Praktyczna statystyka w Python
Autorski kurs online
Nie tylko dla Data Science
Zrozumie nawet humanista
Statystyka jest niezbędna w większości współczesnych zawodów:

Bez znajomości statystyki nie można stworzyć żadnego produktu cyfrowego.

Wiele kierunków IT
Bez zrozumienia danych statystycznych niemożliwe jest wyciąganie prawidłowych wniosków na temat wyników eksperymentów.

Naukowcy i socjologowie
Nowe strategie powstają w oparciu o zrozumienie danych o rynku i klientach.

Marketing i analitycy
Według statystyk 92% ludzi nie ma pojęcia, czym jest statystyka.
Wymyśliliśmy ten "fakt" dla pięknego nagłówka, ale jest on bliski prawdy.

Większością danych można manipulować, ale jeśli zrozumiesz, na co zwrócić uwagę, łatwiej Ci będzie unikać pułapek i nie nabierać się na chwytliwe nagłówki.
inżynier
projektant
lekarz
nauczyciel
ekonomista
planista
Praca z danymi - naucz się statystyki
Wzięliśmy to wszystko pod uwagę - kurs z DataWorkshop jest odpowiedni nawet dla humanistów.
Tak, to nauka.
Tak, jest obszerna i złożona.
Tak, to matematyka, a nie kreatywność.

Program kursu

Мoduł 1

Kliknij, aby przeczytać 👇👇👇
Poznasz:
✅ wariancja i odchylenie standardowe
✅ rozkład normalny i rozkład długiego ogona
✅ reguła trzech sigm
✅ normalizacja rozkładów długiego ogona: log, boxcox, sqrt

✅ zmienne ilościowe oraz kategorialne

✅ suma i suma skumulowana

✅ wizualizacja: box-plot, histogram, bar plot, histogram, bar plot
✅ błąd standardowy
✅ analiza rozkładu normalnego (qq-plot)
✅ populacja, próba i próba reprezentatywna
✅ stronniczość wyboru (ang. selction bias)
✅ współczynnik zmienności
✅ zakres zmienności (przedział zmian) i zakres kwantylowy

✅ wskaźniki położenia i rozproszenia

✅ miara asymetrii rozkładu

✅ dystrybucja długiego ogona

✅ normalizacja rozkładu za pomocą: log, boxcox i sqrt
✅ średnia, mediana, percentyl
✅ typy zmiennych i ich wskaźniki

✅ parametry cech liczbowych: tendencja centralna (średnia, mediana), parametr zmienności, parametry pozycyjne, parametry, parametr asymetrii

Moduł 2

Kliknij, aby przeczytać 👇👇👇
Poznasz:
✅ testy statystyczne (t-test i inne)
✅ bootstrapping, praktyczny i przydatny sposób testowania
✅ A/B testy - co to takiego i porady, jak z tego korzystać lepiej i jakie pułapki nie wpadać

✅ parametry testów A-B: istotność statystyczna, moc testu, wielkość efektu, proporcje próbek

✅ typy hipotez: hipoteza zerowa (H0) i alternatywna (H1)
✅ na podstawie czego można odrzucić H0, a kiedy nie

✅ t-test- jakie są ich wymagania dotyczące danych, jakie rodzaje

✅ ANOVA test
✅ t-test - wymagania dotyczące danych wejściowych
✅ przeprowadzisz t-test na prawdziwych danych
✅ teoria a praktyka - jak działa t-test i kiedy stosować

✅ nieparametryczne kryteria (np. o Mann-Whitney U test)

✅ ciekawe zależności w danych z wykorzystaniem testów statystycznych
✅ kiedy stosujemy test chi-2
✅ znajdowanie przedziałów ufności za pomocą percentyli
✅ połączenie bootstrapping z innymi testami
✅ jakie są najważniejsze parametry bootstrapping i na co wpływają

Moduł 3


Kliknij, aby przeczytać 👇👇👇

✅ Prawdopodobieństwo zdarzenia A: P(A)

✅ Prawdopodobieństwo łączne zdarzeń A i B (czyli zdarzy się jedno i drugie): P(A ∩ B) lub P(A,B) lub P(A and B)

✅ Prawdopodobieństwo warunkowe zdarzenia A pod warunkiem B (czyli zdarzy się A, gdy wiemy, że B się już zdarzyło): P(A|B)

✅ Zacząć podejmować decyzję na podstawie szansy (zmiana szans i jak to wpływa na decyzję)

