DW Club
Zamknięty klub dla początkujących i praktykujących w DATA SCIENCE.
Widzisz swoją zawodową teraźniejszość i przyszłość w dziedzinie IT
Chcesz rozwijać swoją karierę w obiecującej dziedzinie Data Science/Machine Learning
Planujesz maksymalizować korzyści w Bizness Intelligence i Analizie Danych
Chcesz być tu, jeśli:
Bycie Data Scientist oznacza:
Pensja 10 000+ PLN
Wysoki popyt na rynku pracy
Praca w dynamicznych firmach, w których jesteś ceniony
Swoboda w wyborze miejsca zamieszkania, niezależność od firmowego biura
Zaangażowanie w tworzenie społeczeństwa przyszłości, kreatywność "w czołówce" technologii
Jakie materiały są już w DW Club:
Важно - весь материал изложен в доступной форме с использованием примеров из жизни.
Темы, которые вошли в 1-й модуль:
Темы, которые вошли во 2-й модуль:
⭐ W kolejnych lekcjach 3 modułu dowiesz się:
Темы, которые вошли в 1-й модуль:
- дисперсия и стандартное отклонение
- нормальное распределение и распределение с длинным хвостом
- правило трех сигм
- нормализация распределений с длинным хвостом: log, boxcox, sqrt
- количественные (непрерывные и дискретные) и категориальные (качественные и порядковые) переменные
- сумма и кумулятивная сумма
- визуализация: box-plot, histogram, bar plot.
- стандартная ошибка
- анализ нормального распределения (qq-plot)
- популяция, выборка и репрезентативная выборка
- систематическая ошибка выборки (англ. selection bias)
- коэффициент вариации
- вариационный размах (интервал изменения) и квантильный размах
- показатели положения и рассеяния
- мера асимметрии распределения: скошенность (англ. skewness) правосторонняя и левосторонняя
- распределение длинного хвоста
- нормализация дистрибутива с помощью: log, boxcox и sqrt
- гистограмме, boxplot (блочная диаграмма)
- среднее значение, медиану, процентиль
- типы переменных (категориальные и числовые)
- параметры числовых признаков: центральная тенденция (среднее значение, медиана), параметр вариации, позиционные параметры, параметры, параметр асимметрии
- показатели категорийных (а иногда и числовых) признаков
Темы, которые вошли во 2-й модуль:
- статистические тесты (t-test и другие)
- bootstrapping, практический и полезный способ тестирования
- A/B тесты - что это такое и советы о том, как сделать это лучше
- типы гипотез: нулевая гипотеза H0 и альтернативная гипотеза Ha (или H1)
- на основании чего мы можем отклонить H0 или не сможем отклонить H0, p-значение
- t-test, каковы их требования к данным, какие бывают типы
- ANOVA test
- действительно ли t-test требует нормальности во входных данных
- может ли t-test работать тогда, когда в теории этого нельзя делать (и где этот предел возможностей)
- непараметрические критерии (в частности о Mann-Whitney U Test)
- интересные взаимосвязи в данных с помощью статистических тестов
- тест chi-2, который используется, когда у нас есть две категориальные переменные в качестве входных данных
- нахождение доверительных интервалов с помощью процентилей
- доверительный интервал можно рассчитать не только для среднего значения
- комбинирование bootstrapping с уже рассмотренными нами тестами (параметрическими или нет)
- какие параметры bootstrapping-а самые важные и на что они влияют
- популярные ошибки во время A-B test-ов
- параметры A-B test-ов: статистическая значимость, мощность теста, размер эффекта, пропорции выборки
- как мы можем вычислить величину эффекта
- проведешь t-test на реальных данных
⭐ W kolejnych lekcjach 3 modułu dowiesz się:
- jak podejmować decyzje w niepewności, czyli w rzeczywistości;
- jak policzyć ryzyko w postaci liczby, czyli skwantyfikować je, aby lepiej nim zarządzać;
- czym jest rozkład a priori i a posteriori;
- wnioskowanie bayesowskie (statystyka bayesowska);
- metoda Monte Carlo;
- multi-armed bandit
Python jest jednym z najprostszych języków programowania, a jednocześnie najpopularniejszym do tej pory.
DWGym to twoja praktyka używania Pythona. Nauczysz się pracować z pętlami, listami, funkcjami.
Zdobędziesz umiejętności korzystania z najpopularniejszych i praktycznie stosowanych bibliotek: Pandas, Sklearn itp.
