Data Science i Deep Learning z Apache Spark i CNN (kurs praktyczny)

Kurs to intensywny, praktyczny program online, który przygotowuje uczestników do pracy z dużymi zbiorami danych oraz budowy modeli sztucznej inteligencji. Uczestnicy uczą się tworzyć modele ML w środowisku Apache Spark i Databricks, a także trenować konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) do analizy obrazów. Kurs opiera się na pracy projektowej, łączy teorię z praktyką i kończy się realizacją indywidualnego projektu oraz walidacją zdobytych kompetencji..

W szkoleniu mogą wziąć udział zarówno osoby, które myślą o przyszłej pracy na stanowiskach Data Scientist, AI Engineer, Machine Learning Developer, jak również osoby chcące zdobyć nowe umiejętności w zajmowanych już stanowiskach pracy, kadra kierownicza. Zaleca się, aby Uczestnicy posiadali wiedzę z zakresu programowania w języku Python.

Z racji dynamicznego rozwoju branż zielonych technologii, kurs uczy tworzenia modeli uczenia maszynowego w sposób pozytywnie wpływający na środowisko i wspierający zrównoważony rozwój oraz pozwala na zrozumienie roli technologii cyfrowych we wspieraniu zielonej gospodarki.

--

STRUKTURA KURSU:

• kurs obejmuje 52h lekcyjne (45 min) = w przeliczeniu 39h zegarowych (60 min)) prowadzonych na żywo (on-line), na platformie webinarowej, w formie wirtualnej klasy, w formule live-coding - przez cały czas z trenerem
• dodatkowo planowana jest samodzielna praca własna kursantów w domu (ćwiczenia, projekty), z możliwością konsultacji na platformie Slack - praca ta pozwala utrwalić zdobyta podczas zajęć wiedzę i nie jest wliczana do czasu trwania usługi - nie jest to obowiązkowe;
• zajęcia odbywają się na żywo (online, w formie wirtualnej klasy) w formule wieczorowo-weekendowej - 2x w tygodniu (wieczorem) oraz w wybraną sobotę
• grupa liczy maksymalnie 14 osób i jest jedną z najmniejszych grup na rynku

--

MODUŁ 1: Uczenie maszynowe z Apache Spark i Databricks

• Wprowadzenie do Big Data, Apache Spark i Databricks
• Praca z danymi w Spark (DataFrames, transformacje)
• Tworzenie modeli ML w Spark MLlib (klasyfikacja, regresja, pipeline)
• Walidacja modeli, tuning hiperparametrów
• Projekt zespołowy: przygotowanie i wdrożenie modelu MLlib w Databricks

MODUŁ 2: Deep Learning – sieci neuronowe CNN w praktyce

• Podstawy deep learningu i architektura CNN
• Przetwarzanie i klasyfikacja obrazów (wiek, płeć)
• Praca w TensorFlow lub PyTorch
• Projekt praktyczny: budowa modelu CNN do klasyfikacji zdjęć

MODUŁ 3: Projekt końcowy i walidacja efektów uczenia się

• Projekt końcowy: samodzielny wybór problemu i narzędzi (Spark lub CNN)
• Konsultacje z mentorem, przygotowanie prezentacji
• Test cyfrowy walidujący efekty uczenia się
• Tydzień kariery: przegląd CV, LinkedIn, portfolio projektów

--

• całość zajęć prowadzona jest na żywo online
• aby osiągnąć zakładany cel realizacji usługi, uczestnik powinien być obecny w trakcie zajęć zdalnych w czasie rzeczywistym
• usługa szkoleniowa realizowana jest w godzinach dydaktycznych (1 godzina dydaktyczna = 45 min.) - łącznie 52h dydaktyczne
• w ramach usługi przewidziane są przerwy podczas zajęć 6 godzinnych w soboty, które zostały uwzględnione w harmonogramie usługi, jednak nie wliczają się do ilości godzin samej usługi
• walidacja efektów kształcenia odbywa się w formie testu teoretycznego w formie cyfrowej, z wynikiem generowanym automatycznie.Test prowadzony jest na zewnętrznej platformie, w oparciu o indywidualne kody dostępu przypisane do każdego z uczestników, z zapewnieniem rozdzielności pomiędzy szkoleniem, a walidacją

--

Kurs uczy zaawansowanych technik analizy danych z wykorzystaniem modeli opartych na sztucznej inteligencji, które to modele są z powodzeniem wykorzystywane m.in. w celu predykcji zmian klimatycznych, optymalizacji procesów i redukcji zużycia zasobów. Big data wspiera optymalizację zużycia energii w budynkach i infrastrukturze oraz śledzenie emisji i odpadów, umożliwia automatyzację i personalizację, wspiera rozwój energii odnawialnej i monitorowanie zużycia wody, energii i pozostałych zasobów.