✅ Prawdopodobieństwa z ML i co ciekawe, nie wykorzystując ML zbudować całkiem fajny model

✅ Jak w praktyce można przeprowadzić weryfikację szans (zaczniemy pisać swoje symulatory)

✅ Jedna z metod jak to można zrobić to użyć symulacji Monte Carlo

✅ Zbadamy od praktycznej strony czy faktycznie rzucanie monetą ma szansę 1/2

✅ Zbadamy od praktycznej strony Paradoks Monty’ego Halla (Monty Hall problem)

✅ Zobaczysz, jak można podchodzić do tworzenia różnych prognoz (np. strategia sprzedaży w oparciu o prawdopodobieństwo i symulator)

✅ Twierdzenie Bayesa

✅ Rozkład zero-jedynkowy

✅ Rozkład dwumianowy

✅ Rozkład beta

✅ Poznasz Multi-Armed Bandit (MAB) Problem i przykłady, gdzie można stosować tę strategię.

✅ Dowiesz się, jak optymalizować swoje decyzje w trakcie przeprowadzania testów.

Pomiędzy modułami jest wystarczająco dużo czasu, aby ćwiczyć i utrwalać wiedzę w praktyce

Do lekcji dołączone są filmy z objaśnieniami i instrukcjami krok po kroku
Każdy moduł to seria lekcji, gdzie poznajesz teorię i utrwalasz wiedzę w praktyce

Esencja niezbędnych informacji bez lania wody
Podstawą kursów DW jest tłumaczenie w sposób zrozumiały dla wszystkich.

Mniej skomplikowanych terminów matematycznych, więcej analogii i ilustracji z życia i praktyki.

Wiele lat doświadczenia i praktyki w pigułce.
Tylko wiedza, która jest niezbędna w praktyce.
Wyjaśnienie materiałów na konkretnych przykładach z życia.
  • dla osób, które wykonają co najmniej 80% zadań
Certyfikat na zakończenie kursu

Format kursu:

3 moduły - w każdym znajdziesz 5 lekcji w postaci interaktywnych notebooków
Wchodzisz na serwer i ćwiczysz w dogodnym czasie
Otrzymujesz wsparcie i odpowiedzi na wszystkie pytania na Slack
Dosłownie oszczędzasz miesiące na nauce i setki euro, które może pochłonąć tradycyjna forma nauki i literatura profilowa

Jeśli idziesz lub chcesz iść ścieżką Data Science, to ten kurs pomoże Ci zrozumieć ważne elementy pracy z danymi przed którymi nie uciekniesz w tej branży.
Pewniejsze kroki w Data Science
Podczas rozmów kwalifikacyjnych w firmie będziesz czuć się komfortowo i pewnie odpowiadając na pytania
dotyczące statystyki.

Mile widziane przy zatrudnieniu
Dołącz już teraz i zgarnij kurs za najlepszą cenę
KURS
Co jest wliczone w cenę?

  • 15 + Jupiter notebook z materiałami (w tym z zadaniami domowymi)
  • Skonfigurowane środowisko jupiter-otwierasz i możesz od razu pracować
  • Dostęp do zamkniętej grupy w Slack
  • Przydatne linki do materiałów dodatkowych
  • Dostęp do rozwiązań (w tym podpowiedzi, kodu i filmów wyjaśniających)
  • Dostęp do filmów krok po kroku
  • Dostęp do bonusów
  • Dostęp do końcowych seminariów internetowych dla każdego modułu kursu
  • Certyfikat po kursie
1 410 PLN
1 osoba


Vladimir Alekseichanko
Praktyczne doświadczenie w Machine Learning i Data Science - 9 lat, w programowaniu - 14 lat, doświadczenie zdobył w amerykańskich i europejskich firmach różnej wielkości (od korporacji po startup).

Ponad 500 modeli Machine Learning wdrożonych na produkcję, które zarabiają na siebie.

CEO i założyciel DataWorkshop, założyciel także DataWorkshop
Foundation.

Udziela konsultacji firmom, jak wdrażać uczenie maszynowe i uczy procesu od ustalenia wartości biznesowej poprzez prototyp po wdrożenia i skalowanie modeli.

Autor kursów i innych inicjatyw edukacyjnych z Data Science & Machine Learning, w których wzięło udział ponad 10 000 osób z różnych stron świata.

