Základní info
Data sem, data tam. Ať pracujete kdekoli, vždy se s nějakými daty setkáte. Mnoho firem v posledních letech pochopilo, že se v datech může skrývat hodně hodnotného. Datová analýza, neboli Data Science, je obor, kterým vytváříme z dat hodnotné informace. Malým problémem Data Science je to, že se skládá z mnoha samostatných disciplín, což může studenta zpočátku odradit. Na tomto školení si však jednotlivé disciplíny projedeme a vysvětlíme si jejich zastoupení v Data Science.
Toto školení je určeno pro každého. Ať už jste sem zabloudili z náhodné zvědavosti, nebo zvažujete změnu kariéry do Data Science, tato přednáška je pro Vás. Nebudeme používat žádné matematické rovnice, takže se nemusíte bát, že byste se během přednášky ztráceli. Také nebudeme používat žádné „buzzwordy“ ani věci „hypovat“, nejsme přece nějací influenceři.
Během kurzu si projdeme všemi komponenty projektu Data Science. Začneme nápadem a hypotézou. Skončíme konkrétním vyhodnocováním Machine Learning modelu. Toto dvoudenní školení tedy obsahuje velmi konkrétní transformaci. Po jeho absolvování se můžete účastnit projektů Data Science! Každý takový projekt je totiž integrován v nějaké doméně, například v bankovnictví. Máte-li tedy znalosti z domény, ve které má být Data Dcience projekt implementován, můžete do projektu přispět právě svými doménovými znalostmi. Tento kurz Vás naučí koncepty a základy potřebné k tomu, abyste do projektu uměli přispívat efektivně. Například po kurzu dokážete efektivně definovat vhodné nápady na Data Science projekty nebo vyhodnotit kvalitu prediktivního modelu pro použití v rámci určité domény
Cílová skupina
- Software engineers
- Risk managers
- STEM backgrounds
- Database specialists
- Data analysts
- Data architects
- Data analysts
- Data engineers
- Cloud engineers
- Domain specialists
Cíle kurzu
- Pochopit, co je Data Science a co je cílem tohoto oboru
- Naučíte se jak Data Science pomocí vědeckých postupů mění data na hodnotné informace
- Seznámíte se se základními přístupy a metodami, které Data Science využívá
- Pochopíte, co je Machine Learning, Data Mining, Big Data a jak tyto disciplíny spolu s dalšími tvoří Data Science
- Dokážete rozpoznat zda a do jaké míry se firma, ve které pracujete, snaží dělat svá rozhodnutí na základě dat
- Naučíte se proč rádi využíváme Machine Learning při učení se z dat
- Pochopíte jakým výzvám čelí firmy, které chtějí začít využívat data při jejich rozhodování
- Schopnost definovat hypotézu, na které může být založen Data Science projekt v doméně, kterou znáte
- Schopnost využít základní nástroje, které každý Data Science projekt potřebuje - definovaný byznys cíl, byznys metriky a AB testing
- Znalost základních komponent počítače a jak je využíváme pro práci s daty
- Přehled o rozdílech v práci mezi vlastním laptopem, vlastním serverem a cloudem při práci s daty
- Přehled o různých softwarech, které můžeme využít při práci s daty jako SQL, Python, R nebo různé BI tooly
- Znalost základních statistických a vizualizačních metod, které využíváme při objevování informací v datech
- Znalost o základních principech prediktivního modelování - například, co je to holdout set nebo jaký je rozdíl mezi statistical learning a machine learning
- Vědomost o srdci každého prediktivního modelu, kterou je cost function a jak ji model využívá při učení se z dat
- Základní znalost o algoritmech Decision tree a Linear regression
- Schopnost vyhodnotit kvalitu klasifikačního nebo regresního modelu, například, pomocí confusion matrix nebo residual analysis
Předpoklady účastníka
- Tento kurz nemá žádné vstupní předpoklady! Osnovu dokážete sledovat i když jste nikdy neprogramovali nebo prakticky nepracovali s daty
Technické požadavky
- Počítač s přístupem na internet po dobu trvání školení
- Aktualizovaný internetový pprohlížeč Google Chrome, Microsoft Edge nebo Mozilla Firefox.
Forma školení
- Školení je plně v online
- V tomto školení se věnujeme konceptuálnímu porozumění světa Data Science - nebudeme tedy programovat
