קורס Machine Learning with Python | למידת מכונה פייתון

קורס ML With Python

על הקורס

קורס Machine Learning with Python מציע מסלול מקיף ומעשי ללימוד יישומי למידת מכונה באמצעות Python. הקורס מתמקד בשימוש בספריות מובילות כמו scikit-learn, pandas, ו-numpy לפיתוח פתרונות מעשיים. המשתתפים רוכשים ניסיון מעשי בכל שלבי הפיתוח - מניתוח הנתונים הראשוני ועד לפריסת מודלים בסביבת ייצור, תוך שימת דגש על פרקטיקות עבודה מקצועיות ויעילות.

קורס Machine Learning Development Using Python כולל:

הרצאות פרונטליות ודגש רב על תרגול מעשי.
תרגילי כיתה המלווים בהסברים, שיעורי בית ופתרונות באתר.
חוברת קורס.
סרטונים ומצגות באתר הקורס.
ההרצאות מתקיימות פעם בשבוע בשעות הערב.

למה כדאי ללמוד ML with Python ?

מכונת למידה באמצעות Python הפכה לאחד התחומים המבוקשים ביותר בתעשיית ההייטק.

הקורס פותח הזדמנויות קריירה משמעותיות:

השתלבות בפרויקטי AI ומכונת למידה בחברות מובילות
פיתוח פתרונות אנליטיים מתקדמים לארגונים
השתלבות בסטארטאפים בתחום ה-AI
הובלת פרויקטי אוטומציה חכמה
פיתוח מערכות המלצה ותחזית
יישום פתרונות ניתוח נתונים מתקדמים

בוגרי הקורס נהנים מביקוש גבוה בשוק העבודה ויכולת להשתלב במגוון תפקידים בחזית הטכנולוגיה.

מה לומדים בקורס ML with Python?

קורס Machine Learning with Python מתחיל בהעמקת הידע בפייתון לניתוח נתונים. הסטודנטים לומדים לעבוד עם חבילות מרכזיות כמו NumPy ו-Pandas לעיבוד נתונים, ומתרגלים ויזואליזציה מתקדמת עם Matplotlib ו-Seaborn. דגש מיוחד ניתן לטכניקות לטיפול וניקוי מידע, ביצוע מניפולציות מורכבות על DataFrames, וניתוח סטטיסטי בסיסי.

החלק השני של הקורס מתמקד באלגוריתמי למידת מכונה ויישומם בפייתון. הסטודנטים לומדים מגוון רחב של אלגוריתמים, החל מרגרסיה לינארית ולוגיסטית, דרך אלגוריתמי סיווג מתקדמים ושיטות אשכול, ועד למודלי Ensemble והפחתת ממדים. מושם דגש על הבנת העקרונות התיאורטיים לצד היישום המעשי.

נדבך מרכזי בקורס הוא פיתוח מודלים מקצועי עם scikit-learn. הסטודנטים לומדים את תהליך הפיתוח המלא, מבחירת המודל המתאים ועד להערכת ביצועים. נלמדות טכניקות לכוונון היפר-פרמטרים, שימוש ב-Cross-validation, ובניית Pipelines יעילים.

לבסוף, הקורס מכסה פרקטיקות מקצועיות חיוניות בתחום. הסטודנטים לומדים על ניהול נכון של פרויקטי למידת מכונה, שיטות לבדיקה ותיקוף מודלים, וטכניקות לאופטימיזציית ביצועים. מושם דגש על פיתוח גישה מקצועית ומתודולוגית לפתרון בעיות באמצעות למידת מכונה.

מה לומדים בקורס ML with Python?

למי מיועד הקורס?

בוגרי מכללות / אוניברסיטאות המעוניינים להתמחות בפיתוח מערכות בינה מלאכותית / AI.
מהנדסי חומרה/ תוכנה/ מדעי המחשב חסרי ניסיון בתחום זה אשר מעוניינים בהסבה מקצועית.
בעלי רקע וניסיון קודם רלוונטי לרבות פיתוח בשפת פייתון ועבודה עם מערכת ההפעלה לינוקס.
מתאים גם לחסרי נסיון ובעלי עניין בתחום.
תכנית הלימודים אצלנו משלבת ידע ותרגול (הרבה תרגול) מעשי ומקיף. השיעורים בקורס ממוקדים בידע ובכישורים הפרקטיים הנדרשים לתחום והם נבנו בשיתוף עם חברות הייטק בתעשייה ומתעדכנים על בסיס שוטף בהתאם לפרויקטים בחטיבת הפיתוח שלנו.

