Datadan məna çıxarın! Proqnoz verin! Bu proqramda sizi həyəcanlandıracaq praktiki biliklər əldə edəcəksiniz!

Qarışıq və başdöndürən datalarınızı R proqramı ilə süni zəka modelləşdirməsindən istifadə etməklə daha sadə və qərar verə biləcək şəklə gətirin və nəticə çıxarın!

Təlimin təsviri

Bu kurs sizə mürəkkəb analitik metodologiyaları sadə şəkildə izah etdikdən sonra R proqramının köməyi ilə tətbiq etməyi öyrədəcək. Kurs müddətində ən çirkli dataları belə analizə hazır vəziyyətə gətirmək üsullarından tutmuş modelləşdirmə və proqnozlaşdırmaya kimi bir data analitikə lazım olan bütün analitika bacarıqları tədris ediləcək. Siz datanızı analiz və ya model üçün hazırlayaraq süni zəka (Artificial Intelligence), maşın öyrənməsi* (Machine Learning) və dərin öyrənmə* (Deep Learning) texnikalarından istifadə etməklə təsviri və proqnozlaşdırıcı təhlillər aparacaqsınız. Təlim zamanı marketinq, maliyyə, biznes, səhiyyə və dövlət qurumlarında qərarlarının verilməsində əhəmiyyət kəsb edən metodologiyaları real iş mühitində qarşılaşılan problemlərə tətbiq edərək öyrənəcəksiniz. Bununla sizdə dataya əsaslanaraq daha ağıllı qərarlar vermək üçün analitik düşüncə tərzi formalaşacaq.

 * Bu proqramda aşağıdakı terminlər sadəcə xarici ədəbiyyatda rast gəlinən anlayışları ifadə etmək üçün istifadə olunub:

Maşın Öyrənməsi = Machine Learning

Dərin Öyrənmə = Deep Learning

Təlimin əhəmiyyəti

Datanın ənənəvi və köhnə üsullarla analizi artıq keçmişdə qaldı. Ən innovativ üsullardan sayılan Süni Zəka modelləşdirməsi məhz bu kurs vasitəsilə istər nəzəri cəhətdən, istərsə də praktiki cəhətdən kurs dinləyicilərinə çatdırılacaqdır. Bu kurs müəssisə və şirkətlərdə böyük həcmli məlumatı təhlil edərək qərar qəbul etmək istəyənlər üçün kifayət qədər əhatəli praktiki bələdçi rolunu oynayır. Bu, həm də təlim iştirakçılarının təlimdən dərhal sonra analitikanın imkanlarından istifadə etməklə rəqabatədavamlı qərarlar vermələrinə kömək edəcəkdir.

R proqramında öyrənərək tətbiq edəcəksiniz:

• Polynomial Regression, Support Vector Regression, Decision Tree Regression, Random Forest Regression
• GGPlot2, Matplot, Logistic Regression
• Clustering, K-Means Clustering, Hierarchical Clustering
• Appriori, Eclat
• The Upper Confidence Bound Intuition
• Thomson Sampling metodologiyası
• Logistic Regression
• K-Nearest Neighbors
• Evaluating Classification Model Performance
• Süni Zəka (AI-Artificial Intelligence) nədir və tətbiq nümunələri
• H2O ilə Machine Learning (maşın öyrənməsi*)
• ARIMA / H2O ilə proqnoz vermə (Forecasting)
• Deep Learning Model - dərin öyrənmə* modeli

Təlim üçün tələblər nələrdir?

Təlimdə iştirak etmək üçün heç bir ön bilik tələb edilmir. Ancaq ilkin R bilikləri və kodlaşdırma anlayışının olması proqramı daha tez bir zamanda mənimsəməyə kömək edəcək! 

Təlimdə uğurlu olmaq və sizi karyeranızda 1 addım önə atacaq bu bilikləri öyrənməniz üçün Analitik düşüncəyə sahib olmaqla yanaşı bu bilikləri öyrənməyə həvəsli olmalısınız!

Təlim proqramı kimlər üçün nəzərdə tutulmuşdur?

• Analitikanı öyrənmək istəyən, ancaq analitik bilik və təcrübəsi olmayan proqramistlər
• Biznes mütəxəssisləri və tədqiqatçılar
• Verilənlər bazası mütəxəssisləri (Database Administrator/Engineer/Specialist və s.) 
• Data Analitikasını R-da tətbiqi şəkildə öyrənmək istəyənlər
• Satış, supermarket, telekommunikasiya, bank və digər biznes sahələrində analiz edərək hesabat hazırlayanlar

Təlim müddətində mentorluq xidməti

Müştəri məmnuniyyətini önə alaraq və iştirakçı rəyini nəzərə alaraq təlimin proqramını və keyfiyyətini daim təkmilləşdiririk. Bu məqsədlə təlim müddətində iştirakçılara mentorluq xidməti göstəriləcək. Mentor, təlim müddətində iki dəfə skype vasitəsilə iştirakçının suallarını cavablandıracaq, tapşırıqları etməkdə, keçirilənləri təkrarlamaqda və keysləri həll etməkdə iştirakçılara kömək edəcək. Bununla iştirakçılar əldə etdikləri bilikləri möhkəmləndirərək analitikanı daha yaxşı mənimsəmiş olacaqlar.

Təlimin ünvanı, başlama vaxtı, müddəti və qiyməti:

Ünvan:              Aşıq Alı 2A (Odlar Yurdu universiteti ilə üzbəüz )

Müddət:             30 saat (6 həftə, hər həftə 5 saat)

Təlim cədvəli:

İştirak etmək üçün qeyd:

* Təlimdə iştirakınızı qeydiyyatdan keçməklə təsdiqləyirsiniz.

* Yalnız qeydiyyatdan keçənlər təlimdə iştirak edə biləcək.

* Qeydiyyat haqqında daha ətraflı məlumat üçün aşağıdakı əlaqə vasitələrinə müraciət edə bilərsiniz.

Məlumat üçün əlaqə vasitələri: 

E-mail : info@qss.az

Mob.: (+99477) 341 43 40

Kanada və Amerika üçün əlaqə vasitəsi:

Mob.: +1 647-866-4774