| Opis | Introduction to Data Analitics and Machine Learning in Python |
| Trajanje | 3 dana (18 sati) |
| Predznanje | Znanje Pythona |
| Tko treba slušati | Zainteresirani za određene modele strojnog učenja (teorijski opis) uz prikaz primjera u odgovarajućim bibliotekama u Pythonu |
OPIS:
Tečaj daje uvod i pregled osnovnih osobina Pythona, uvod u teoriju strojnog učenja sa primjerima te nakon toga prikazuje neke primjere u odgovarajućim bibliotekama u Pythonu
SADRŽAJ:
Pregled osnova Pythona. Pregled sintakse, upravljanja tokom, petljama, tipovi podataka, listem, skupovi, strukture podataka, moduli, IO operacije. NumPy polja, ndarrays implementacija, Ndarrays tipovi podataka, ndarays atributi, broadcasting, linear algebra. Uvod u Pands, Punjenja podataka, spremanje i formati datoteka, prisanje podataka i priprema, Plotting i vizualizacija, skupljanje podataka- Uvod u strojno učenje (ML) – teorija. Scikut-learn, primjeri strojnog učenja, različiti algoritmi i različiti skupovi podataka. Numpy polje, jednostavne neuralne mreže, propagacije. Keras.