Nowe szkolenie z uczenia maszynowego w Pythonie – praktyczne tworzenie modeli predykcyjnych

Poznaj nowe szkolenie z uczenia maszynowego w Pythonie – dla kogo jest i jakie problemy rozwiązuje

Kurs Uczenie maszynowe w praktyce – Python i modele predykcyjne to propozycja dla osób, które chcą zacząć budować modele ML w uporządkowany i praktyczny sposób, bez zatrzymywania się wyłącznie na teorii. Szkolenie będzie przydatne analitykom, specjalistom pracującym z danymi, osobom rozwijającym kompetencje w Pythonie oraz wszystkim, którzy chcą lepiej przewidywać wyniki i wspierać decyzje na podstawie danych. Kurs pomaga rozwiązać realny problem zawodowy: jak przejść od surowych danych do modelu, który można ocenić, poprawić i wykorzystać w praktyce. To dobry kierunek dla tych, którzy chcą pracować nowocześniej, ograniczać błędy i lepiej wykorzystywać potencjał danych w biznesie.

Dlaczego uczenie maszynowe stało się ważnym narzędziem w pracy zawodowej i biznesie

Uczenie maszynowe przestało być tematem zarezerwowanym dla zespołów badawczych i stało się realnym narzędziem codziennej pracy z danymi. Firmy chcą dziś nie tylko opisywać wyniki, ale też przewidywać kolejne zdarzenia, szybciej podejmować decyzje i ograniczać ręczne analizy. Właśnie dlatego szkolenie Kurs Uczenie maszynowe w praktyce – Python i modele predykcyjne odpowiada na potrzeby wielu ról zawodowych i procesów biznesowych.

• Pomaga przejść od zwykłej analizy danych do tworzenia modeli, które wspierają prognozowanie wyników i zachowań.
• Uczy pracy w uporządkowany sposób, od przygotowania danych przez podział na zbiory treningowe i testowe po ocenę jakości modelu.
• Pokazuje, jak zmniejszać liczbę błędów wynikających z intuicyjnych decyzji i nieuporządkowanego podejścia do danych.
• Wspiera automatyzację powtarzalnych zadań analitycznych, co oszczędza czas i poprawia spójność pracy.
• Rozwija kompetencje oczekiwane na rynku, zwłaszcza w obszarach analizy danych, raportowania i budowy rozwiązań predykcyjnych.
• Umożliwia lepsze wykorzystanie popularnych narzędzi, takich jak Python, pandas, numpy i scikit learn, które są standardem w pracy z danymi.
• Pokazuje znaczenie poprawnego przygotowania danych, w tym czyszczenia, uzupełniania braków i kodowania zmiennych, co bezpośrednio wpływa na jakość wyników.
• Pomaga rozumieć metryki i wyniki modeli, dzięki czemu łatwiej ocenić, czy rozwiązanie rzeczywiście działa i nadaje się do dalszego użycia.
• Uczy odróżniać dobrze dopasowany model od sytuacji, w której pojawia się przeuczenie lub zbyt duże uproszczenie.
• Daje podstawy do budowy rozwiązań, które można później rozwijać i wdrażać w praktyce biznesowej.

Korzyści z nauki na praktycznych przykładach z modelowania predykcyjnego

Najwięcej zyskuje się wtedy, gdy uczenie maszynowe nie kończy się na definicjach, ale od razu przechodzi do budowy działających modeli. W Kurs Uczenie maszynowe w praktyce – Python i modele predykcyjne uczestnik pracuje na realnym procesie tworzenia rozwiązań ML, dzięki czemu szybciej rozumie, jak wykorzystać Python i modele predykcyjne w codziennych zadaniach analitycznych.

• Łatwiej zrozumie cały pipeline ML, bo przejdzie od podziału danych na train i test, przez preprocessing, aż po ocenę jakości modelu.
• Szybciej nauczy się pracy w Pythonie z użyciem scikit-learn, pandas i numpy, zamiast poznawać narzędzia wyłącznie od strony teoretycznej.
• Zobaczy, jak w praktyce buduje się modele regresji i klasyfikacji oraz jak interpretować ich wyniki w kontekście decyzji biznesowych.
• Nauczy się przygotowywać dane do modelowania, w tym czyścić dane, obsługiwać braki, kodować zmienne i stosować skalowanie.
• Lepiej zrozumie metryki takie jak MSE, RMSE, MAE, R², Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC i AUC, bo będzie je od razu odnosić do konkretnych rezultatów modeli.
• Dowie się, jak rozpoznawać overfitting i underfitting oraz jak poprawiać jakość modeli przez walidację krzyżową, regularyzację i dobór złożoności.
• Przećwiczy strojenie hiperparametrów z użyciem Grid Search, Random Search i pipeline w scikit-learn, co ułatwia późniejsze samodzielne rozwijanie modeli.
• Łatwiej wdroży nowe umiejętności po szkoleniu, ponieważ pozna dobre praktyki związane z reprodukowalnością wyników, interpretowalnością modeli i przygotowaniem ich do dalszego wykorzystania.