DWGym jest idealny dla tych, którzy chcą nauczyć się programowania w Pythonie od podstaw, a także dla tych, którzy chcą wzmocnić swoje umiejętności i pisać kod na ślepo.
DWGym to praktyczne treningi, które nauczą Cię posługiwać się "młotkiem" (językiem Python i jego bibliotekami), aby móc "budować domy" - modele uczenia maszynowego.
DWGym to twoja praktyka używania Pythona. Nauczysz się pracować z pętlami, listami, funkcjami.
Zdobędziesz umiejętności korzystania z najpopularniejszych i praktycznie stosowanych bibliotek: Pandas, Sklearn itp.
DWGym jest idealny dla tych, którzy chcą nauczyć się programowania w Pythonie od podstaw, a także dla tych, którzy chcą wzmocnić swoje umiejętności i pisać kod na ślepo.
DWGym to praktyczne treningi, które nauczą Cię posługiwać się "młotkiem" (językiem Python i jego bibliotekami), aby móc "budować domy" - modele uczenia maszynowego.
- DWthon to materiały z 5-dniowego intensywnego wyzwania, dzięki którym uzyskujesz:
- Praktykę w języku Python, w tym umiejętność pracy z bibliotekami (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn itp.)
- Doświadczenie w tworzeniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego
- Umiejętność stosowania algorytmów w uczeniu maszynowym (DecisionTreeClassifier, CutBoost, Boost itp.)
- Doświadczenie w analizie danych za pomocą najnowocześniejszych narzędzi
- Dowiesz się, jak 20% wysiłku może przynieść 80% rezultatu
Autorski warsztatowy materiał z wykorzystaniem rzeczywistych danych. Co daje:
- Praktykę w języku Python
- Doświadczenie w tworzeniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego (DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost itp.)
- Praktykę w użyciu popularnych bibliotek Pythona (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn itp.)
- Ćwiczysz Feature Engineering
- Przesyłasz swój wynik na Kaggle i porównujesz z innymi
- Prognozujesz na prawdziwych danych kto przetrwa katastrofę Titanica
Autorski master class na rzeczywistych danych. Co daje:
- Praktykę w języku Python
- Doświadczenie w tworzeniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego (DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost itp.)
- Praktykę w użyciu popularnych bibliotek Pythona (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn itp.)
- Ćwiczysz Feature Engineering
- Prognozujesz wartości nieruchomości na podstawie rzeczywistych danych
- Przesyłasz swój wynik na Kaggle i porównujesz z innymi
Autorski master class na rzeczywistych danych. Co daje:
- Praktykę w języku Python
- Doświadczenie w tworzeniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego (DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost itp.)
- Praktykę w użyciu popularnych bibliotek Pythona (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn itp.)
- Ćwiczysz Feature Engineering
- Prognozujesz ceny samochodów na podstawie rzeczywistych danych
- przesyłasz swój wynik na Kaggle i porównujesz z innymi
Autorski master class na rzeczywistych danych. Co daje:
- Praktykę w języku Python
- Doświadczenie w tworzeniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego (DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost itp.)
- Praktykę w użyciu popularnych bibliotek Pythona (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn itp.)
- Ćwiczysz Feature Engineering
- Prognozujesz opóźnienia tramwajów w Krakowie na rzeczywistych danych
- przesyłasz swój wynik na Kaggle i porównujesz z innymi
Autorski master class na rzeczywistych danych. Co daje:
- Praktykę w języku Python
- Doświadczenie w tworzeniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego (DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost itp.)
- Praktykę w użyciu popularnych bibliotek Pythona (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn itp.)
- Ćwiczysz Feature Engineering
- Prognozujesz na prawdziwych danych czy firma na Tajwanie zbankrutuje
- Przesyłasz swój wynik na Kaggle i porównujesz z innymi
Autorski master class na rzeczywistych danych. Co daje:
- Praktykę w języku Python
- Doświadczenie w tworzeniu i trenowaniu modeli uczenia maszynowego (DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost itp.)
- Praktykę w użyciu popularnych bibliotek Pythona (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn itp.)
- Ćwiczysz Feature Engineering
- Prognozujesz sprzedaż dla dużej sieci sklepów, wykorzystując rzeczywiste dane
- przesyłasz swój wynik na Kaggle i porównujesz z innymi
Autorski master class na rzeczywistych danych. Co daje:
- Praktyki w języku Python
- Doświadczenie w tworzeniu i szkoleniu modeli uczenia maszynowego (Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn itp.)
