fbpx

Practical ML Program

ההכשרה רלוונטית לקבוצות מטעם ארגונים בלבד, ומותאמת באופן פרטני

בחירה שעושה את ההבדל

עם רזומה ללא תחרות, צוות מומחים, כמויות עצומות של תרגילים, לימודי ML ממוקדים, תוכנית לימודים מואצת, וזמן מתרגל.  קורס ה-Machine Learning שלנו מציב רף חדש של איכות ומקצועיות שיעשו  Upscale לקריירה שלכם.

לא כל ההתחלות קלות

להתחיל לכתוב שאילתות ב-SQL או קוד ב-Python זה קל, להתחיל לממש מודלים ב-Machine Learning – קצת פחות. יש הרבה יותר "חלקים נעים", ורוב הקורסים בנושא או שטחיים מדי, או צוללים מדי לעומק, או לא מועברים בצורה מספיק ברורה, או פחות שמים דגש על הדבר הכי חשוב – Hands On.

אנחנו מאמינים בגישה מאוזנת  – מצד אחד הקורס לא צולל להמון מודלים, ולא נמרח על המון זמן, מצד שני כן יש התמקדות בנושאים פרקטיים, דגש על הבנה תיאורטית, שימושים מעשיים, והמון המון תרגול.

 

מה לומדים

הקורס שלנו מנגיש את החלקים המרכזיים של עולם למידת-המכונה, ואותם מלמד לעומק. 

  • בחלקו הראשון אנו מתמקדים ב Exploratory Data Analysis ולומדים מימוש חישובים סטטיסטיים לניתוח והבנת אינטראקציות בין משתנים. 
  • בחלקו השני של הקורס אנו מתמקדים בשני המודלים הנפוצים ביותר בלמידת מכונה: Supervised Learning ו-Unsupervised learning.

סילבוס מפורט מופיע תחת לשונית נושאי הקורס

 

מתודולוגיית ההוראה שלנו

  • צלילה טכנית – כל נושא מועבר בצורה יסודית תוך מעבר והתייחסות לכל פרמטר רלוונטי.  אנחנו שמים דגש על הבנה טכנית  מדויקת של כל אלגוריתם.
  • יריעה רוחבית – כל נושא נלמד תוך מתן דוגמאות למימושים אמיתיים, ולאופן הנכון בו נשתמש במודל. ההדגמות, התרגולים והמטלות כולן נבנו כדי לחזק את האספקט הזה. מה שמוביל לנקודה הבאה – 
  • תרגולים – אנחנו מאמינים בלמידה דרך הידיים, ומשקיעים זמן רב כדי לפתח את התרגילים שלנו. כל שיעור נחלק ללמידה תיאורטית ותרגול מונחה יחד עם המרצה, ובנוסף – משיעור לשיעור ניתנות מטלות בית להגשה.
  • סשנים שבועיים לחזרה על החומר ושיעורי הבית – אשר מועברים ע" מתרגל

 

מפגשים והקלטות

  • משך הקורס: כ-3 חודשים, במהלכם בכל שבוע יתקיימו שני מפגשים: מפגש לימוד ומפגש תרגול וחזרה
  • חלק מהמפגשים יועברו במתכונת פרונטלית (פיזית), חלקם יועברו במתכונת אונליין (Zoom) 
  • בסיום כל מפגש, את ההקלטה, אליה תהיה לכם גישה במהלך הקורס, נפרסם בקבוצה ייעודית לתלמידי הקורס.
  • בכל בעיה בה תתקלו במהלך הדרך – ניתן להתייעץ עם המרצה, המתרגל, או יתר חברי הקבוצה.

 

מה הקורס יעניק לכם?

  • יכולת לבצע חישובים סטטיסטיים, ולהריץ מודלים של ML באמצעות Python
  • למידה אינטנסיבית דרך הידיים – עשרות דאטה-סטים, וכמויות עצומות של תרגולים
  • חומרי הדרכה מסודרים ומפורטים שישארו אתכם הרבה אחרי שהקורס יסתיים
  • דוגמאות, תרגילים והסברים המבוססים על נסיון מהשטח
  • יכולת לבניית תיק עבודות המבוסס על אנליזות באמצעות Python
  • תמיכה שוטפת בכל שאלה, במהלך הקורס ולאחריו

 

דרישות בסיס

  • רקע בתכנות בסביבת Python והיכרות בסיסית עם Pandas
  • נדרשת מוכנות להשקעה שבועית של מינימום 5-6 שעות לטובת תרגול וחזרה על החומר.
 

ממי תלמדו במהלך המסלול

רם קדם

רם קדם  – חי את עולם ה-Data כבר למעלה מ-15 שנה, הוביל פרויקטים מגוונים, ניהל מקצועית מכללות מובילות, הדריך עשרות אלפי אנשים , וכתב ספרות בתחום ה-Data אשר נמכרת ברחבי העולם

מיכאל ווינר

מיכאל ווינר – דאטה-סיינטיסט בכיר ב AppsFlyer. מעל 5 שנות נסיון כמדען נתונים וכמנהל צוות בתחום, ו-10 שנות נסיון בתחום הדאטה, בעל נסיון בהובלה של פרוייקטים רבים בתחומי ביג דאטה, למידת מכונה ומודלים סטטיסטיים.
בואו להכיר את עולם ה ML בסשן היכרות שהועבר ע"י מיכאל

מה תלמידים לשעבר אומרים על הקורס שלנו

דברו איתנו

חלק מלקוחותינו