Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie

Autor:: Tobiasz Bajek

Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie Tobiasz Bajek - okladka książki

Ocena:: Bądź pierwszym, który oceni ten kurs
Wersja:: Online i ZIP (2.7GB)
Czas trwania:: 03:58:34
Technologia:: tensorflow, Python 3.9, Beautiful Soup, pandas, matplotlib, Selenium, Visual Studio Code, numpy

funkcje aktywacji pep8 matplotlib web scraping python sieć neuronowa beautifulsoup machine learning docstringi sci-kit learn

Online

~~179,00 zł~~ (-45%)
98,45 zł

Dodaj do koszyka lub Kup 1-kliknięciem Kup na prezent

Za zakup otrzymasz 98Pomoc

80,55 zł najniższa cena z 30 dni

Do przechowalni

Do kursu dołączamy kod źródłowy

Zobacz trailer kursu video

Opis kursu video Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie

Obierz kurs na... scraping danych i uczenie maszynowe

W danych dostępnych w Internecie tkwi ogromny potencjał – poddane obróbce i analizie, są źródłem cennych informacji, niezbędnych do badań rynku, personalizowania treści, przewidywania trendów i monitorowania działań konkurencji. W posiadaniu takiej wiedzy chce być prawdopodobnie każda firma... tylko jak ją zdobyć? Do pozyskiwania ustrukturyzowanych danych z różnych źródeł w Internecie służy technika zwana scrapingiem danych (w sieci można także spotkać dosłowne tłumaczenie: zdrapywanie danych). W celu uzyskania jeszcze lepszych rezultatów biznesowych często łączy się ją z uczeniem maszynowym. Razem otwierają przed światem nowe możliwości rozwoju w postaci automatyzacji zbiorów treningowych czy tworzenia coraz bardziej złożonych modeli maszynowych, przetwarzających różnorodne typy danych. Umiejętne połączenie machine learning i scrapingu pomaga usprawnić klasyfikację, prognozowanie i cały proces trenowania sieci na dużych zbiorach danych. Być może te pojęcia brzmią nieco abstrakcyjnie, ale efekty ich działań nie są nam obce. Zderzamy się z nimi codziennie, choćby wtedy, gdy otrzymujemy personalizowane reklamy, oferty i rekomendacje. Tak sektor e-commerce i usług wykorzystuje naukę, by dotrzeć do swoich klientów. Co więcej, w marcu 2023 roku laboratorium OpenAI opublikowało model sieci neuronowej GPT-4, który dorównuje w rozumieniu języka naturalnego ludziom. Bez wątpienia zrewolucjonizuje on naszą codzienność i szereg gałęzi gospodarki. Model ten opiera się na architekturze zwanej Transformer, jednak zasada uczenia się tej sieci nie odbiega zbytnio od prostych sieci neuronowych i jest oparta na propagacji wstecznej. Zatem znajomość podstawowych budulców sieci neuronowych to cenna umiejętność, pozwalająca lepiej zrozumieć rewolucję, z którą mamy do czynienia. Wiesz już, ile korzyści płynie z biegłości w machine learning i scrapingu, pora przełożyć to na realne kompetencje. Czas najwyższy, by wykorzystać technologię i moc płynącą w danych do tworzenia rozwiązań przyszłości!

W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia:

Poznasz zasady formatowania kodu w Pythonie, zgodnie ze standardem PEP 8
Nauczysz się typowania i tworzenia docstringów
Dowiesz się, czym jest zdrapywanie danych i kiedy jest legalne
Poznasz elementy kodu strony internetowej i przeglądarkowe narzędzia dla deweloperów
Za pomocą sterownika Selenium nauczysz się scrapingu danych stron ładowanych dynamicznie
Poznasz moduł BeautifulSoup służący do zbierania danych z sieci
Opanujesz podstawy uczenia maszynowego – teorię i matematykę sieci neuronowych
Poznasz matematykę uczenia się sieci – propagację wsteczną
Dowiesz się, jakie zastosowania ma funkcja aktywacji
Skorzystasz w praktyce z możliwości bibliotek NumPy i pandas
Utworzysz własną sieć neuronową
Zdefiniujesz kilka klas warstw sieci, w tym warstwę głęboką
Przeprowadzisz propagację wsteczną dla powyższych warstw
Za pomocą biblioteki TensorFlow utworzysz prostą sieć neuronową
Zaimplementujesz model uczenia się sieci neuronowej
Przetestujesz utworzoną sieć na zbiorze danych z biblioteki scikit-learn
Opanujesz uczenie sieci na podstawie wcześniej zdrapanych danych
Utworzysz funkcję do diagnostyki wyników zwracanych przez sieć