Prelegent wielu konferencji (ponad 70 wystąpień) i twórca międzynarodowej konferencji na temat najnowszych osiągnięć w Machine Learning.

Twórca podcastu Biznes Myśli (> 200 000 odsłuchań).




Kto będzie Cię uczył?
Narzędzia do wykorzystania na kursie
Scipy
Pandas
Numpy
Tyle edycji kursów zrealizowaliśmy w DataWorkshop
Tyle osób zaufało kursom DataWorkshop
Osób dają ★★★★★ (maks) za kurs DataWorkshop
18
>1500
9/10

Online kursy na DataWorkshop w liczbach

Co ludzie mówią o DataWorkshop?
Business Intelligence w Ryanair

Kurs bardzo praktyczny, oparty na naprawdę użytecznych algorytmach, które stosuje się w biznesie. Mimo, że brałem już udział w innych bardzo dobrych kursach online z ML/AI, gdzie nauczyłem się sporo teorii, to dopiero tutaj zbudowałem całe modele "od początku do końca" i nabrałem pewności siebie, że faktycznie to potrafię. Stosowanie topowych, używanych w biznesie algorytmów, mnóstwo praktycznych problemów z różnych dziedzin, całe środowisko skonfigurowane i dostępne online, społeczność na Slacku, a przede wszystkim niesamowita aktywność prowadzącego przez cały czas trwania kursu (webinary, dodatkowe wyjaśnienia, reakcje na problemy, indywidualna pomoc) - to wszystko czyni ten kurs absolutnie wyjątkowym i bardzo skutecznym. Szczerze polecam!
Team Leader w Deviniti

Dostałem solidną porcję wiedzy i moje wyobrażenie o tym jak wygląda ML w praktyce zostało zweryfikowane. Dowiedziałem się jak ogromne znaczenie ma feature enigneering i jak wygląda poprawny pipeline i sposób weryfikowania hipotez które testujemy. Ogromnie ważne były dla mnie konsultacje, w ramach których mogłem pod okiem Vladimira dokonywać postępów nad rozwiązywaniem problemu, z którym zetknąłem się zawodowo. Kurs dał mi nie tylko wiedzę, ale też doświadczenie w pracy z rzeczywistymi problemami oraz możliwość nauczenia się podstaw specyficznego sposobu myślenia jakim powinien charakteryzować się data scientist. Polecam ten kurs szczególnie osobom, które już potrafią programować, a które chcą od swojej pracy zawodowej czegoś więcej niż tworzenia kolejnych CRUDów, czy naprawiania bugów, a jednocześnie lubią analizować zależności w danych i mają pewne zacięcie naukowe.
Data Analyst w Allegro

Zdecydowanie najlepsze szkolenie w jakim brałem udział. Vladimir zadbał o to, aby "zaatakować" temat z każdej możliwej strony przy pomocy zróżnicowanych narzędzi (video, tekst, audio, webinary, slack itd.). Praktycznie od samego początku duży nacisk był położony na praktykę, co wyróżnia kurs na tle innych dostępnych materiałów. Dzięki temu fantastycznemu podejściu, po kursie w głowie zostaje naprawdę dużo. Tylko od uczestników zależy co się dalej z tą wiedzą stanie.
CTO w uid8app

Była MOC i OGROM WIEDZY. Bardzo cenię praktyczne podejście do tematu i wdrażanie w niuanse. To było prawdziwe total immersion w ML!

Brawo Vladimir, świetnie sprzedana wiedza, interesujące i wymagające ćwiczenia i bardzo dobre webinary. Już mnie masz na kolejnych kursach :-)
Koordynator ds. robotyki w Veolia CUW

Kurs był dla mnie niewiadomą i z dużym dystansem podchodziłem do niego (jakże często jesteśmy poddawani ,intelektualnej obróbce" z której najlepszy jest obiad). Kurs Praktyczne uczenie maszynowe z każdym tygodniem dodawał wartość i ta wartość w końcu przytłoczyła zapłaconą za niego cenę. Dodatkowo Vladimir mówiący i myślący uczeniem maszynowym - świetne przykłady, humor i pomoc 24/7 podczas całego kursu - gratki i Wielkie Dzięki. Jak chcesz się nauczyć ML i szukasz źródeł wiedzy to przestań szukać - jak jesteś tu to właśnie znalazłeś!
Architekt Systemów Informatycznych w Capital Service S.A.

