Umba Training

Machine Learning
դասընթաց սկսնակների համար

Ձեռք բեր պահանջված մասնագիտություն 4 ամսում
Դասընթացի արդյունքում
1
Կկարողանաս հասկանալ Python ծրագրային լեզվի հիմունքները տվյալագիտության համար
2
Կսովորես տվյալների ձևափոխման և վերլուծության համար նախատեսված Python ծրագրային լեզվի մեջ ամենատարածված փաթեթները
3
Կկարողանաս ստեղծել տվյալների վիզուալիզացիա, գեղեցիկ և ինֆորմատիվ գծապատկերներ
4
Կկարողանաս կիրառել ամենաարդյունավետ մոդելները տվյալների վերլուծության ու կանխատեսումներ կատարելու նպատակով
5
Կծանոթանաս նեյրոնային ցանցերի կառուցվածքին և բաղադրիչներին, կծանոթանաս դրանց կիրառությանը իրական տվյալների վրա
6
Կունենաս բավարար գիտելիքներ, որպես Junior Machine Learning մասնագետ աշխատանքի ընդունվելու համար:
Դասընթացի ծրագիրը
Սկիզբ՝ 17.03.2021 (19:00)

4 ամիս (32 դաս)
շաբաթական 2 անգամ
օրական 2 ժամ

ՉՐՔ ԵՎ ՈՒՐԲ՝ 19:00-21:00

Դասընթացն անցկացվելու է հայերեն լեզվով, սակայն հիմնական տերմինաբանությունը կլինի անգլերենով:
Introduction
- Types of Machine Learning
- A roadmap for building machine learning systems.
Python for Data Science
- Variables and data types. Working with them and manipulation
- Functions and Packages. Writing own functions and using python packages to efficiently leverage available resources.
Packages for Data Analysis, Cleaning and Manipulation
- Work with powerful tools in the NumPy array
- Import, clean, calculate statistics and analyse data with Pandas.
Data Visualization
- Construction of attractive visualizations that help communicate results effectively.
Working with datasets
- Data Preprocessing
- Feature engineering. Learn how to add additional features from data available.
Supervised learning
- Building state of the art machine learning models to solve classification and regression problems
- We will learn Regression
- Classification
- K nearest neighbors
- Decision Trees
- Ensemble methods (bagging and boosting)
- Support Vector Machines.
Unsupervised learning
- Clustering unlabeled data and insights extraction
- Topics to cover: K means clustering
- Dimensionality Reduction
- Best Practices for model evaluation
- Various ways to evaluate a machine learning model's performance.
Deep learning overview
- Deep learning model components
- How neural networks learn.
Վկայականների հանձնում
Դասընթացի վերջում մասնակիցները կստանան դասընթացի մասնակցության վկայականներ:
Դասընթացը կվարի
Աննա Ճնգրյան
Տվյալների գիտության մասնագետ՝ ավելի քան 2 տարվա աշխատանքային փորձով
  • Աննան սովորել է Հայաստանի Ամերիկյան Համալսարանում, որտեղ հիմնարար գիտելիքներ է ստացել համակարգչային գիտության ոլորտում:
  • Մասնագիտական կարիերան սկսել է VGM Partners ընկերությունում, որպես տվյալների վերլուծաբան:
  • Այնուհետև աշխատել է Develandoo ընկերությունում, որտեղ մշակել է Recommender System և վերլուծել աղյուսակային տվյալներ:
  • Ներկայումս աշխատում է Smartclick AI ընկերությունում, որտեղ զբաղվում է տվյալների վերլուծությամբ և մոդելավորմամբ, ինչպես նաև Computer Vision-ով:
Կարծիքներ Աննայի մասին
Դասընթացի արժեքն ամսական
70.000դր
49.000դր
Հայաստանում միջին փորձով Machine Learning-ի մասնագետը ամսական կարող է վաստակել 300.000-350.000 դրամ և ավել:
Հաճախ տրվող հարցեր
Ես ընդհանրապես փորձ չունեմ այս ոլորտում, կարո՞ղ եմ մասնակցել
Այո՛, դասընթացը կազմված է հենց սկսնակների համար՝ 0-ից:
Ո՞ր ժամերին են սկսվում դասերը և ի՞նչ տևողություն ունեն
Դասերն անցկացվում են երեկոյան ժամերին և տևում են 2 ժամ:
Ի՞նչ նախնական գիտելիքներ են հարկավոր, դասընթացին մասնակցելու համար
- Գծային հանրահաշիվ
- Հավանականության տեսություն
- Մաթեմատիկական անալիզ
- Անգլերենի սկսնակ մակարդակ:
Պարտադի՞ր է ունենալ համակարգիչ
Այո, դասընթացին մասնակցելու համար համակարգչի առկայությունը պարտադիր է:
Ինչպե՞ս մասնակցեմ
Գրանցվելու համար սեղմիր ԳՐԱՆՑՎԵԼ ԱՆՎՃԱՐ ԲԱՑ ԴԱՍԻՆ կոճակը, լրացրու և ուղարկիր հայտը:
Մտածում ես, թե ու՞մ հետ կարելի է մասնակցել
Կիսվի՛ր, հրավիրի՛ր ընկերոջդ
Close
Հարց տալ
Messenger
Գրանցում անվճար բաց դասին
Լրացրու հետևյալ դաշտերը