczniemy od drzew decyzyjnych, następnie przejdziemy do bardziej zaawansowanych modeli, takich jak random forest czy xgboost.

    Techniczne poznasz jak tworzyć modele w kodzie oraz czym są cechy ważności (ang. importance features), dlaczego nie możesz na ślepo ufać "importance features" i jak sobie radzić z tym, że ważność w 100% losowej cechy jest w TOP3 lub TOP5 (przy 10, 20 czy nawet 100 cechach).
    12:10 – 12:30
    12:10 – 12:30
    Game networking
    Powiedz "cześć" innym uczestnikom, poznaj jakie mają problemy do rozwiązania, jak do tego podchodzą. Networking jest ważny z wielu przyczyn, zaczynając od inspiracji do realizowania wspólnych projektów. To jest jedna z unikalnych możliwości i wartości dodanych szkoleń na żywo.
    12:30 - 13:30
    12:30 - 13:30
    Obiad
    Dłuższa przerwa dla mózgu i pociecha dla żołądka. To będzie również świetna okazja żeby kontynuować networking. Postaraj zapoznać się z co najmniej 2-3 osobami, które nadają na podobnych falach.
    13:30 – 14:50
    13:30 – 14:50
    Feature Engineering
    Żeby poprawić jakość modelu potrzebne są dokładniejsze informacje o problemie. Twoim zadaniem będzie wymyślenie dodatkowych cech, aby lepiej opisać rzeczywistość. Dzięki temu można znacząco poprawić jakość modelu.

    Technicznie poznasz techniki do tworzenia nowych cech, po to, by zacząć tworzyć własne. Tworzenie nowych cech jest bardzo twórczo-kreatywnym procesem i poznaje się głównie po przez doświadczenie (ciężko jest przekazać to inaczej).
    14:50 – 15:10
    14:50 – 15:10
    Przerwa
    Kawa, herbata będą czekały na Ciebie.
    15:10 – 16:30
    15:10 – 16:30
    Przeuczenie się
    Poznasz jedno z największych wyzwań w uczeniu maszynowym - przeuczenie się (ang. overfitting). Zrozumiesz dlaczego to jest problem i jak należy z tym walczyć.

    Technicznie poznasz: jak zrobić krzywe uczenia się (ang. learning curve).
    16:30 – 16:50
    16:30 – 16:50
    Dyskusja
    Na koniec otwarta dyskusja, czas na pytania. Będziesz mógł dowiedzieć się na przykład, jak wygląda rynek uczenia maszynowego w Polsce, jak można kontynuować naukę, czym jest DataWorkshop Club Conf i dlaczego warto się tam pojawić, czym jest korona wyzwań uczenia maszynowego albo dlaczego kurs online DataWorkshop może być jedną z lepszych decyzji na dalszy rozwój.
    16:50 – 17:00
    16:50 – 17:00
    Podsumowanie
    Czas na niespodziankę, podziękowania i rozdanie certyfikatów uczestnictwa w szkoleniu.
    DZIEŃ 2
    Drugiego dnia będzie dużo samodzielnej pracy. W każdej chwili możesz liczyć na pomoc w wielu wymiarach: ad hoc - jest pytanie, będzie odpowiedź, również co jakiś czas będą pojawiać się inspiracje, aby pobudzić Twoją wyobraźnię i umożliwić wykonanie kolejnych kroków.
    09:00 - 09:15
    09:00 - 09:15
    Wprowadzenie i wybór zadania
    Przywitanie, wyjaśnienie zasad i wybór tematu. Będą dwa możliwe do wyboru: prognozowanie kosztu nieruchomości oraz prognozowanie kosztu samochodów.
    09:15 - 11:15
    09:15 - 11:15
    Hackathon/konkurs (część 1)
    Rozumienie danych i biznesu, czyszczenie danych, wykrywanie anomalii i radzenie sobie z tym, budowanie prostego modelu, tworzenie lepszych cech (feature engineering).
    11:15 - 11:30
    11:15 - 11:30
    Przerwa
    Kawa, herbata będą czekały na Ciebie.
    11:30 - 13:00
    11:30 - 13:00
    Hackathon/konkurs (część 2)
    Budowanie bardziej zaawansowanego modelu, kontynuacja feature engineering, walka z przeuczeniem się (badania krzywej uczenia się), dobór parametrów.
    13:00 - 14:00
    13:00 - 14:00
    Obiad
    Dłuższa przerwa dla mózgu i pociecha dla żołądka. To będzie również świetna okazja żeby kontynuować networking. Postaraj zapoznać się z co najmniej 2-3 osobami, które nadają na podobnych falach.
    14:00 - 16:00
    14:00 - 16:00
    Hackathon/konkurs (część 3)
    Weryfikacja kolejnych hipotez, aby poprawić jakość modelu: nowe cechy, inny model, inne parametry, łączenie modeli.

