Python voor Data Science Advanced - Virtual Classroom (Computrain)

Introductie

Je wilt je graag verdiepen in data science en machine learning in combinatie met Python. Dit is een vervolg op de training Python met Data Science.

Omschrijving

In de Virtual Classroom wordt de klasruimte digitaal nagebootst en volg je live les via de computer. De lessen zijn klassikaal en interactief, waardoor de les niet heel anders is dan normaal. Je kunt tijdens de les direct vragen stellen aan de docent, werken aan opdrachten en discussiëren met medestudenten. Op deze manier kun je veilig vanuit huis studeren. Het enige dat je nodig hebt is een werkende internetverbinding. Je ontvangt duidelijke instructies over het inloggen en het gebruik en er is technische ondersteuning mochten er problemen zijn.

Tijdens deze training ga je aan de slag met de werking van verschillende machine learning algoritmes. Ook raak je bekend met de basisprincipes van de statistieken die worden toegepast binnen machine learning. Hierbij behandel je onderwerpen als multivariable regressie en de optimalisatie van de prestaties van toegepaste algoritmes. Na afloop kun je zelfstandig machine learning toepassen op een dataset en de keuzen tijdens de verschillende data science projectfases onderbouwen en presteren.

Opleidingskenmerk(en)

Trainingen

Leerplan

Inhoud

• Mathematics & Statistics
• Single Variable Statistics
• Multiple Variable Statistics
• Regressie
• Model Fitting
• Hypothese testing
• Algoritmes
• Classificatie algoritmes
• Naïve Bayes classificatie
• Logische regressie
• Support Vector Machine
• Decision Tree classificatie
• Ensemble algoritmes
• Performance meten
• Neurale netwerken
• Typen neurale netwerken
• Activatie functies
• Error functies
• Backpropagation
• Gradient Descent Optimization
• Python Libraries
• Scikit-Learn
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• Machine learning in de cloud platformen
• Amazon AWS, Google Cloud, Microsoft Azure ML, IBM Cloud Pack for Data

Leerdoel(en)

Het intensieve programma van deze training bestaat uit theorie, demo’s, praktijkopdrachten en discussie. De deelnemer gaat ook zelf aan de slag met Python en data science en machine learning libraries. Ook leer je als deelnemer de verschillende algoritmes kennen inclusief de theoretische achtergronden hiervan. Daarnaast kun je de performance van een gekozen algoritme beoordelen en feature engineering toepassen om een model te verbeteren.

Toelating

Je hebt kennis op het niveau van de training Python voor Data Science. Dit is benodigd voor het deelnemen aan deze training.