Data Science
( 24 Moduli )

modul #1
Uvod u nauku o podacima
Pregled nauke o podacima, važnosti i aplikacija

modul #2
Proces nauke o podacima
Razumijevanje procesa nauke o podacima: definicija problema, prikupljanje podataka, čišćenje, analiza i vizualizacija

modul #3
Python za nauku o podacima
Uvod u programski jezik Python i njegove biblioteke za nauku o podacima (NumPy, Pandas, itd.)

modul #4
Prethodna obrada podataka
Rukovanje vrijednostima koje nedostaju, normalizacija podataka, skaliranje karakteristika i podaci transformacija

modul #5
Vizualizacija podataka
Uvod u vizualizaciju podataka koristeći Matplotlib i Seaborn

modul #6
Deskriptivna statistika
Mjere centralne tendencije, varijabilnosti i distribucije podataka

modul #7
Inferencijalna statistika
Hipoteza testiranje, intervali pouzdanosti i p-vrijednosti

modul #8
Regresijska analiza
Jednostavna i višestruka linearna regresija, pretpostavke regresije i procjena modela

modul #9
Inženjering karakteristika
Tehnike odabira, ekstrakcije i kreiranja karakteristika

modul #10
Učenje pod nadzorom
Uvod u učenje pod nadzorom, klasifikaciju i regresiju

modul #11
Učenje bez nadzora
Uvod u učenje bez nadzora, grupiranje i smanjenje dimenzija

modul #12
Procjena modela
Metrike za evaluacija performansi modela, prekomjerno prilagođavanje i nedovoljno prilagođavanje

modul #13
Stabla odlučivanja i slučajne šume
Uvod u stabla odlučivanja i slučajne šume, prednosti i ograničenja

modul #14
Mašine za podršku vektorima
Uvod u podršku vektorskih mašina, kernel trik i SVM tipovi

modul #15
Neuralne mreže
Uvod u neuronske mreže, perceptron i višeslojni perceptron

modul #16
Deep Learning
Uvod u duboko učenje, konvolucione neuronske mreže i rekurentne neuronske mreže

modul #17
Obrada prirodnog jezika
Uvod u obradu prirodnog jezika, prethodnu obradu teksta i predstavljanje teksta

modul #18
Big Data i NoSQL baze podataka
Uvod u velike podatke, Hadoop ekosistem i NoSQL baze podataka

modul #19
Pripovijedanje podataka
Učinkovita komunikacija uvida i rezultata korištenjem vizualizacije podataka i pripovijedanja

modul #20
Alati i tehnologije nauke o podacima
Uvod u alate i tehnologije za nauku o podacima, Jupyter bilježnice i Git

modul #21
Studija slučaja 1:Regresiona analiza
Primjena regresione analize na problem iz stvarnog svijeta

modul #22
Studija slučaja 2:Klasifikacija
Primjena tehnika klasifikacije na problem iz stvarnog svijeta

modul #23
Studija slučaja 3:Klasterizacija
Primjena tehnika klasteriranja na problem iz stvarnog svijeta

modul #24
Završetak i zaključak kursa
Planiranje sljedećih koraka u karijeri Data Science

Spremni za učenje, podijelite i takmičite se?

Asistent za učenje jezika
sa glasovnom podrškom

Zdravo! Spremni za početak? Hajde da testiramo vaš mikrofon.

KONTAKTIRAJTE NAS POLITIKA PRIVATNOSTI

Data Science ( 24 Moduli )

Spremni za učenje, podijelite i takmičite se?

Asistent za učenje jezikasa glasovnom podrškom

Data Science
( 24 Moduli )

Asistent za učenje jezika
sa glasovnom podrškom