    Serializacja modelu, tworzenie MVP (minimal viable product), czyli minimalnej wersji produktu, która już potrafi dostarczyć wartość użytkownikowi końcowemu.
    16:00 - 16:20
    16:00 - 16:20
    Przerwa
    Kawa, herbata będą czekały na Ciebie.
    16:20 - 16:40
    16:20 - 16:40
    Prezentacja najlepszych wyników
    16:40 - 17:00
    16:40 - 17:00
    Podsumowanie i rozdanie certyfikatów
    Czego się nauczysz?
    Wytrenujesz modele na prawdziwych danych. Będzie duży nacisk na część praktyczną (to co ciężko znaleźć w książkach).
    Trener
    Vladimir Alekseichenko
    Twórca & Trener
    Założyłem DataWorkshop w 2015 roku.

    Zacząłem programować w 2006 roku, a używać uczenia maszynowego w 2013.

    Jestem trenerem uczenia maszynowego, już przeprowadziłem ponad 25 szkoleń dla ponad 1000 uczestników.

    Prowadzę podcast o sztucznej inteligencji w biznesie.
    Wygłosiłem ponad 70 prezentacji.

    Jestem perfekcjonistą w sercu i pragmatykiem w umyśle.
    Jestem ojcem i marzycielem, jak również podróżnikiem - dotychczas odwiedziłem 28 krajów.

    Uwielbiam pomagać innym, analizować dane i stawiać czoła wszelkim wyzwaniom.
    Uczenie maszynowe - od czego zacząć?
    Lubię dzielić się wiedzą...
    Przygotowałem dla Ciebie kilka bezpłatnych webinarów, gdzie w prosty sposób próbuję wyjaśnić o co chodzi z tym ML :)

    Kolejny bezpłatny webinar już wkrótce.

    Całą serię oraz zaproszenie na webinar znajdziesz klikając na przycisk.
    Ilość miejsc ograniczona!
    Tylko dla 25 osób.
    Pomyśl o swojej przyszłości już dziś, a będziesz mile zaskoczony później.
    Koszt
    1088,55 PLN
    Wyprzedane
    Szkolenie dwudniowe
    dedykowane osobom z programistycznym doświadczeniem. Dużo samodzielnej pracy z kodem (Python) i danymi.


    30-31.05 Warszawa

    Bilet normalny
    Pospiesz się...
    Dynamika zniżek na szkolenie DWTour
    DWTour (-50%)
    tylko 15 i 16 kwietnia 2019
    442,5 PLN (2dni)
    + VAT (23%)
    DWTour (-20%)
    do 1 maja 2019
    708 PLN (2dni)
    + VAT (23%)
    DWTour (-10%)
    do 15 maja 2019
    796,5 PLN (2dni)
    + VAT (23%)
    Miejsca i daty przeprowadzenia warsztatów
    30-31.05 Warszawa
    (2 dni)
    Szawa Conference
    ul. Jutrzenki 137
    02-231 Warszawa
    Dojazd:
    Dojazd komunikacją miejską:
    Bezpośredni dojazd jest możliwy autobusami 127, 178, 187, 189, 191, 401 i 517 do przystanków Popularna lub Łopuszańska.

    Dojazd samochodem*:
    Centrum Konferencyjne Szawa Conference mieści się
    w budynku Oxygen Park przy ulicy Jutrzenki 137 (parter) .

    *Dla uczestników szkolenia parking jest bezpłatny.

    Mapa dojazdu
    Partnerzy Medialni
    Co ludzie mówią o DataWorkshop?
    CTO w FocusNet

    Niezwykle obszerne i bogate merytorycznie szkolenie oparte na praktycznych zadaniach.