- Praktyka korzystania z popularnych bibliotek dla Pythona
- Doświadczenie w korzystaniu z popularnych algorytmów uczenia maszynowego DecisionTreeClassifier, CatBoost, Xgboost itp.)
- Ćwiczysz w Feature Engineering
- Dokonaj prognozy zużycia energii na podstawie rzeczywistych danych
- Prześlij swój wynik do Kaggle
W 2018 roku DataWorkshop był organizatorem międzynarodowej konferencji poświęconej uczeniu maszynowemu.
Na tę konferencję zaproszono prelegentów z różnych krajów świata-Japonii, Ameryki, Europy i Azji. Wystąpienia prelegentów w języku angielskim.
Lista prelegentów i firm, dla których pracują:
Na tę konferencję zaproszono prelegentów z różnych krajów świata-Japonii, Ameryki, Europy i Azji. Wystąpienia prelegentów w języku angielskim.
Lista prelegentów i firm, dla których pracują:
- 👨🎓 Vladimir Alekseichenko - DataWorkshop
- 👨🎓 Janusz Marecki - Google DeepMind
- 👨🎓 Tomas Mikolov - Facebook
- 👩🎓 Emeli Dral - Mechanica AI
- 👨🎓 Łukasz Dziekan - FinAI
- 👨🎓 Tomasz Jadczyk - Techmo
- 👨🎓 Bartek Skorulski - Alpha
- 👨🎓 Valentin Malykh - Huawei
- 👨🎓 Łukasz Kidziński - Saliency.ai, Stanford University
- 👨🎓 Mikhail Burtsev - DeepPavlov.ai
- 👩🎓 Anna Anzulewicz - Harimata
- 👩🎓 Marta Markiewicz - Objectivity
- 👨🎓 Daniel Baade - Art World Insights
- 👨🎓 Aditya Guglani - Uber
Zaraz po wstąpieniu do DW Club
masz BEZPŁATNY dostęp do treści, które kosztują ponad 4500+ PLN
masz BEZPŁATNY dostęp do treści, które kosztują ponad 4500+ PLN
Seria webinarów «Moja historia» od członków DW Club:
Z DW Club budujesz najważniejsze -
SWOJE PORTFOLIO projektów DATA SCIENCE
Co jeszcze daje subskrypcja DW Club
Nowe materiały będą pojawiać się regularnie - to dopiero początek (minimum 1 nowe rozwiązanie miesięcznie)! Przy czym członkowie Klubu mogą poprzez głosowanie wpływać na to, jakie materiały pojawią się w pierwszej kolejności.
Członkowie Klubu będą pierwszymi, którzy dowiedzą się o możliwości odbycia stażu w naszej firmie oraz o otwartych ofertach pracy na stanowisku specjalisty z umiejętnościami uczenia maszynowego w firmach partnerskich.
Członkowie Klubu będą mogli uzyskać dostęp do wersji demonstracyjnych kursów online Data Science z DataWorkshop.
Przykład gotowych rozwiązań jednej z inicjatyw DW Club.
TEŻ POTRAFISZ!
TEŻ POTRAFISZ!
Vladimir Alekseichenko
Trener & CEO DataWorkshop
Trener & CEO DataWorkshop
-500+ modeli wdrożonych na produkcje
- 10 lat zajmuje się Machine Learning w praktycznym wymiarze - trenuje i wdraża modele na produkcję
- 11 lat programistycznego doświadczenia
- CEO i founder DataWorkshop, założyciel DataWorkshop Foundation, prowadzi podcast Biznes Myśli,
- udziela konsultacji firmom, jak wdrażać ML, aby przynosił mierzalne korzyści
- autor 5 kursów: Praktyczne uczenie maszynowe, Python dla ML, Statystyka, NLP, Time Series, na których pojawiło się już blisko 1000 uczestników.
- trener i twórca wyzwań online z podstaw uczenia maszynowego: “Korona wyzwań” i “Matrix”, do których dołączyło ponad 5 tysięcy osób.
- 10 lat zajmuje się Machine Learning w praktycznym wymiarze - trenuje i wdraża modele na produkcję
- 11 lat programistycznego doświadczenia
- CEO i founder DataWorkshop, założyciel DataWorkshop Foundation, prowadzi podcast Biznes Myśli,
- udziela konsultacji firmom, jak wdrażać ML, aby przynosił mierzalne korzyści
- autor 5 kursów: Praktyczne uczenie maszynowe, Python dla ML, Statystyka, NLP, Time Series, na których pojawiło się już blisko 1000 uczestników.
