Data Elmi

Proqram haqqında

Beynalxalq təcrübəyə əsaslanan bu təlim proqramı sizlərə Data Science üzrə tələb olunan əsas bilik və bacarıqları qazandırmaq məqsədi daşıyır. Bu proqramda siz Python proqramlaşdırma dili əsasında Maşın və Dərin Öyrənmə alqoritmlərinin tədbiqində praktiki təcrübə imkanı qazanacaqsınız. Bununla yanaşı siz dataların emalı, manipulyasiyası, təhlili, və proqnozlaşdırıcı modellər quraraq necə faydalı fikirlər əldə edilməsini öyrənəcəksiniz. Təlim proqramını uğurla bitirdikdən sonra siz fərqli biznes sahələrinə aid datasetlər üzərində işləyərək, müxtəlif sənayelərdə mürəkkəb problemlərin həllində maşın öyrənməsinin tədbiqini daha dərindən anlamış olacaqsınız. 
6 ay, 150 saat
Müddət
həftədə 8 saat
Təlimin qrafiki
ənənəvi / onlayn
Tədris Formatı
Azərbaycan dilində
Tədris Dili

Niyə Gi Academy?

Xüsusi təlim proqramı Təlim proqramlarımız muasir tədris və peşəkar mütəxəssis yanaşması əsasında hazırlanmışdır. Bu da sizə daha keyfiyyətli tədris zəmanəti verir.
Karyera İmkanı Fəqrli mövzularda real layihələr işləməklə sizlər həm texniki həm də fərdi bacarıqlarınızı artırmaq imkanları əldə edirsiniz.
İnteraktiv Yanaşma Praktik tədris və real keys əsasında hazırlanmış təlim proqramı interaktiv tədris yanaşması ilə birgə sizlərə mövzuları daha asan və sürətli mənimsəməyə dəstək olur.

Proqram sizə nə qazandıracaq?

  • Fundamental və vacib olan data təhlili bacırıqları;
  • Real hadisələrə əsaslanan tənqidi düşünmə bacarığı və data savadlılığı
  • Əsas statistik bilik və bacarıqlar
  • Əsas SQL kodlaşdırma bacarıqları və Oracle SQL-dən istifadə;
  • SQL funksiyaları və əmrlərindən istifadə edərək təhlil etmək bacarığı
  • Fundamental Python proqramlaşdırma bacarıqları və əsas konseptlər
  • Python-da verilənlər bazalarının idxalı, oxunması, təmizlənməsi və təhlili
  • Pandas, Numpy və SciPy kitabxanalarından istifadə bacarığı
  • Matplotlib, Seaborn və Folium kitabxanaları ilə dataların vizuallaşdırılması bacarığı
  • Xətti Reqressiya, Logistik Reqressiya, KNN kimi Maşın Öyrənmə modelləri ilə işləmə bacarığı;
  • XGBoost, Random Forest, Decision trees, SVM və s. kimi qabaqcıl ML modelləri ilə işləmək təcrübəsi
  • Real keys əsaslı problemləri həll etmək üçün maşın öyrənmə üsullarının tədbiqi təcrübəsi;
  • NLP, CNN və LSTM kimi Dərin Öyrənmə texnikalarının və modellərinin mahiyyətini və tədbiq metodlarını

Təlim proqramı

Data Elminə Giriş - 4 saat

  • Data Elmi nədir?
  • Data Analitik Proseseslər
  • Data Savadlılığı və Tənqidi Düşüncə
  • Öyrənmə və Karyera Yolu

Statistik Təhlilin Aparılması - 16 saat

  • Statistikanın əsasları
  • Mərkəzi tendensiya tədbirləri
  • Hipotez Testi
  • ANOVA Testi və Nümunə Alma Proseduru
  • Reqressiya təhlili

Python əsaslı Data Analitika - 48 saat

  • Python proqramlaşdırmasına giriş
  • Müqayisə operatorları və ifadələri
  • Python-da funksiya və modullar
  • Python-da faylın oxunması və səhvlərin idarə edilməsi
  • Obyekt-yönümlü proqramlaşdırma (OOP)
  • Python ilə data təhlilin aparılması
  • Python-da dataları işlənməsi
  • Data vizuallaşdırılma

Python əsaslı Layihə hazırlamaq və təqdim etmək.

Data Təhlili üçün SQL biliyi - 16 saat

  • Giriş və SQL dili ilə tanışlıq
  • Əsas SQL funksiyaları və əmirləri
  • SQL-də qoşulmalar, və alt sorğular
  • Cədvəllər yaratmaq və onlarla işləmək

Maşın Öyrənmə - 58 saat

  • Məlumat Elmləri üçün Riyaziyyat
  • Maşın Öyrənmədə Ehtimal Nəzəriyəsi
  • Proqnozlaşdırma və Proqnozlaşdırma Analitikası
  • Maşın Öyrənmə üçün Dataların Hazırlanması
  • Maşın Öyrənmə Alqoritmləri
  • Modelin Seçilməsi və Qiymətləndirilməsi

Dərin Öyrənməyə Giriş - 12 saat

  • Neyron Şəbəkələrinə Giriş
  • Regularizasiya
  • Neyron Şəbəkələri üçün Optimallaşdırıcılar
  • Təsnifat və Reqressiya üçün Sadə Neyron Şəbəkələri
  • Konvolyusiya Neyron Şəbəkələri (CNN)
  • Ardıcıllığın Modelləşdirilməsi: Təkrarlanan Şəbəkələr

Final Capstone Layihəsi

Hər bir tələbə məzun olmaq üçün təlim proqramı müddətində əldə olunan bilik və bacarıqları əsasında
final capstone layihəsi hazırlamalı və təqdim etməlidir. Bu layihə tələbənin kurs müddəti ərzində öyrəndiklərini 
praktik olaraq əks etdirməlidir. Final Capstone Layihəsinin təqdimatı tələbinin təcrübə qazanmasında və 
karyera həyatında uğurlu başlanğıc üçün önəmli yerə tutur.

Müəllimlərimiz

Lalə Şahbəndəyeva
Lalə Şahbəndəyeva
Data Scientist
Ayxan Əmrahov
Ayxan Əmrahov
Data Scientist
Huru Alqayeva
Huru Alqayeva
Data Scientist

Qeydiyyatdan keç!

GI Academy ilə və tədris proqramlarımızla yaxından tanış olub, suallarınızına cavab tapmaq istəyirsinizsə formu indi doldur, biz sizinlə əlaqə saxlayaq.