Web scraping w data science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie pozwoli Ci zdobyć umiejętności potrzebne do sprawnego pozyskiwania informacji ze stron internetowych. Opanujesz fundamentalne wzorce i zagadnienia uczenia maszynowego, a następnie wdrożysz się w bardziej zaawansowane tajniki. Nauczysz się matematyki sieci neuronowej i poznasz podstawowe bloki matematyczne budujące sieć, po czym zaimplementujesz sprawną sieć od podstaw. Wiedza na temat budowy i działania poszczególnych elementów sieci neuronowej znacznie ułatwi Ci proces dalszej, samodzielnej nauki. W praktyce sprawdzisz, jakie możliwości daje scraping, na przykładzie pobierania z Internetu danych dotyczących zanieczyszczeń miast. Poznasz bibliotekę NumPy i wykorzystasz jej znajomość do tworzenia tablic, generowania liczb losowych, funkcji aktywacji i sformułowania funkcji błędu średniokwadratowego. Utworzysz funkcje aktywacji, takie jak tangens hiperboliczny czy sigmoid. Dowiesz się, do czego służy biblioteka pandas, i wykonasz funkcje do prezentowania danych, jak również nauczysz się wczytywać dane do ramek DataFrames i zapisywać je do plików .csv. Za pomocą TensorFlow sprawnie utworzysz własną sieć neuronową. Korzystając z biblioteki scikit-learn, przygotujesz dane treningowe dla modeli maszynowych. Wszystkie przykłady i zadania są napisane w Pythonie, dlatego jego znajomość co najmniej na poziomie podstawowym jest zalecana.

Kombinacja machine learning i scrapingu pozwala na tworzenie zaawansowanych rozwiązań analitycznych, prognozowych i automatyzacyjnych, a programistom ułatwia osiąganie wielu celów od początku do końca – od pozyskania danych po wyciągnięcie z nich nowej informacji. Obie technologie są dziś powszechnie stosowane w przemyśle, a kwalifikacje z obszaru inżynierii danych to istotny atut na rynku pracy.

Cześć, zachęcam Was serdecznie do nauki w ramach tego kursu. Dołożyłem wszelkich starań, by precyzyjnie przekazać wiedzę na temat zdrapywania i uczenia maszynowego. Wybrałem taką kombinację tematów, ponieważ liczę, że popchnie to Was do podejmowania projektów i rozwiązywania problemów na własną rękę za pomocą stworzonego przez siebie oprogramowania. Mogą z tego powstać fantastyczne rzeczy, które pozytywnie wpłyną na życie innych ludzi. Dziękuję za zainteresowanie i życzę Wam miłej nauki!

Tobiasz Bajek

Wybrane bestsellery

O autorze kursu video

Tobiasz Bajek – ukończył automatykę i robotykę w krakowskiej Akademii Górniczo-Hutniczej. Przez kilka lat pracował w branży aerospace, między innymi tworzył systemy sterowania rakiet w Wojskowym Instytucie Technicznym Uzbrojenia pod Warszawą. Obecnie jest starszym inżynierem oprogramowania w firmie Vaayu, gdzie zajmuje się programem liczącym ślad węglowy przedsiębiorstw, a także pokrewnymi projektami inżynierii danych. Programuje w Go, Pythonie i języku grafowych baz danych Cypher. Ma doświadczenie międzynarodowe – poza Polską pracował również w Szwajcarii i we Francji. Po godzinach wsłuchuje się w muzykę elektroniczną Squarepushera i piosenki zespołu Republika. Jest zapalonym czytelnikiem i wielkim fanem książek Lema, szczególnie esejów filozoficznych (Dialogi, Golem XIV, Summa Technologiae).

Zaloguj się aby uzyskać dostęp do dodatkowych odkodowanych lekcji »

1. Scraping danych 01:21:16
2. Uczenie maszynowe 02:37:18

Kurs Video zobaczysz:

Oceny i opinie klientów: Web scraping w Data Science. Kurs video. Techniki uczenia maszynowego w Pythonie Tobiasz Bajek (0)

Szczegóły kursu

Ilość lekcji:: 11
Czas trwania:: 3 godz. 58 min.
Format:: Zip
Rok nagrania:: 2023-04-27
ISBN :: 978-83-832-2414-5, 9788383224145
Data wydania :: 2023-04-27
Numer z katalogu:: 194708

Do kursu dołączone są materiały dodatkowe, znajdziesz je w Twojej Bibliotece
Kategorie:
Programowanie » Python
Data Science » Machine Learning
Data Science » Sztuczna inteligencja
Uwagi do kursu