Machine Learning with Python

בעלי רקע ב-Data Analysis, BI, פיתוח, מסדי נתונים ומערכות מידע, המעוניינים להעשיר את יכולותיהם בתחום תחקור הנתונים.

ידע ונסיון בשפת Python וכלים לעבודה על נתונים:

1. Pre-processing with pandas
2. Mathematical packages (scipy, numpy)
3. Visualization packages (matplotlib, seaborn)
4. Working with data resources (JSON files, databases & web)

בעלי נסיון מאחד או יותר תחומים המתוארים להלן:

• נסיון בניתוח נתונים (אקסל מתקדם, SQL, כלי BI)

בעלי תארים רלוונטיים: מדעי מחשב, מערכות מידע, הנדסה, מדעים מדויקים, מדעי החיים, סטטיסטקיה/מתמטיקה, תעשיה וניהול.

שליטה טובה בשפה האנגלית

Concepts

• Supervised & unsupervised learning
• Pipelines – Transformers & Estimators
• Feature engineering
• Dimensionality reduction
• Model selection – Cross-validation & grid search
• Overfitting & regularization
• Ensemble methods – Voting, bagging & boosting
• Imbalanced data
• Anomaly detection
• Clustering
• Metrics and similarities
• Scoring
• Deep Learning
  • Neural networks & MLP
  • Implementation with keras
  • Important layers (CNN, RNN, autoencoders)
  • Advanced architectures

Models

• Linear regression
• Logistic regression
• Decision trees (inc. random forest)
• K-nearest neighbors (k-NN)
• Neural networks
• K-means
• Agglomerative clustering