- trener i twórca wyzwań online z podstaw uczenia maszynowego: “Korona wyzwań” i “Matrix”, do których dołączyło ponad 5 tysięcy osób.
Uczysz się od najlepszych
Znamy ten ból związany z instalacją i konfiguracją oprogramowania. Nie martw się, otrzymujesz dostęp do gotowego środowiska, po prostu się logujesz, eksperymentujesz i uczysz.
Koniec z marnowaniem czasu na szukanie (NIE)skutecznych turtoriali.
Nie musisz więcej szukać praktyki na prawdziwych danych – w DW Club masz wszystko.
Nie musisz więcej szukać czasu na naukę – w DW Club działasz w dogodnym dla Ciebie terminie, 24/7.
Gdzie znaleźć pieniądze na drogie szkolenie? DW Club jest dostępny dla wszystkich.
Data Science nie jest dla Ciebie? Weź i wypróbuj - wszystko się ułoży!
Koniec z marnowaniem czasu na szukanie (NIE)skutecznych turtoriali.
Nie musisz więcej szukać praktyki na prawdziwych danych – w DW Club masz wszystko.
Nie musisz więcej szukać czasu na naukę – w DW Club działasz w dogodnym dla Ciebie terminie, 24/7.
Gdzie znaleźć pieniądze na drogie szkolenie? DW Club jest dostępny dla wszystkich.
Data Science nie jest dla Ciebie? Weź i wypróbuj - wszystko się ułoży!
DW Club rozwiązuje Twoje problemy
Możesz zrezygnować z subskrypcji o dowolnej porze.
Dostęp do materiałów 24/7
Znamy ten ból. Tutaj ustrukturyzujesz wiedzę i podniesiesz swoje kwalifikacje.
Uczysz się tego, co Ci się przydaje w każdym projekcie Data Science i Machine Learning.
Uczysz się, kiedy chcesz i ile chcesz. Logujesz się o dowolnej porze.
Uczysz się tego, co Ci się przydaje w każdym projekcie Data Science i Machine Learning.
Uczysz się, kiedy chcesz i ile chcesz. Logujesz się o dowolnej porze.
Miesiące szukania informacji, chaos... Nie wiesz, od czego zacząć?
Proste, wygodne, na wyciągnięcie ręki i na każdą kieszeń
Wykupując subskrypcję DW Club kolejna opłata pobiera się automatycznie, a konto samo przedłuża.
Właśnie do tego dąży DW Club - aby dać Ci stały dostęp do praktycznych materiałów w kilka minut i nie ograniczać.
Właśnie do tego dąży DW Club - aby dać Ci stały dostęp do praktycznych materiałów w kilka minut i nie ograniczać.
*Logujesz się i uczysz, ile chcesz o dowolnej porze. Płacisz jedynie 190 zł miesięcznie lub 1700 zł rocznie. Rezygnujesz, kiedy chcesz.
Jak to działa?
Opłacasz subskrypcję konta
Miesięczna subskrypcja kosztuje w tej chwili tylko 190 zł, roczna 1700 zł, możesz zrezygnować w dowolnym momencie.
Po wykupieniu subskrypcji miesięcznej, w kolejnym miesiącu 190 zł zostanie pobrane z Twojego konta automatycznie, a konto się przedłuży. Tak samo system działa w rozliczeniu rocznym.
Po wykupieniu subskrypcji miesięcznej, w kolejnym miesiącu 190 zł zostanie pobrane z Twojego konta automatycznie, a konto się przedłuży. Tak samo system działa w rozliczeniu rocznym.
Dostajesz maila z dostępem
Tuż po opłaceniu subskrypcji otrzymujesz maila z danymi do logowania na swoje konto.
Po zalogowaniu materiał od razu są widoczne na Twoim koncie. Masz także dostęp do przyszłych inicjatyw i materiałów dedykowanych członkom DW Club.
Po zalogowaniu materiał od razu są widoczne na Twoim koncie. Masz także dostęp do przyszłych inicjatyw i materiałów dedykowanych członkom DW Club.
Uczysz się
Działasz w dowolnym momencie - 24/7. Potrzebujesz jedynie internetu i przeglądarki. Tylko tyle!