    Świetnie przygotowane środowisko oraz materiały pozwalają skupić się na zgłębianiu materiału, dodatkowo uczestnicy tworzą pomocną społeczność.

    Polecam każdemu, nie tylko programistom.
    Software Developer w Sabre

    Ogromna dawka praktycznej wiedzy przekazanej w bardzo przystępny sposób. Nieskończona ilość przykładów i analogii do życia codziennego powoduje, że zrozumienie materiału nie sprawia żadnych problemów.

    Te 8 tygodni kursu uzmysłowiło mi, czym tak na prawdę jest Machine Learning i jak w praktyce wyglądać będzie rozwiązywanie problemów biznesowych. Tego kursu nie mogę przyrównać do żadnego tutoriala, czy kursu na Courserze.

    To, co czyni ten kurs nieporównywalnie lepszym wyborem, to jego interaktywna natura (webinary, dyskusje na Slacku) oraz pełne zaangażowanie Vladimira. Z całą odpowiedzialnością mogę powiedzieć, że nie żałuję.

    Kurs polecam przede wszystkim osobom, które chcą zobaczyć jak w praktyce wygląda uczenie maszynowe i dobre praktyki związane z rozwiązywaniem problemów przy jego użyciu. Dodatkowo, chcą poznać podstawy Pythona i całkiem spory przekrój bibliotek ML będących obecnie "na topie".
    Magda Wojciech
    Analityk danych, Nauczyciel akademicki

    Co wyróżnia kurs z ML prowadzony przez Vladimira? Kurs został przygotowany bardzo rzetelnie i w przemyślany sposób. Podczas kursu poza wyjaśnianiem w przystępny sposób różnych modeli klasyfikacyjnych i regresyjnych, uwaga była kierowana również na detale istotne w stosowaniu ML w praktyce.

    Jeżeli chcecie spotkać się z ciekawą osobą, która ma doświadczenie w stosowaniu ML na produkcji a przy tym posiada duże zdolności w wyjaśnianiu często skomplikowanych metod w jasny sposób, to bardzo polecam kurs z ML prowadzony przez Vladimira.

    Obiecywał 100% satysfakcji z tego kursu a dał dużo więcej. Mam wrażenie, że Vladimir wkłada w swoją pracę całe serce oraz, co ważne, nie pozostawia uczestników kursu z pytaniami poświęcając dużo swojego czasu na rozmowy z nimi i wyjaśnianie wątpliwości.

    Dodatkowym atutem tego kursu jest możliwość wymiany doświadczeń i opinii na tematy związane z ML zarówno z Vladimirem, jak i z pozostałymi uczestnikami kursu.
    Asystent - Uniwersytet w Lublinie

    Kurs gorąco polecam wszystkim programistom, ale niekoniecznie programujących w Pythonie, ale także wszystkim, którzy interesują się analizą danych.

    W każdym module, po krótkim wprowadzeniu teoretycznym, wszystkie koncepty były „przerabiane" na ciekawych zadaniach, dzięki czemu nową wiedzę zdobywałam w praktyce, stopniowo poznając nowe tematy.

    Już po pierwszym module mogłam wykorzystać zdobytą wiedzę do pracy nad moim własnych projektem z czego jestem bardzo zadowolona. Moja najlepsza inwestycja w 2017 roku :)
    Entrepreneur & Data Ninja

    Kurs doskonały w formie. Nakierowany na użycie ML jako środka dostaczającego wartość dodaną dla biznesu. Wiedza przekazana w bardzo przystępny sposób.

    Doskonałe filmy wprowadzające do każdego etapu kursu. Kurs dał mi doskonałej jakości "wędkę", która pozwala mi rozwijać własne projekty oparte o machine learning i sieci neuronowe.

    Kurs polecam programistom chcącym w błyskawiczny sposób zapoznać się z najnowszymi technikami związanymi z machine learning i sieciami neuronowymi.