Program szkolenia – czego uczestnik nauczy się krok po kroku

1.Wprowadzenie do machine learning

• typy uczenia maszynowego,
• proces budowy modelu (pipeline ML),
• podział danych (train/test),
• narzędzia i biblioteki (scikit-learn, pandas, numpy).

2.Regresja – wprowadzenie (regresja liniowa)

• czym jest regresja,
• regresja liniowa – założenia i działanie,
• budowa modelu regresji w Pythonie,
• interpretacja wyników modelu.

3.Regresja – preprocessing i przygotowanie danych

• czyszczenie danych,
• obsługa brakujących wartości,
• skalowanie i normalizacja,
• kodowanie zmiennych kategorycznych,
• Feature engineering (wprowadzenie).

4.Regresja – metryki ewaluacji

• MSE, RMSE,
• MAE,
• R² (współczynnik determinacji),
• interpretacja wyników modeli.

5.Regresja – overfitting i regularyzacja

• overfitting vs underfitting,
• walidacja krzyżowa (cross-validation),
• regularyzacja (L1, L2 – Ridge, Lasso),
• dobór złożoności modelu.

6.Regresja – optymalizacja modeli

• wprowadzenie do strojenia hiperparametrów,
• Grid Search,
• Random Search (wprowadzenie),
• Pipeline w scikit-learn.

7.Klasyfikacja – algorytmy

• wprowadzenie do klasyfikacji,
• regresja logistyczna,
• drzewa decyzyjne,
• Random Forest (wprowadzenie),
• KNN (k-Nearest Neighbors).

8.Klasyfikacja – ewaluacja modeli

• Accuracy, Precision, Recall, F1-score,
• macierz pomyłek (confusion matrix),
• ROC i AUC,
• walidacja modeli.

9.Klasyfikacja tekstu

• wprowadzenie do NLP w ML,
• reprezentacja tekstu (Bag of Words, TF-IDF),
• budowa modelu klasyfikacji tekstu,
• przykłady zastosowań (analiza opinii, kategoryzacja).

10.Dobre praktyki pracy z modelami ML

• pipeline end-to-end,
• reprodukowalność wyników,
• interpretowalność modeli,
• przygotowanie modeli do wdrożenia.

Zapisy na szkolenie z uczenia maszynowego w Pythonie – aktualne terminy i rezerwacja miejsca

Kraków

20-21 sie

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

24-25 sie

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

03-04 wrz

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Kraków

17-18 wrz

16 godzin lekcyjnych

5300 zł netto + VAT

Zapisz się

Praktyczne zastosowanie wiedzy po szkoleniu w analizie danych i prognozowaniu

Po ukończeniu szkolenia Kurs Uczenie maszynowe w praktyce – Python i modele predykcyjne uczestnik może szybciej przechodzić od surowych danych do użytecznych wniosków i modeli wspierających decyzje. To wiedza, która przydaje się zarówno w codziennej analizie danych, jak i w zadaniach związanych z prognozowaniem, oceną ryzyka czy automatyzacją powtarzalnych analiz.

• samodzielne przygotowanie danych do modelowania, w tym czyszczenie zbiorów, obsługa brakujących wartości oraz kodowanie zmiennych kategorycznych
• budowanie modeli regresyjnych do przewidywania wartości liczbowych, na przykład w analizie trendów, kosztów, popytu lub wyników operacyjnych
• tworzenie modeli klasyfikacyjnych wspierających segmentację, ocenę przypadków oraz przewidywanie przynależności do określonych kategorii
• porównywanie jakości modeli na podstawie właściwych metryk, takich jak MAE, RMSE, R², Accuracy, Precision, Recall czy F1-score
• ograniczanie błędów modelowania dzięki lepszemu podziałowi danych, walidacji krzyżowej oraz kontroli overfittingu i underfittingu
• usprawnienie pracy analitycznej przez wykorzystanie bibliotek pandas, numpy i scikit-learn oraz budowanie powtarzalnych pipelineów ML
• praktyczne wykorzystanie klasyfikacji tekstu do porządkowania opinii, wiadomości lub zgłoszeń na podstawie metod takich jak TF-IDF i Bag of Words
• przygotowanie modeli do dalszego użycia w projektach analitycznych dzięki bardziej uporządkowanemu podejściu do interpretacji wyników i reprodukowalności pracy

