ברוכים הבאים למסלול ה - Machine Learning– 40 Hours

שעות אקדמיות

40 ש"א

פרונטלי/ אונליין מהבית

Course description:

Machine learning is becoming huge business in the days of big data and huge web sites. This course will introduce the participants to data science and machine learning in particular reviewing and training using the most popular algorithms. The course will teach machine learning using python and will emphasize the stengths and weaknesses of the most popular algorithms.

Prerequisites

Background in mathematics or math affinity.
Background in computing.
Python programming at a basic level.

Who this course is for:

Programmers or Exact Sciences people who wish to understand and utilize machine learning.
Life science or social science people who has an affinity to computing and want to utilize machine learning in their research.
Web site and mobile application developers who would like to use their data to do various predictions and analysis.

כן! אשמח כבר להתחיל

כמה מרוויחים ב Machine Learning– 40 Hours?

תוכנית הלימודים

Data Science

- Introduction
- What does "understanding data" mean?
- Data Analytics introduction
- Data concepts: Data bias, data holes, outliers, collection bias, accuracy bias
- Basic statistics review

Practical data science

- Mathematical computing with python (numpy)
- Scientific computing wiht python (scipy)
- Data manipulating with python (pandas)
- Data visualization with python (mathplotlib)

Machine learning overview

- Introduction
- Theory
- What cant and can't you learn?
- Supervised learning vs non supervised learning
- Classficatoin vs prediction
- Overfitting, Underfitting
- Size of data
- Data feature extraction and creation
- A real world machine learning cycle
- Creating final deliverables
- Machine learning with python (scikit-learn)

The algorithms

- Supervised learning
  - K-neighbours
  - Linear/Logistic regression
  - Decision trees
  - Naïve Bayes analysis
  - Linear Discriminant Analysis
  - Support Vector Machines
  - Stochastic Gradient Descent
  - Logistic Regression
  - Ensemble methods
    - Bagging.
    - Random Forrest.
- Non-Supervised learning
  - K-means clustering
  - Association rules

Unstructured Data Analytics

- Sources of unstructured data.
- Web scraping with BeautifulSoup
- Natural language processing in python (scikit-learn)

למה ללמוד אצלנו

מאז הקמתה בשנת 2013, מכללת סמארט הפכה לסמל של מצוינות בהכשרת מקצועות ההייטק בישראל. אנו מזמינים אתכם להצטרף למשפחת בוגרינו הרחבה, שכבר מונה אלפים של מקצוענים המועסקים בחברות הייטק בארץ ובעולם.

בחירה במכללת סמארט תבטיח לכם:

נגישות ונוחות: עם 6 קמפוסים מפוזרים ברחבי הארץ, מירכא ועד באר שבע, אנו מציעים את הפריסה הגדולה ביותר בישראל, מה שמאפשר לכם ללמוד בקרבת בית.
מתודולוגיה פרקטית: קורסים שלנו מבוססים על פרקטיקום, עם דגש על תרגול ויישום מעשי של לפחות 60% מהחומר הלימודי.
שיטות למידה מתקדמות: אנו מציעים למידה פרונטלית בכיתות חדישות, וכן אופציות ללמידה היברידית, אונליין או דיגיטלית עם תמיכה מלאה מהמרצים.
חדשנות טכנולוגית: קורסי ההייטק שלנו משלבים בינה מלאכותית (AI), נותנים לכם יתרון משמעותי בשוק העבודה.
גמישות למידה: ניתן לגשת לכל הקורסים שלנו, בכל זמן ומכל מקום, דרך פורטל הלמידה של המכללה.
מסלול למידה ממוקד: הקורסים שלנו מותאמים לדרישות השוק הישראלי, ותוך כ-4 חודשים תהפכו למועמדים מבוקשים למשרות עם תנאים מעולים.
תמיכה בגיוס לעבודה: אנו מספקים ליווי מקצועי בתהליך השמה, כולל בניית קורות חיים, סדנאות לינקדין ועוד.
תמיכה אישית ומקצועית: מעבר לשעות הקורס, צוות המרצים שלנו זמין לשאלות, ייעוץ ותמיכה, כולל שעורי תגבור ותרגול ללא עלות נוספת.
מומחיות מקצועית: מרצינו הם מומחים פעילים בתעשייה, מה שמבטיח לכם ידע עדכני ורלוונטי – הייטק לומדים מהייטקיסטים!
סדנאות ייחודיות: אנו מספקים סדנאות מיוחדות לכתיבת קורות חיים ולינקדין, כדי לחזק את יכולתכם להתמודד בשוק העבודה.

במכללת סמארט, אנו מחויבים להצלחתכם המקצועית ולהכנתכם לעולם ההייטק המתקדם. הצטרפו אלינו וקחו חלק במהפכה הטכנולוגית!

באילו תפקידים ניתן להשתלב אחרי הקורס?

שילוב לימודי AI בינה מלאכותית בכלל הקורסים

מותאם לפי דרישות הלקוח

מגוון גישות לימוד (אתר הלקוח , אצלנו או בזום)

מרצים ויועצים מהשורה הראשונה

אפשרות ללימוד בשפה העברית אנגלית ורוסית

הירשם עכשיו!

בוגרים מספרים

מכללת סמארט - אליזה מוקרייר בוגרת מסלול לימודי עיצוב גרפי וחווית משתמש

אליזה מוקרייק

איילה אלמליח

דיב מזאריב

לאה לוי

מכללת סמארט - קורס בדיקות תוכנה QA - המלצה של סטודנט בוגר

מיתר קורדובה

נטלי טורליבייב

נינה שטיינר

ניקולאי קרילוב

תהילה לוי

ברק דהן

שקדיה דישי

תהילה אליאס

מסלול עיצוב גרפי וחווית משתמש Pro – UX\UI