    Polecam go również osobom odpowiedzialnym za wprowadzanie technologii w małych startup'ach oraz w dużych firmach. Na pewno dowiesz się jak to zrobić i jakie są dobre praktyki stosowane na produkcji. Jeżeli chcesz rozwinąć startup realizujący pomysł za pomocą ML, to po tym kursie będziesz potrafił to zrealizować, a może nawet częściowo zrealizujesz go w trakcie kursu!
    Team Leader w pkt.pl

    Świetny kurs o uczeniu maszynowym, zawiera szerokie spektrum zagadnień - od podstaw do bardziej zaawansowanych tematów. Nie mam wątpliwości, że materiał przerobiony na tym kursie to jedynie czubek góry lodowej, jednocześnie każdy z tematów został zaprezentowany na tyle jasno (za pomocą praktycznych ćwiczeń), że dalszy rozwój w wybranej działce nie powinien stanowić problemu.

    Kurs polecam każdemu, kto jest zainteresowany uczeniem maszynowym, nie tylko programistom, choć solidne podstawy Pythona wydają się kluczowe w sprawnym przerobieniu poszczególnych modułów.
    CTO w 2040.io

    Warsztaty pomogły mi usystematyzować wiedzę oraz spróbować w praktyce zrealizować dobrze przygotowane przykładowe zadania.

    Dzięki warsztatom poznałem inne osoby zainteresowane tematem, mogłem wymienić się wiedzą i dowiedziałem się też więcej o XGBoost.

    Warto wziąć udział w warsztatach, są prowadzone w luźnej atmosferze, a Vladimir ma dar tłumaczenia rzeczy skomplikowanych w przystępnej formie.

    Jeśli chciałbyś spróbować swoich sił z uczeniem maszynowym lub porozmawiać z innymi o Twoich doświadczeniach, to polecam Ci warsztaty Vladimira.
    Łukasz Murawski
    Network Quality Sr Specialist at Polkomtel

    I highly recommend DataWorkshop. It's been a great value to me. Vladimir has definitely the knowledge and experience in the field.

    However, what makes this course special is in my opinion his approach to teaching:
    Students first - speaking the language adjusted to the audience
    Top-down approach - high level concept first, details afterwards
    Clarity - Vladimir's ability to explain difficult topics in a simple words
    Real life examples and analogies

    Although I'm a telecom engineer and not a certified programmer, after DataWorkshop I've managed to successfully implement a few ML models at work.

    I recommend this course for anyone, who wants to get to grips with ML and AI quickly.
    Data Engineer w GE

    Na warsztaty poszłam w celu nauki, a także uporządkowania tego, co do tej pory wiedziałam na temat Machine Learning. Najbardziej zależało mi poznaniu Kaggle oraz na zdobyciu praktycznych umiejętności, np. jak używać Jupyter Notebooks i pisać w nich swoje algorytmy. Warto podkreślić, że Vladimir prowadzi warsztat w taki sposób, że można zanim łatwo nadążyć, nie posiadając szczególnego przygotowania.

    Dzięki przejrzystej instrukcji przygotowania do warsztatów, zbudowałam sobie środowisko Anaconda i zainstalowałam podstawowe paczki Pythona do przetwarzania maszynowego.

    W trakcie warsztatów nauczyłam się, na jakich bibliotekach Pythona pracuje się w Data Science i do czego służą. Do tej pory dużo czasu straciłam na zbudowanie środowiska, wybór wersji Pythona i bibliotek są wspierane. Warsztaty (a także przygotowanie do warsztatów) pomogły mi się z tym uporać w bardzo krótkim czasie.

    Warsztaty odbywają się w fajnych miejscach i panuje na niej przyjemna atmosfera oraz praca zespołowa. Vladimir prowadzi według dobrej szkoły :) Zaczyna od małego stopnia trudności i stopniowo urozmaica przykłady i rozwija główny problem. Zachęca do zadawania pytań i dyskusji.

    Warsztaty przekonały mnie, że warto eksplorować dziedzinę Data Science, zainteresować się Kaggle i co ważne, nie jest to nieosiągalne, jeśli poświęci się temu czas. Zmotywowały mnie do dalszego rozwijania się, a co za tym idzie - zmiany pracy :) Teraz pracuję jako Data Engineer w dziale Business Intelligence firmy General Electric.

    Polecam każdemu, kto interesuje się Data Science i chce popracować praktycznie nad problemem. Jeśli lubisz zadawać pytania i szukać na nie odpowiedzi, to bardzo polecam.
    Customer Success Engineer w Kontakt.io

    Polecam warsztaty dla wszystkich ludzi, którzy są ciekawi świata. Pierwszy raz kiedy się pojawiłem na warsztatach nie miałem żadnego pojęcia o sztucznej inteligencji a tym bardziej o jej implementacji w pythonie.

