Մեքենայական ուսուցումը տալու է քեզ նոր ու մեծ հնարավորթյուններ


Մեքենայական ուսուցումն ամենախոստումնալից տեխնոլոգիական ուղղություններից մեկն է այսօր աշխարհում: Եվ դա պատահական չէ, քանի որ սովորելով մեքենայական ուսուցում՝ քո կարիերայի ընտրության ուղիները շատ բազմազան են։ Կարող ես դառնալ մեքենայական ուսուցման ինժեներ, տվյալագետ, NLP գիտնական, բիզնես ինտելեկտի մշակող կամ մարդակենտրոն մեքենայական ուսուցման դիզայներ: Ընտրությունը քոնն է, իսկ որակյալ հիմքի հարցում քեզ կօգնի այս հետաքրքիր դասընթացը։

Դասընթացի ընթացքում ուսումնասիրվելու են Python ծրագրավորման լեզվի հիմունքները․ այն անհրաժեշտ է տվյալների հետ աշխատելու համար․ տվյալների նախապատրաստում, մշակում, վերլուծություն ու վիզուալիզացիա, և այլն։ Այնպես, որ պատրաստ եղիր Python-ն օգտագործել դասընթացի ողջ ընթացքում։

Ամենակարևորը, դասընթացի քեզ թույլ կտա տեսական գիտելիքները վերածել գործնական հմտությունների․ չէ որ դասընթացի ողջ ընթացքում ունենալու ես գործնական առաջադրանքներ, լուծելու ես հետաքրքիր մասնագիտական խնդիրներ։

  • Տևողություն

    3 ամիս

  • Պահանջվող ջանք

    շաբաթական 2 դաս

  • Մակարդակ

    Սկսնակ

Դասընթացը շեշտադրելու է հետևյալ հիմնական ուղղությունները․

  • Python ծրագրավորման հիմունքներ,

  • Տվյալների հետ աշխատանք․ Data cleaning and preprocessing

  • Տվյալների վիզուալիզացիա և վերլուծություն․ data visualization and analysis

  • Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ և մոդելավորում։

Դասընթացին ծանոթանալու ես նաև OOP-ի հետ, սովորելու ես Python լեզվի գրադարաններ՝ տվյալագիտության համար․

  • NumPy

  • Pandas

  • Matplotlib

  • Seaborn

  • Scikit-learn

Դասընթացն ավարտվելու է քննական առաջադրանքով։

Ավելին, Քյուբիթի թիմը և քո դասախոսը, ով ոլորտի փորձառու մասնագետ է, միշտ կլինեն կողքիդ, որպեսզի առավելագույնը քաղես դասընթացից և վստահ սկսես քայլերդ Մեքենայական ուսուցման ծրագրավորման ոլորտում։

Դասընթացի բովանդակություն

  • 1

    Python for Machine Learning

    • Intro to Jupyter Notebook

    • Intro to Git and Github

    • Python Introduction (loops, conditions etc.)

    • OOP in Python (class, inheritance)

    • Python Basics Practice

    • Numpy, Pandas packages

    • Data Visualization using Matplotlib, Seaborn and Plotly
  • 2

    Introduction to Machine Learning - goals, applications etc.

    • Machine Learning intro
  • 3

    Supervised Learning

    • Linear Regression

    • Polynomial Regression, Overfitting and Underfitting

    • Logistic Regression

    • Data Wrangling

    • Decision Trees

    • Ensemble Methods - Random Forest

    • K-NN
  • 4

    Unsupervised Learning

    • K-means

    • PCA

Դասընթացի ավարտին կունենաս՝

  • Python իմացություն

    Կսովորես Python ծրագրավորման լեզվի հիմունքներ՝ որակյալ տվյալների հավաքագրման և վերլուծության համար։

  • Տվյալների վիզուալիզացիա և վերլուծություն

    Կհայտնաբերես, թե ինչպիսի լուծումներ կարող ես կիրառել կոնկրետ խնդրի համար

  • ML ալգորիթմներ

    Աշխատելու ես տարբեր մոդելների հետ նկարագրական կամ կանխատեսող դարձնելու համար

Դասընթացի մասնակիցները կստանան նվերներ Քյուբիթից։



  • Դասաժամեր

    24 դաս

  • Դասընթացի արժեքը / ամս.

    65 000 դրամ

  • Ֆորմատ

    Լսարանային կամ online

ԴԱՍԱՎԱՆԴՈՂ

Data Scientist / Supervisor /Data Consultant

Մարալ Շահվերդյան

Մարալ Շահվերդյանն ավարտել է Հայաստանում ֆրանսիական համալսարանը՝ բակալավրի կոչումով (ֆինանսների կառավարում և տնետեսագիտություն), այնուհետև շարունակել է կրթությունը Հայաստանի ամերիկյան համալսարանում, որտեղ և ստացել է համակարգչային և տեղեկատվական գիտությունների (Computer and Information Science) մագիստրոսի կոչում: Մարալի աշխատանքային փորձը մեքենայական ուսուցման ոլորտում է, իսկ այժմ աշխատում է որպես տվյալագետ (Data scientist) Philip Morris International - ընկերությունում: Մարալը մասնագիտական համայնքի ակտիվ մասնակից է, պարբերաբար կիսում է իր փորձն ու գիտելիքները կոնֆերանսների և վեբինարների ժամանակ։ Կարող եք ծանոթանալ Մարալի փորձին մանրամասն այստեղ ։ Մարալը վստահ է, որ համբերությունը, ինքնակարգապահությունը, քրտնաջան աշխատանքը և նպատակին հասնելու մեծ ցանկությունը ցանկացած սկսնակի կհասցնեն մեծ հաջողությունների։

Դասընթացին մասնակցելու կարգը։

  • Դասընթացին կարելի է միանալ աշխարհի ցանկացած կետից՝ Zoom հավելավծի միջոցով։ Բաց թողնված դասերի վիդեոն տրամադրվում է։
  • Մասնակիցները պետք է ունենան համալսարական մակարդակի մաթեմատիկայի գիտելիք։
  • Անհրաժեշտ է նաև անգլերեն լեզվի իմացություն, քանի որ դասընթացի բովանդակությունը և կարդալու նյութերը անգլերեն լեզվով են։ 
  • Եվ իհարկե անհրաժեշտ է ունենալ համակարգիչ՝ գործնական աշխատանքների համար։

Վճարման եղանակ


Վճարումը կարող եք կատարել շատ արագ ընդամենը 3 պարզ քայլերի միջոցով՝

  • 1

    Ներբեռնի՛ր Idram հավելվածը

  • 2

    Սկանավորի՛ր տրամադրված QR կոդը

  • 3

    Կատարի՛ր վճարում Idram դրամապանակով և միացի՛ր դասընթացին