DataAI Complete Learning Bundle with Voucher Plus Retake Assurance(e-learning)

DataAI to zaawansowany kurs, który wykracza poza podstawy analizy danych, oferując kompleksowe umiejętności z zakresu statystyki, uczenia maszynowego i wdrażania modeli w realnych środowiskach. To idealny sposób na potwierdzenie kompetencji jako ekspert ds. data science. Uczestnicy uzyskają przewagę na rynku pracy, zdobywając uznany certyfikat potwierdzający zaawansowaną wiedzę i praktyczne zdolności. To inwestycja w rozwój profesjonalny w jednej z najszybciej rosnących dziedzin IT

Podczas szkolenia nauczysz się analizować i interpretować dane, wykorzystując metody statystyczne i narzędzia analityczne w celu wyciągania trafnych wniosków wspierających procesy decyzyjne. Zdobędziesz także umiejętności w zakresie wizualizacji danych, zarządzania cyklem życia informacji oraz stosowania najlepszych praktyk w pracy z dużymi zbiorami danych.

Matematyka i statystyka

Metody statystyczne: stosowanie testów t, testów chi-kwadrat, analizy wariancji (ANOVA), testowania hipotez, metryk regresji, wskaźnika Giniego, entropii, wartości p, charakterystyki operacyjnej odbiornika/powierzchni pod krzywą (ROC/AUC), kryterium informacyjnego Akaike/kryterium informacyjnego Bayesa (AIC/BIC) oraz macierzy pomyłek.

Prawdopodobieństwo i modelowanie: wyjaśnianie rozkładów, skośności, kurtozy, heteroskedastyczności, funkcji gęstości prawdopodobieństwa (PDF), funkcji masy prawdopodobieństwa (PMF), funkcji dystrybuanty (CDF), braków, nadmiernego próbkowania i stratyfikacji.

Algebra liniowa i rachunek różniczkowy: zrozumienie rangi, wartości własnych, operacji macierzowych, miar odległości, pochodnych cząstkowych, reguły łańcuchowej i logarytmów.

Modele czasowe: porównywanie szeregów czasowych, analiza przeżywalności i wnioskowanie przyczynowo-skutkowe.

Modelowanie, analiza i wyniki 

Metody EDA: wykorzystanie technik eksploracyjnej analizy danych (EDA), takich jak analiza jednoczynnikowa i wieloczynnikowa, wykresy, diagramy i identyfikacja cech.

Problemy związane z danymi: analiza danych rzadkich, nieliniowości, sezonowości, ziarnistości i wartości odstających.

Wzbogacanie danych: stosowanie inżynierii cech, skalowania, geokodowania i transformacji danych.

Iteracja modelu: przeprowadzanie projektowania, oceny, selekcji i walidacji.

Komunikacja wyników: tworzenie wizualizacji, wybór danych, unikanie wprowadzających w błąd wykresów i zapewnienie dostępności.

Uczenie maszynowe

Podstawowe pojęcia: stosowanie funkcji strat, kompromis między odchyleniem a wariancją, regularyzacja, walidacja krzyżowa, modele zbiorcze, dostrajanie hiperparametrów i wyciek danych.

Uczenie nadzorowane: stosowanie regresji liniowej, regresji logistycznej, k-najbliższych sąsiadów (KNN), naiwnego bayesa i reguł asocjacyjnych.

Uczenie oparte na drzewach: stosowanie drzew decyzyjnych, lasów losowych, wzmacniania i agregacji bootstrapowej (bagging).

Głębokie uczenie się: wyjaśnienie sztucznych sieci neuronowych (ANN), dropoutu, normalizacji partii, propagacji wstecznej i frameworków głębokiego uczenia się.

Uczenie bez nadzoru: wyjaśnienie klastrowania, redukcji wymiarowości i dekompozycji wartości osobliwych (SVD).

Operacje i procesy 

Funkcje biznesowe: wyjaśnienie zgodności, kluczowych wskaźników wydajności (KPI) i gromadzenia wymagań.