Dzięki przekazywaniu umiejętności ogólnych niezbędnych do pracy w sektorze zielonej gospodarki, szkolenie przyczynia się również do tworzenia tzw. “zielonych miejsc pracy” zarówno w sektorach zielonej gospodarki, jak również w sektorach tradycyjnych.

Wiedza zdobyta podczas szkolenia wykorzystywana może być m.in. w celu realizacji inwestycji opisanych m.in. w Rozp. nr 2021/1056 PEiR(UE) ustanawiającym Fundusz Sprawiedliwej Transformacji, tj. m.in. w przypadku wdrażania technologii oraz systemów i infrastruktury zapewniającej czystą energię, redukcję emisji gazów cieplarnianych, inwestycji w energię odnawialną i w efektywność energetyczną, inteligentną i zrównoważoną mobilność lokalną, poprawę efektywności energetycznej, cyfryzację i łączność cyfrową.

W ramach szkolenia uczestnik otrzymuje:

• dostęp do materiałów oraz ćwiczeń podsumowujących zdobytą wiedzę (materiały on-line formie pdf,html, jupyter notebook)
• zbiory danych wykorzystywane podczas ćwiczeń
• bezpłatną licencję edukacyjną na wybrane IDE Jetbrains
• dostęp do kanałów Slack dedykowanych szkoleniu
• dostęp do nagrań z odbytych zajęć

• zaleca się, aby Uczestnicy posiadali wiedzę z zakresu programowania w języku Python
• w szkoleniu mogą wziąć udział zarówno osoby, które myślą o przyszłej pracy w roli data scientist, jak również kadra kierownicza i pracownicy sektora zielonej gospodarki, czy właściciele firm, dla których dostęp do analiz jest kluczem do podejmowania trafnych decyzji w bieżącej działalności
• w przypadku korzystania z dofinansowania, warunkiem uczestnictwa jest zapisanie się przez BUR wraz z podaniem aktualnego ID wsparcia

• zakres zg. z RSI Woj. Śl. 2030: Techn. Inf. i kom., (i) techn. szt. int. i uczenia masz., (ii) techn. data mining, (iii) techn. zaaw. baz danych i hurtowni danych oraz z RSI Woj. Mał.. Met. i urz. służące do poz. dan.
• zapisanie się w BUR nie jest jednoznaczne z zarezerwowaniem miejsca. W celu potwierdzenia miejsca prosimy o dodatkowy kontakt telefoniczny, mailowy, lub za pośrednictwem messengera albo www
• zawarto umowę z WUP w Krakowie w ramach projektu Małopolski Pociąg do Kariery
• zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach projektu Kierunek Rozwój
• usługi dedykowane również uczestnikom innych programów dofinansowań
• zdobyte kompetencje dotyczą cyfrowej transformacji
• podstawa zwolnienia z VAT: Dz.U.2013.1722, art. 3, ust. 1, pkt. 14 - usł. kszt. zaw. lub przekw. zaw., fin. w co najmniej 70% ze środków publ. - podstawa zwolnienia jest każdorazowo weryfikowana w stosunku do danego Uczestnika

• zajęcia prowadzone są w czasie rzeczywistym na platformie Zoom, wraz z dostępem do kanałów grupowych na platformie Slack
• Minimalne wymagania sprzętowe: komputer / laptop / lub inne urządzenie ze stałym dostępem do internetu, wyposażone w kamerę internetową
• Minimalne wymagania dotyczące parametrów łącza sieciowego: szybkość pobierania / przesyłania: minimalna 2 Mb/s / 128 kb/s, zalecana: 4 Mb/s / 512 kb/s
• Niezbędne oprogramowanie umożliwiające dostęp do zajęć oraz materiałów: przeglądarka internetowa, Zoom w wersji bezpłatnej dla użytkownika
• Uczestnicy otrzymują linki do spotkań przed każdymi zajęciami. Link umożliwiający uczestnictwo w kursie jest aktywny w godzinach wskazanych na karcie usługi