Najczęstsze błędy w budowie modeli predykcyjnych i jak szkolenie pomaga ich unikać

W budowie modeli predykcyjnych najwięcej problemów nie wynika z samego algorytmu, ale z błędów popełnianych na wcześniejszych etapach pracy z danymi i oceny wyników. Kurs Uczenie maszynowe w praktyce – Python i modele predykcyjne porządkuje cały proces od przygotowania danych po walidację modelu, dzięki czemu uczestnik uczy się pracować metodycznie i unikać kosztownych pomyłek.

• Pomijanie przygotowania danych – częsty błąd to budowanie modelu na nieoczyszczonym zbiorze. Na szkoleniu uczestnicy pracują z brakami danych, skalowaniem, normalizacją i kodowaniem zmiennych kategorycznych.
• Zły podział danych – bez poprawnego rozdzielenia zbioru na train i test łatwo zawyżyć wyniki. Kurs pokazuje, jak tworzyć wiarygodny podział danych i jak walidować model w praktyce.
• Nadmierne skupienie na jednym algorytmie – początkujący często wybierają model bez porównania alternatyw. Podczas szkolenia omawiane są zarówno modele regresji, jak i klasyfikacji, co ułatwia lepszy dobór podejścia do problemu.
• Błędna interpretacja metryk – sam wysoki wynik nie zawsze oznacza dobry model. Uczestnicy uczą się analizować MSE, RMSE, MAE, R² oraz Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC i AUC.
• Brak kontroli overfittingu – model może dobrze działać na danych treningowych i słabo na nowych danych. Szkolenie wyjaśnia różnicę między overfittingiem a underfittingiem oraz pokazuje zastosowanie cross validation i regularyzacji.
• Chaotyczna praca bez pipeline – ręczne powtarzanie kroków zwiększa ryzyko błędów i utrudnia odtwarzanie wyników. Kurs uczy budowy pipeline w scikit learn, co porządkuje cały proces modelowania.
• Przypadkowe strojenie parametrów – zmiana ustawień bez planu rzadko daje stabilne efekty. Na szkoleniu uczestnicy poznają podstawy strojenia hiperparametrów z użyciem Grid Search i Random Search.
• Brak dbałości o reprodukowalność i interpretowalność – model powinien być nie tylko skuteczny, ale też zrozumiały i możliwy do odtworzenia. Dlatego kurs pokazuje dobre praktyki pracy end to end i przygotowanie modeli do dalszego wykorzystania.

Efekty po szkoleniu – co uczestnik będzie potrafić zrobić samodzielnie

Po ukończeniu Kursu Uczenie maszynowe w praktyce – Python i modele predykcyjne uczestnik będzie potrafić samodzielnie przejść przez najważniejsze etapy pracy z danymi i modelami ML. To oznacza nie tylko znajomość pojęć, ale przede wszystkim umiejętność zbudowania działającego rozwiązania w Pythonie oraz świadomej oceny jego jakości.

• przygotować dane do modelowania, w tym oczyścić zbiór, uzupełnić braki, przeskalować zmienne i zakodować dane kategoryczne,
• podzielić dane na zbiory treningowe i testowe oraz zbudować poprawny pipeline ML,
• tworzyć i uruchamiać modele regresyjne w Pythonie z użyciem bibliotek scikit-learn, pandas i numpy,
• interpretować wyniki modeli regresji oraz oceniać je na podstawie metryk takich jak MSE, RMSE, MAE i R²,
• rozpoznawać overfitting i underfitting oraz stosować walidację krzyżową i podstawowe techniki regularyzacji,
• stroić hiperparametry modeli z użyciem Grid Search i poznanych metod optymalizacji,
• budować modele klasyfikacyjne, w tym oparte na regresji logistycznej, drzewach decyzyjnych, Random Forest i KNN,
• oceniać modele klasyfikacji za pomocą Accuracy, Precision, Recall, F1-score, macierzy pomyłek oraz ROC i AUC,
• przygotować prosty model klasyfikacji tekstu z wykorzystaniem reprezentacji Bag of Words lub TF-IDF,
• pracować w bardziej uporządkowany i powtarzalny sposób, z naciskiem na reprodukowalność wyników, interpretowalność modeli i przygotowanie ich do dalszego wdrożenia.