Pamiętaj, że DW Club to nie tylko materiały, ale też ludzie i inicjatywy np. Data Science Master Class, gdzie możesz współpracować z innymi i kontaktować się z mentorami.
Pamiętaj, że DW Club to nie tylko materiały, ale też ludzie i inicjatywy np. Data Science Master Class, gdzie możesz współpracować z innymi i kontaktować się z mentorami.
Efekt
Zdobywasz konkretne umiejętności, a nie suchą teorię.
Jesteśmy praktykami i taką wiedzą dzielimy się z uczestnikami naszych inicjatyw. W DW Club rozwijasz się regularnie. Masz mało czasu? Nie przejmuj się, mamy dla Ciebie małe, ale syte porcje wiedzy.
Jesteśmy praktykami i taką wiedzą dzielimy się z uczestnikami naszych inicjatyw. W DW Club rozwijasz się regularnie. Masz mało czasu? Nie przejmuj się, mamy dla Ciebie małe, ale syte porcje wiedzy.
Przykład gotowych rozwiązań jednej z inicjatyw DW Club.
TEŻ POTRAFISZ!
TEŻ POTRAFISZ!
Doświadczenie ma znaczenie
AI
Ćwiczymy i przekazujemy swoje doświadczenia w klubie!
Możesz pobrać z materiałów klubu gotowy kod i od razu wdrożyć go w swoich projektach!
Możesz pobrać z materiałów klubu gotowy kod i od razu wdrożyć go w swoich projektach!
Prędzej czy później spotkasz ten temat na swojej zawodowej drodze. Biznes coraz więcej uwagi poświęca Machine Learning, a to oznacza, że prawdopodobieństwo, że ten temat zawodowo Cię spotka rośnie. Jeśli zwrócisz uwagę, ML już otocza Cię z różnych stron. Przygotuj się na zawodowe wyzwania.
Pomyślisz: “Od tego są inni ludzie, ja zajmuję się czymś innym”
Zgadza się, nie musisz się przebranżawiać, choć możesz ;)
Nie musisz od razu zostać Data Scientist. Możesz przygotować się lepiej na to, co jest faktem i silnym trendem w branży IT. Zrozum proces projektów Machine Learning, naucz się analizować dane i poznaj proces od środka, przygotuj się na zmiany zawodowe, które są kwestią czasu.
Pomyślisz: “Od tego są inni ludzie, ja zajmuję się czymś innym”
Zgadza się, nie musisz się przebranżawiać, choć możesz ;)
Nie musisz od razu zostać Data Scientist. Możesz przygotować się lepiej na to, co jest faktem i silnym trendem w branży IT. Zrozum proces projektów Machine Learning, naucz się analizować dane i poznaj proces od środka, przygotuj się na zmiany zawodowe, które są kwestią czasu.
Dlaczego warto zająć się Machine Learning?
*Logujesz się i uczysz, ile chcesz o dowolnej porze. Płacisz jedynie 190 zł miesięcznie lub 1700 zł rocznie. Rezygnujesz, kiedy chcesz.
Na koncie DataWorkshop jest:
500+ wdrożonych modeli na produkcję, które na siebie zarabiają
ponad 1000 uczestników kursów online
około 10 000 uczestników innych inicjatyw edukacyjnych
ponad 1000 uczestników kursów online
około 10 000 uczestników innych inicjatyw edukacyjnych
Możesz liczyć na wsparcie!
Otrzymujesz odpowiedzi na swoje pytania, uczymy się razem.
Widzisz, jak inni rozwiązują zadania, tym sposobem uczysz się także od innych uczestników. Jesteś częścią społeczności miłośników Pythona, Data Science i Machine Learning.
Rozwijamy 4 ważne kompetencje teraźniejszości i przyszłości takie jak: kooperacja, komunikacja, kreatywność i krytyczne myślenie.
* z każdym dniem liczba uczestników rośnie
Tak wielu uczestników z całego świata dołączyło już do DWClub
386*
Kontakt
Masz pytania? To dobrze, bez pytań nie ma nauki. Pisz śmiało!
Mogilska 43, 31-545
Kraków, Polska
Kraków, Polska
© All Rights Reserved.
DataWorkshop sp. z o. o
ul. Mogilska 43
31-545 Kraków
KRS: 0000815135
NIP: 6762574286
REGON: 384914283
DataWorkshop sp. z o. o
ul. Mogilska 43
31-545 Kraków
KRS: 0000815135
NIP: 6762574286
REGON: 384914283