Idealny kurs dla programistów którzy chcą wejść do świata ML. Bardzo obawiałem się ogromnej ilość wzorów , regułek które mnie zniechęcą. Okazało się że kurs pokazał prostsze oblicze uczenia maszynowego, było mnóstwo analogi do świata rzeczywistego dzięki czemu łatwiej było zrozumieć wiele zagadnień. Polecam każdego kto chce się rozwijać w tym kierunku lub dowiedzieć się czy to dobry kierunek na przyszłość.
Software Engineering Leader w Nokia

Praktyczne uczenie maszynowe jest kursem, po którym wiedza na długo pozostaje w głowach. Uczestnicy wychodzą z kursu wyposażeni w wiedzę, materiały i umiejętności, które pozwalają na rozpoczęcie własnego projektu.

Kurs zawiera sporo praktycznych przykładów, gotowych skryptów, wyjaśnień teoretycznych oraz linków do materiałów do samodzielnego poszerzania wiedzy. Kurs polecam osobom, które chcą rozpocząć swoją przygodę z uczeniem maszynowym i poszukują miejsca gdzie mogą nabyć praktyczne umiejętności.
Senior .Net Developer w Abis

Kurs spełnił moje oczekiwania w 200% !!! Największą jego zaletą jest fakt, że cała nauka opiera się na rozwiązywaniu problemów z życia wziętych, na prawdziwych danych! Ucząc się, od razu widać praktyczne zastosowanie algorytmów co jest super motywacją do nauki a także otwiera oczy na możliwości uczenia maszynowego.

Cała organizacja kursu (video, webinar, slack) też na wielki, wielki plus ! Na prawdę widać, że Vladimirowi zależy na jak najlepszym przekazaniu wiedzy ! Polecam go każdemu kto patrzy w przód!
Software Engineer w Allegro

Ciężko jest znaleźć materiały, które opierają się głównie na praktyce i zawierają uporządkowane zagadnienia z tej dziedziny. Kurs pozwolił mi poukładać wiedzę oraz dać odniesienie do tego gdzie mogę iść dalej . Po skończonym kursie potrafię już zastosować ML w praktyczny sposób, ale wiem, że jest to dopiero wierzchołek góry lodowej.

Dodatkowo mega podobało mi się podejście w postaci opowiadań, anegdotek z takimi odniesieniami do świata rzeczywistego. Pozwoliło to lepiej zrozumieć dane zagadnienie.

Business Intelligence Analyst w Britenet

Kurs jest idealnym wprowadzeniem w świat Machine Learningu i Deep Learningu dla każdego. Pozwolił mi nie tylko lepiej zrozumieć na czym polegają obie dziedziny, jakie stosować algorytmy i dlaczego, a przede wszystkim dał solidne podstawy do dalszej pracy. Vladimir zawsze służy pomocą i stara się by każdy otrzymał pomoc. Również kursowa społeczność na Slacku podsunie dobrą radę i poda pomocną dłoń. Z pewnością warto wziąć w nim udział, a jeśli ktoś ma trochę więcej pieniędzy to wykupić wyższy pakiet.
Software Development Manager w IBM

Bardzo dobrze przygotowany i wartościowy kurs - moim zdaniem super szkolenie na start w temacie ML. Polecam! :)
Senior Software Developer w Levi Strauss & Co.

Kurs organizowany przez dataworkshop.eu to najlepszy sposób aby poznać ML w praktyce i samemu budować modele. Jeśli interesujesz się ML, kurs to najlepszy sposób na start.
Functional/Data Analyst w Aptiv

Kurs spełnił moje oczekiwania w całości. Wszystko zostało jasno i dobrze wyjaśnione. Prowadzący dba o progres każdego uczestnika i interesuje się postępami. Zdecydowanie polecam i początkującym i tym już znającym podstawy!
CTO w FocusNet

Niezwykle obszerne i bogate merytorycznie szkolenie oparte na praktycznych zadaniach.

Świetnie przygotowane środowisko oraz materiały pozwalają skupić się na zgłębianiu materiału, dodatkowo uczestnicy tworzą pomocną społeczność.

Polecam każdemu, nie tylko programistom.
Software Developer w Sabre

Ogromna dawka praktycznej wiedzy przekazanej w bardzo przystępny sposób. Nieskończona ilość przykładów i analogii do życia codziennego powoduje, że zrozumienie materiału nie sprawia żadnych problemów.