    Dziś, potrafię sam rozwiązywać podobne problemy na danych "z produkcji". Z warsztatów wyniosłem nie tylko doświadczenie z implementacji różnych algorytmów ale też wiele ciekawostek na temat świata, ponieważ za każdym razem pracowaliśmy z prawdziwymi danymi.

    Nie ukrywam, że niekiedy Vladimir wprowadzał elementy rywalizacji między uczestnikami co dodatkowo nas motywowało. Dodam, że jest to też bardzo fajna opcja na "networking", ponieważ można spotkać ciekawe osoby spośród uczestników.
    Software Developer at ATSI

    DataWorkshop with Vladimir is a series of successful meetups on data science domain.

    Targeted for beginners and intermediate level scientists, who want to expand their horizons with brilliant cases shared by Vladimir.

    Very friendly and informal atmosphere encourages audience to actively participate in workshops and even takeover leading the meeting with their stories (for a few minutes of course).

    His broad and deep knowledge on AI and Machine Learning let him inspire the participants and teach them new tools and techniques.

    It is hard to organize workshops well, especially for people from different technological backgrounds. But DataWorkshop was a smooth ride, you just needed to follow the instructions provided in advance.

    Great thanks :D
    Software Consultant w Sabre

    Vladmir w bardzo przyjazny, rzetelny i praktyczny sposób wyjaśnia złożone modele i algorytmy Machine Learning (ML). Robi przegląd aktualnych algorytmów ML oraz praktyczne metody ich stosowania.

    Dlaczego warto uczestniczyć w Data Workshop? Wysoki poziom zajęć oraz ciekawy sposób przedstawienia tematów. Aktualnie w pracy nie używam AI lecz mam takie plany co do niedalekiej przyszłości

    Polecam Data Workshop osobom chcącym zacząć przygodę ze sztuczna inteligencja i praktycznym sposobom ich zastosowania
    Data Scientist

    Będąc zafascynowany machine learningiem szukałem różnych sposobów aby
    zwiększyć wiedzę i umiejętności, tak natrafiłem na warsztaty Vladimira.

    Dzięki nim lepiej poznałem metody Gradient Boosting, które dają świetne
    wyniki w praktyce,
    ale nie są zbyt sławne. Poćwiczyłem też i rozwinąłem
    inne metody jak sieci neuronowe czy tuning hiperparametrów.

    Warsztaty są dobrą okazją do spotkania ludzi którzy na prawdę uczą się ML, temat
    jest ostatnio popularny, wielu ludzi o nim mówi, ale mało kto coś robi.
    Dla ludzi chcących zgłębić ML polecam warsztaty jako ważny element
    procesu nauki.
    Data Scientist w edrone

    Brałem udział we wszystkich dotychczasowych warsztatach. Była (jest) to niezwykła podróż przez machine learning. Vladimir w sposób przystępny i ciekawy przedstawiał nie proste przecież zagadniania feature engenering'u, wizualizacji, kroswalidacji, gradient boosting'u czy regularyzacji.

    Dużym plusem spotkań są kody źródłowe w pythonie wykonywane w trakcie zajęć. Są świetnie przygotowane i poza prezentacją pojeć przybliżają zastosowania intersujących bibliotek (np. xgboost, keras).

    Poza wiedzą o ML wyniosłem również praktyczną znajomość narzędzi (python, jupiter notebook), która przydaje mi się w pracy.

    Meetupy z Vladimirem polecam wszystkim zaintersowanym ML i BigData.
    Machine Learning Engineer at 2040.io

    Na warsztatach nauczyłem się przeprowadzać cały proces uczenia maszynowego począwszy od przygotowania danych poprzez trening modeli aż do ich ewaluacji i wykorzystania.

    Vladimir w przystępny sposób tłumaczył zagadnienia z tym związane odnosząc się często do rzeczywistych przykładów w tym wartości biznesowej jaką niesie machine learning.