Typy danych: wyjaśnienie danych generowanych, syntetycznych i publicznych.

Pobieranie danych: zrozumienie potoków, strumieniowania, przetwarzania wsadowego i pochodzenia danych.

Przetwarzanie danych: wdrażanie czyszczenia, scalania, imputacji i oznaczania prawdziwych wartości.

Cykl życia nauki o danych: stosowanie modeli przepływu pracy, kontroli wersji, czystego kodu i testów jednostkowych.

DevOps i MLOps: wyjaśnienie ciągłej integracji/ciągłego wdrażania (CI/CD), wdrażania modeli, koordynacji kontenerów i monitorowania wydajności.

Środowiska wdrożeniowe: porównanie wdrożeń kontenerowych, chmurowych, hybrydowych, brzegowych i lokalnych.

Specjalistyczne zastosowania nauki o danych

Optymalizacja: porównanie optymalizacji z ograniczeniami i bez ograniczeń.

Pojęcia NLP: wyjaśnienie technik przetwarzania języka naturalnego (NLP), takich jak tokenizacja, osadzanie, częstotliwość terminów i odwrotna częstotliwość dokumentów (TF-IDF), modelowanie tematyczne i zastosowania NLP.

Wizja komputerowa: wyjaśnienie optycznego rozpoznawania znaków (OCR), wykrywania obiektów, śledzenia i augmentacji danych.

Inne zastosowania: wyjaśnienie analizy grafów, uczenia się przez wzmocnienie, wykrywania oszustw, wykrywania anomalii, przetwarzania sygnałów i innych.

numer egzaminu: DY0-001

Program jest adresowany do doświadczonych specjalistów z co najmniej 5-letnim doświadczeniem w data science lub pokrewnych dziedzinach – m.in. data scientistów, analityków ilościowych, inżynierów ML. Zarówno eksperci techniczni, jak i osoby przygotowujące się do ról strategicznych w obszarze danych, znajdą tu materiał dopasowany do wysokiego poziomu .

Rekomendowane są: minimum 5 lat praktyki w obszarze analizy danych lub podobnym, biegłość w statystyce, rachunku różniczkowym i algebrze liniowej, a także dobra znajomość uczenia maszynowego – decyzję potwierdzają materiały szkoleniowe .

CompTIA DataAI przygotowuje uczestnika do umiejętnego stosowania statystyki i matematyki w analizie danych, projektowania i wdrażania modeli ML oraz zarządzania procesem data science. Program ukierunkowany jest na praktyczne wykorzystanie i uzasadnianie rezultatów analitycznych oraz budowanie odpornej infrastruktury dla operacji związanych z danymi

Dzięki kompetentnym specjalistom z certyfikatem DataAI organizacja zyskuje zdolność wdrażania zaawansowanych projektów analitycznych, automatyzacji procesów decyzyjnych i efektywnego zarządzania cyklem życia danych. Potwierdzony certyfikatem DataAI poziom wiedzy buduje zaufanie klientów i inwestorów oraz wspiera rozwój data-driven culture w firmie .

• DataAI CertMaster Perform – oferuje kompleksowe rozwiązanie edukacyjne. Łączy treści instruktażowe, filmy wideo, testy oraz interaktywne laboratoria, korzystające zarówno z symulowanych środowisk, jak i rzeczywistych maszyn wirtualnych, środowisk chmurowych i sieci, aby pomóc Ci rozwinąć umiejętności IT i poczuć się w pełni przygotowanym na dzień egzaminu. Ucz się w dowolnym czasie przez 12 miesięcy – dostęp ważny przez 12 miesięcy od daty zakupu.
• DataAI Voucher Plus Retake Assurance – podejdź do egzaminu z pewnością, wiedząc, że masz możliwość ponownego podejścia w razie potrzeby. Skorzystaj z vouchera i gwarancji ponownego podejścia w ciągu 12 miesięcy od daty zakupu.

wszystkie ceny są kwotami netto, należy doliczyć podatek VAT wg obowiązującej stawki