Te 8 tygodni kursu uzmysłowiło mi, czym tak na prawdę jest Machine Learning i jak w praktyce wyglądać będzie rozwiązywanie problemów biznesowych. Tego kursu nie mogę przyrównać do żadnego tutoriala, czy kursu na Courserze.

To, co czyni ten kurs nieporównywalnie lepszym wyborem, to jego interaktywna natura (webinary, dyskusje na Slacku) oraz pełne zaangażowanie Vladimira. Z całą odpowiedzialnością mogę powiedzieć, że nie żałuję.

Kurs polecam przede wszystkim osobom, które chcą zobaczyć jak w praktyce wygląda uczenie maszynowe i dobre praktyki związane z rozwiązywaniem problemów przy jego użyciu. Dodatkowo, chcą poznać podstawy Pythona i całkiem spory przekrój bibliotek ML będących obecnie "na topie".
Magda Wojciech
Analityk danych, Nauczyciel akademicki

Co wyróżnia kurs z ML prowadzony przez Vladimira? Kurs został przygotowany bardzo rzetelnie i w przemyślany sposób. Podczas kursu poza wyjaśnianiem w przystępny sposób różnych modeli klasyfikacyjnych i regresyjnych, uwaga była kierowana również na detale istotne w stosowaniu ML w praktyce.

Jeżeli chcecie spotkać się z ciekawą osobą, która ma doświadczenie w stosowaniu ML na produkcji a przy tym posiada duże zdolności w wyjaśnianiu często skomplikowanych metod w jasny sposób, to bardzo polecam kurs z ML prowadzony przez Vladimira.

Obiecywał 100% satysfakcji z tego kursu a dał dużo więcej. Mam wrażenie, że Vladimir wkłada w swoją pracę całe serce oraz, co ważne, nie pozostawia uczestników kursu z pytaniami poświęcając dużo swojego czasu na rozmowy z nimi i wyjaśnianie wątpliwości.

Dodatkowym atutem tego kursu jest możliwość wymiany doświadczeń i opinii na tematy związane z ML zarówno z Vladimirem, jak i z pozostałymi uczestnikami kursu.
Asystent - Uniwersytet w Lublinie

Kurs gorąco polecam wszystkim programistom, ale niekoniecznie programujących w Pythonie, ale także wszystkim, którzy interesują się analizą danych.

W każdym module, po krótkim wprowadzeniu teoretycznym, wszystkie koncepty były „przerabiane" na ciekawych zadaniach, dzięki czemu nową wiedzę zdobywałam w praktyce, stopniowo poznając nowe tematy.

Już po pierwszym module mogłam wykorzystać zdobytą wiedzę do pracy nad moim własnych projektem z czego jestem bardzo zadowolona. Moja najlepsza inwestycja w 2017 roku :)
Entrepreneur & Data Ninja

Kurs doskonały w formie. Nakierowany na użycie ML jako środka dostaczającego wartość dodaną dla biznesu. Wiedza przekazana w bardzo przystępny sposób.

Doskonałe filmy wprowadzające do każdego etapu kursu. Kurs dał mi doskonałej jakości "wędkę", która pozwala mi rozwijać własne projekty oparte o machine learning i sieci neuronowe.

Kurs polecam programistom chcącym w błyskawiczny sposób zapoznać się z najnowszymi technikami związanymi z machine learning i sieciami neuronowymi.

Polecam go również osobom odpowiedzialnym za wprowadzanie technologii w małych startup'ach oraz w dużych firmach. Na pewno dowiesz się jak to zrobić i jakie są dobre praktyki stosowane na produkcji. Jeżeli chcesz rozwinąć startup realizujący pomysł za pomocą ML, to po tym kursie będziesz potrafił to zrealizować, a może nawet częściowo zrealizujesz go w trakcie kursu!
Team Leader w pkt.pl

Świetny kurs o uczeniu maszynowym, zawiera szerokie spektrum zagadnień - od podstaw do bardziej zaawansowanych tematów. Nie mam wątpliwości, że materiał przerobiony na tym kursie to jedynie czubek góry lodowej, jednocześnie każdy z tematów został zaprezentowany na tyle jasno (za pomocą praktycznych ćwiczeń), że dalszy rozwój w wybranej działce nie powinien stanowić problemu.

Kurs polecam każdemu, kto jest zainteresowany uczeniem maszynowym, nie tylko programistom, choć solidne podstawy Pythona wydają się kluczowe w sprawnym przerobieniu poszczególnych modułów.
CTO w 2040.io

Warsztaty pomogły mi usystematyzować wiedzę oraz spróbować w praktyce zrealizować dobrze przygotowane przykładowe zadania.