תנאי קבלה

השלמת קורס ML Fundamentals
השלמת קורס Scientific Python
נסיון בעבודה עם סביבת Jupyter Notebook

מיומנויות וטכניקות

פיתוח מודלים של למידת מכונה
עבודה עם scikit-learn
טכניקות עיבוד וניקוי נתונים
Feature Engineering והכנת נתונים
בחירת מודלים והערכת ביצועים
Hyperparameter Tuning
רגרסיה וסיווג
Clustering ושיטות לא מפוקחות
הפחתת ממדים וPCA
בניית צינורות עיבוד (Pipelines)
ויזואליזציה של נתונים ותוצאות
עבודה עם מודלי Ensemble
טיפול בנתונים לא מאוזנים
אופטימיזציה של ביצועי מודלים
Cross-validation וטכניקות תיקוף
איתור וטיפול בערכים חריגים
שימוש במדדי ביצוע שונים
ניתוח סטטיסטי של תוצאות
בניית מודלים מורכבים ומשולבים
אוטומציה של תהליכי למידת מכונה
עבודה עם נתוני זמן אמת
תיעוד ושיתוף מודלים
אופטימיזציית היפר-פרמטרים מתקדמת
טכניקות לבחירת מאפיינים
פיתוח מתודולוגיות לפתרון בעיות

מבנה הקורס

פרק 1

Introduction to Machine Learning

פרק 2

Machine Learning Mathematical tools

פרק 3

Classification report

פרק 4

Machine Learning Software Tools

פרק 5

Using Jupyter Notebook

פרק 6

Model Deployment

פרק 7

Working with data frames

פרק 8

Implementing Machine Learning with Python

פרק 9

Data preprocessing, data exploration

פרק 10

.Data modeling, model evaluation

פרק 11

Cross Validation

פרק 12

Random Forest, Decision Trees

פרק 13

SVM

פרק 14

Time series, Anomaly Detection

על המרצה

אלכס שויחיט

ראש תחום Machine Learning

לאלכס יש תואר ראשון בתחום מערכות מידע (BSC), תואר שני בהנדסת חשמל ואלקטרוניקה.
אלכס הוא במקצועו מהנדס RT \ Machine Learning. מומחה בתחום ה - AI, עם מעל ל -13 שנות ניסיון בפיתוח, ניהול והעברת פרויקטים מפיתוח לייצור במגוון תחומים כגון, Linux Embedded.
לאלכס יש ניסיון עם עבודה בשילוב Machine learning ו- Deep Learning בתחום ה- Computer Vision ו- Data Analysis.

הכשרת הייטק עם לימודי ML With Python

תשובות לשאלות נפוצות

איך תדעו שאתם באמת מבינים את החומר?

הקורס בנוי בצורה מדורגת - מהבנת היסודות ועד ליישום מעשי. במהלך הקורס תבנו פרויקטים משלכם בליווי מנטורים מהתעשייה.

איזה סוג פרויקטים תבנו במהלך הקורס?

תבנו מודלים לחיזוי, זיהוי תמונות, ניתוח טקסט ועוד. הפרויקטים מבוססים על אתגרים אמיתיים מהתעשייה.

איך ההתמחות תעזור לכם להשתלב בתעשייה?

תעבדו על פרויקט end-to-end בליווי מנטור, החל משלב הגדרת הבעיה ועד להטמעת הפתרון. זה ניסיון אמיתי שמעסיקים מחפשים.

האם הקורס מתאים למתחילים ב-ML?

כן, הקורס מתוכנן כך שיתאים גם למתחילים בתחום למידת המכונה. התכנים מועברים בצורה מדורגת, עם דגש על הבנה בסיסית בתחילה ועלייה הדרגתית ברמת המורכבות. יש תמיכה וליווי צמוד למתקשים.

האם הקורס מכסה Deep Learning?

הקורס מתמקד בעיקר בשיטות ML קלאסיות, אך כולל מבוא בסיסי ל-Deep Learning. ניתנת סקירה של רשתות נוירונים בסיסיות וההבדלים בינן לבין שיטות ML מסורתיות. למעוניינים להעמיק ב-Deep Learning, מומלץ להמשיך לקורס המשך ייעודי.

איך מתמודדים עם בעיות ביצועים וזמני ריצה?

הקורס מקדיש תשומת לב מיוחדת לאופטימיזציה וביצועים. נלמד טכניקות לעבודה יעילה עם מסדי נתונים גדולים, שימוש בזיכרון מיטבי, ושיטות לשיפור זמני אימון והסקה. נתרגל גם עבודה עם מחשוב מבוזר ומקבילי כשנדרש.

איך מתבצע התרגול המעשי?

התרגול כולל עבודה על datasets אמיתיים ממגוון תחומים, שימוש ב-Jupyter Notebooks, ופרויקטים מעשיים. יש גישה למעבדת מחשבים עם כל הכלים הנדרשים מותקנים, ואפשרות לעבודה בענן כשנדרש כוח חישוב נוסף.