    Warsztaty udoskonaliły moją wiedzę przede wszystkim w zakresie praktycznego zastosowania popularnych bibliotek w celu rozwiązywania realnych problemów.
    Data Scientist w Roche

    Warsztat pozwolił mi poznać proces Machine Learning, od początku do końca. Od analizy danych, poprzez wizualizację, zastosowanie różnych algorytmów, aż do tuningu zastosowanego rozwiązania.

    Znałem wszystkie "klocki", lecz warsztat złączył je wszystkie w całość i nadał im pewną ciągłość :).

    Doceniam poziom przygotowania materiałów i znajomość tematu prowadzącego szkolenie. Fajnie było zobaczyć wykorzystanie innej biblioteki do wizualizacji niż matplotlib/seaborn 😉.

    Uczestnictwo w warszatacie pozwoliło mi na rozwinięcie się w kierunku Data Science i cóż, dalej pracuję w tym obszarze.

    Ten konkretny warsztat polecam (na którym byłem) początkującym, którzy jednak mieli już styczność z programowaniem i data science.
    Po szkoleniu i przed

    Też potrafisz!

    BEZPŁATNE ONLINE WYZWANIA W 5 DNI

    Od zera do pierwszego modelu uczenia maszynowego.

    W pierwszej edycji wyzwania brało udział
    ponad 1500 osób.
    SEPTEMBER 28, 2019, WARSAW
    STATE OF THE ART
    Machine Learning Conference
    See you in
    Days
    Hours
    Minutes
    Seconds
    Często zadawane pytania
    Czy muszę mieć doświadczenie w uczeniu maszynowym, aby uczestniczyć w warsztacie?
    Nie musisz. Wystarczy, że chcesz działać w tym temacie (czyli jest chęć) oraz umiesz programować (miłe widziany jest Python).
    Czy muszę jakoś przygotować się do warsztatu?
    Tak, warto przerobić polecane zadania, które dostaniesz na maila przed szkoleniem. To pomoże poczuć Ci się bardziej komfortowo podczas szkolenia.
    Jak długo potrwa warsztat?
    Warsztat potrwa około 8 godzin w jeden dzień (w zależności od Twojego wyboru to będzie szkolenia w dwa dni lub jeden dzień), tutaj jest plan szkoleń.
    Ile będzie osób na warsztacie?
    Planujemy do 25 miejsc.
    Czy dostanę certyfikat uczestnictwa?
    Każdy uczestnik, który przerobi materiał, dostanie certyfikat potwierdzającym uczestnictwo w szkoleniu.
    Czy będzie przerwa na obiad?
    Tak, zaplanowana jest jedna godzinna przerwa.
    Jak przygotować środowisko pracy, z którego będziemy korzystać?
    Przygotowanie środowiska jest bolesnym tematem. To dlatego już wszystko zostało zrobione dla Ciebie. Wystarczy tylko wziąć laptop z przeglądarką i to wszystko. Naprawdę :).
    Czy znając jedynie podstawy Pythona poradzę sobie na warsztacie?
    Tak, jak najbardziej! Tak to wystarczy, aczkolwiek bardzo jest polecane przerobienia materiałów, które będą wysyłane drogą mailową przed szkoleniem.
    Czego nauczę się na warsztacie?
    Na szkoleniu zapoznasz się z procesem uczenia maszynowego, zbudujesz swój pierwszy model! Będziemy pracować na prawdziwych danych, więc będzie duży nacisk na praktykę.
    Kontakt
    Masz pytania czy wątpliwości? To pisz śmiało :)
    również możesz pisać na
    tour@dataworkshop.eu
    Grodzka 42/1, 31-044
    Kraków, Polska
    Zapisując się na szkolenie wyrażasz zgodę na przetwarzanie swoich danych osobowych (imię oraz e-mail) w ramach działań DataWorkshop. Podanie danych osobowych jest dobrowolne, ale niezbędne do realizacji wydarzenia. Użytkownikowi przysługuje prawo dostępu do treści jego przetwarzanych danych osobowych oraz prawo ich poprawiania. Ponadto przysługuje Ci prawo sprzeciwu co do przetwarzania Twoich danych w celach promocyjnych lub udostępniania Twoich danych podmiotom trzecim.
    Chcesz współpracować?
    Proszę napisz na tour@dataworkshop.eu
    Ta strona używa cookie i inne technologii. Korzystając z niej wyrażasz zgodę na ich używanie.
    Rozumiem, i zgadzam się :)
    Close