Dzięki warsztatom poznałem inne osoby zainteresowane tematem, mogłem wymienić się wiedzą i dowiedziałem się też więcej o XGBoost.

Warto wziąć udział w warsztatach, są prowadzone w luźnej atmosferze, a Vladimir ma dar tłumaczenia rzeczy skomplikowanych w przystępnej formie.

Jeśli chciałbyś spróbować swoich sił z uczeniem maszynowym lub porozmawiać z innymi o Twoich doświadczeniach, to polecam Ci warsztaty Vladimira.
Łukasz Murawski
Network Quality Sr Specialist at Polkomtel

I highly recommend DataWorkshop. It's been a great value to me. Vladimir has definitely the knowledge and experience in the field.

However, what makes this course special is in my opinion his approach to teaching:
Students first - speaking the language adjusted to the audience
Top-down approach - high level concept first, details afterwards
Clarity - Vladimir's ability to explain difficult topics in a simple words
Real life examples and analogies

Although I'm a telecom engineer and not a certified programmer, after DataWorkshop I've managed to successfully implement a few ML models at work.

I recommend this course for anyone, who wants to get to grips with ML and AI quickly.
Data Engineer w GE

Na warsztaty poszłam w celu nauki, a także uporządkowania tego, co do tej pory wiedziałam na temat Machine Learning. Najbardziej zależało mi poznaniu Kaggle oraz na zdobyciu praktycznych umiejętności, np. jak używać Jupyter Notebooks i pisać w nich swoje algorytmy. Warto podkreślić, że Vladimir prowadzi warsztat w taki sposób, że można zanim łatwo nadążyć, nie posiadając szczególnego przygotowania.

Dzięki przejrzystej instrukcji przygotowania do warsztatów, zbudowałam sobie środowisko Anaconda i zainstalowałam podstawowe paczki Pythona do przetwarzania maszynowego.

W trakcie warsztatów nauczyłam się, na jakich bibliotekach Pythona pracuje się w Data Science i do czego służą. Do tej pory dużo czasu straciłam na zbudowanie środowiska, wybór wersji Pythona i bibliotek są wspierane. Warsztaty (a także przygotowanie do warsztatów) pomogły mi się z tym uporać w bardzo krótkim czasie.

Warsztaty odbywają się w fajnych miejscach i panuje na niej przyjemna atmosfera oraz praca zespołowa. Vladimir prowadzi według dobrej szkoły :) Zaczyna od małego stopnia trudności i stopniowo urozmaica przykłady i rozwija główny problem. Zachęca do zadawania pytań i dyskusji.

Warsztaty przekonały mnie, że warto eksplorować dziedzinę Data Science, zainteresować się Kaggle i co ważne, nie jest to nieosiągalne, jeśli poświęci się temu czas. Zmotywowały mnie do dalszego rozwijania się, a co za tym idzie - zmiany pracy :) Teraz pracuję jako Data Engineer w dziale Business Intelligence firmy General Electric.

Polecam każdemu, kto interesuje się Data Science i chce popracować praktycznie nad problemem. Jeśli lubisz zadawać pytania i szukać na nie odpowiedzi, to bardzo polecam.
Customer Success Engineer w Kontakt.io

Polecam warsztaty dla wszystkich ludzi, którzy są ciekawi świata. Pierwszy raz kiedy się pojawiłem na warsztatach nie miałem żadnego pojęcia o sztucznej inteligencji a tym bardziej o jej implementacji w pythonie.

Dziś, potrafię sam rozwiązywać podobne problemy na danych "z produkcji". Z warsztatów wyniosłem nie tylko doświadczenie z implementacji różnych algorytmów ale też wiele ciekawostek na temat świata, ponieważ za każdym razem pracowaliśmy z prawdziwymi danymi.

Nie ukrywam, że niekiedy Vladimir wprowadzał elementy rywalizacji między uczestnikami co dodatkowo nas motywowało. Dodam, że jest to też bardzo fajna opcja na "networking", ponieważ można spotkać ciekawe osoby spośród uczestników.
Software Developer at ATSI

DataWorkshop with Vladimir is a series of successful meetups on data science domain.

Targeted for beginners and intermediate level scientists, who want to expand their horizons with brilliant cases shared by Vladimir.

