Analizy wielowymiarowe w Python

Dla kogo?

Dla wszystkich, którzy znają język Python, chcieliby poszerzyć swoją wiedzę z zakresu analiz wielowymiarowych i których przedmiotem zainteresowania są zjawiska złożone, np. w medycynie, badaniach rynkowych i marketingowych, psychologii, naukach przyrodniczych, technicznych.

Efekty szkolenia:

• Poznasz najczęściej wykorzystywane techniki do analizy danych wielowymiarowych
• Dowiesz się jak wydobyć kluczowe informacje ukryte w danych
• Zobaczysz, jak zredukować wymiar danych i jak grupować obiekty do siebie podobne
• Dostaniesz praktyczne wskazówki dotyczące interpretacji uzyskanych wyników
• Zdobędziesz podstawy do rozwijania umiejętności analitycznych w każdej branży
• Pogłębisz swoją wiedzę w zakresie pracy w Pythonie

Program szkolenia:

1. Analiza skupień
   • Metody hierarchiczne
   • Metoda k-średnich
   • Grupowanie gęstościowe (ang. density-based)
   • Ocena skupień
2. Redukcja wymiarowości
   • Analiza składowych głównych (ang. Principal Copmonent Analysis, PCA)
   • Rzadka analiza składowych głównych (ang. Sparse Principal Component Analysis, SparsePCA)
   • Analiza czynnikowa (ang. Factor Analysis, FA)
   • Modele mieszanin Gaussowskich (ang. Gaussian Mixture Models, GMM)
3. Analiza dyskryminacyjna (ang. Linear Discriminant Analysis, LDA)
4. Wizualizacja
   • Skalowanie wielowymiarowe
   • t-SNE

Wymagania:

• Znajomość obsługi komputera w środowisku Windows / Linux / MacOs.
• Znajomość ekosystemu Data Science Python
• Umiejętność posługiwania się Jupyter Lab
• Znajomość podstaw statystyki praktycznej
• Znajomość podstaw uczenia maszynowego
• Umiejętność posługiwania się bibliotekami Pandas i Scikit-learn