Very friendly and informal atmosphere encourages audience to actively participate in workshops and even takeover leading the meeting with their stories (for a few minutes of course).

His broad and deep knowledge on AI and Machine Learning let him inspire the participants and teach them new tools and techniques.

It is hard to organize workshops well, especially for people from different technological backgrounds. But DataWorkshop was a smooth ride, you just needed to follow the instructions provided in advance.

Great thanks :D
Software Consultant w Sabre

Vladmir w bardzo przyjazny, rzetelny i praktyczny sposób wyjaśnia złożone modele i algorytmy Machine Learning (ML). Robi przegląd aktualnych algorytmów ML oraz praktyczne metody ich stosowania.

Dlaczego warto uczestniczyć w Data Workshop? Wysoki poziom zajęć oraz ciekawy sposób przedstawienia tematów. Aktualnie w pracy nie używam AI lecz mam takie plany co do niedalekiej przyszłości

Polecam Data Workshop osobom chcącym zacząć przygodę ze sztuczna inteligencja i praktycznym sposobom ich zastosowania
Data Scientist

Będąc zafascynowany machine learningiem szukałem różnych sposobów aby
zwiększyć wiedzę i umiejętności, tak natrafiłem na warsztaty Vladimira.

Dzięki nim lepiej poznałem metody Gradient Boosting, które dają świetne
wyniki w praktyce,
ale nie są zbyt sławne. Poćwiczyłem też i rozwinąłem
inne metody jak sieci neuronowe czy tuning hiperparametrów.

Warsztaty są dobrą okazją do spotkania ludzi którzy na prawdę uczą się ML, temat
jest ostatnio popularny, wielu ludzi o nim mówi, ale mało kto coś robi.
Dla ludzi chcących zgłębić ML polecam warsztaty jako ważny element
procesu nauki.
Data Scientist w edrone

Brałem udział we wszystkich dotychczasowych warsztatach. Była (jest) to niezwykła podróż przez machine learning. Vladimir w sposób przystępny i ciekawy przedstawiał nie proste przecież zagadniania feature engenering'u, wizualizacji, kroswalidacji, gradient boosting'u czy regularyzacji.

Dużym plusem spotkań są kody źródłowe w pythonie wykonywane w trakcie zajęć. Są świetnie przygotowane i poza prezentacją pojeć przybliżają zastosowania intersujących bibliotek (np. xgboost, keras).

Poza wiedzą o ML wyniosłem również praktyczną znajomość narzędzi (python, jupiter notebook), która przydaje mi się w pracy.

Meetupy z Vladimirem polecam wszystkim zaintersowanym ML i BigData.
Machine Learning Engineer at 2040.io

Na warsztatach nauczyłem się przeprowadzać cały proces uczenia maszynowego począwszy od przygotowania danych poprzez trening modeli aż do ich ewaluacji i wykorzystania.

Vladimir w przystępny sposób tłumaczył zagadnienia z tym związane odnosząc się często do rzeczywistych przykładów w tym wartości biznesowej jaką niesie machine learning.

Warsztaty udoskonaliły moją wiedzę przede wszystkim w zakresie praktycznego zastosowania popularnych bibliotek w celu rozwiązywania realnych problemów.
Data Scientist w Roche

Warsztat pozwolił mi poznać proces Machine Learning, od początku do końca. Od analizy danych, poprzez wizualizację, zastosowanie różnych algorytmów, aż do tuningu zastosowanego rozwiązania.

Znałem wszystkie "klocki", lecz warsztat złączył je wszystkie w całość i nadał im pewną ciągłość :).

Doceniam poziom przygotowania materiałów i znajomość tematu prowadzącego szkolenie. Fajnie było zobaczyć wykorzystanie innej biblioteki do wizualizacji niż matplotlib/seaborn 😉.

Uczestnictwo w warszatacie pozwoliło mi na rozwinięcie się w kierunku Data Science i cóż, dalej pracuję w tym obszarze.

Ten konkretny warsztat polecam (na którym byłem) początkującym, którzy jednak mieli już styczność z programowaniem i data science.
Przyjazna społeczność DW CLUB
Ludzie o podobnych zainteresowaniach i celach
Ponad 10 gotowych materiałów autorskich
Nowe materiały szkoleniowe regularnie
Kontakt
Masz pytania? To dobrze, bez pytań nie ma nauki. Pisz śmiało!
Mogilska 43, 31-545
Kraków, Polska