Klassikaal
Dit is een leervorm waarbij je tijdens 1 tot 5 aaneengesloten dagen klassikale theorie krijgt aangeboden van een trainer waarna je deze theorie in de praktijk brengt middels opdrachten op een pc. De verhouding tussen theorie en opdrachten is ongeveer 50/50. Deze combinatie zorgt voor een optimale verwerking van de leerstof.
Deze training komt in aanmerking voor een STAP subsidie. Let wel op! Voor deze derde ronde moet de startdatum van de training vallen tussen 29 juli en 30 november.
Tijdens deze training ga je aan de slag met de werking van verschillende machine learning algoritmes. Ook raak je bekend met de basisprincipes van de statistieken die worden toegepast binnen machine learning. Hierbij behandel je onderwerpen als multivariable regressie en de optimalisatie van de prestaties van toegepaste algoritmes. Na afloop kun je zelfstandig machine learning toepassen op een dataset en de keuzen tijdens de verschillende data science projectfases onderbouwen en presteren.
Jouw resultaat
Na afloop van deze training:
Ken je de basisbegrippen van machine learning
Kun je data voorbereiden ten behoeve van machine learning algoritmes
Kun je een classificatie algoritme trainen en evalueren
Kun je een vraag beantwoorden met data
Ben je bekend met Hypothesis Testing
Ben je bekend met de principes en vormen van (enkelvoudige) lineaire regressie
Ben je bekend met Model Fitting en weet je wat de oorzaak is van under- of overfitting
Kun je features selecteren, combineren en verbeteren
Ken je de principes van en kun je werken met support vector machine algoritmes
Ken je de wiskundige/statistische achtergrond van verschillende classificatie-algoritmes
Ken je de principes van en kun je werken met ensemble methoden
Kun je de performance van een toegepast model meten en evalueren
Ken je de toepassingsgebieden en voor- en nadelen van Python Libraries voor ML
Voor wie
Je wilt je graag verdiepen in data science en machine learning in combinatie met Python. Dit is een vervolg op de training Python met Data Science.
Aanpak
Het intensieve programma van deze training bestaat uit theorie, demo’s, praktijkopdrachten en discussie. De deelnemer gaat ook zelf aan de slag met Python en data science en machine learning libraries. Ook leer je als deelnemer de verschillende algoritmes kennen inclusief de theoretische achtergronden hiervan. Daarnaast kun je de performance van een gekozen algoritme beoordelen en feature engineering toepassen om een model te verbeteren.
Voorkennis
Je hebt kennis op het niveau van de training Python voor Data Science. Dit is benodigd voor het deelnemen aan deze training.
Studiemateriaal
Computrain gebruikt het meest actuele, Engelstalige studiemateriaal, dat speciaal is ontwikkeld voor deze training. Tevens beschik je over een zeer moderne online leeromgeving, e-Connect. Deze omgeving bevat alle informatie die je voor de training nodig hebt en aanvullende informatie. Daarnaast kun je makkelijk communiceren met je mededeelnemers.
Klassikaal of virtual classroom
Je kunt dit programma klassikaal volgen op een locatie naar keuze. Omdat je binnen een groep veel van elkaar leert, bieden we je een alternatieve locatie aan wanneer er voor jouw voorkeurslocatie onvoldoende aanmeldingen zijn. Onze leslocaties zijn gevestigd door heel Nederland. Geef je de voorkeur aan lessen op vaste tijden, met een docent én digitaal? Dan biedt virtual classroom je de uitkomst. Voor meer informatie over onze opleidingsvarianten, zie de pagina Opleidingsvarianten op onze website.
Naast de aangegeven kosten kan er in de loop van je studie sprake zijn van eventuele aanvullende kosten. Of je te maken krijgt met deze kosten is afhankelijk van je studiebehoefte. Zo kan je bijvoorbeeld kiezen voor extra examenbegeleiding of het maken van een herexamen wanneer je niet in een keer slaagt. Het menu met extra mogelijkheden en de bijbehorende kosten vind je hier en in de online leeromgeving e-Connect, waar je na de inschrijfbevestiging toegang toe hebt.
Locatie- en arrangementskosten
Computrain regelt voor jou een arrangement bestaande uit onbeperkt koffie, thee en ijswater. In het dagarrangement is ook een uitgebreide lunch inbegrepen. De arrangementskosten bedragen € 25,- (excl. btw) per dag of € 5,50 (excl. btw) per avond. Staat er een verwijzing naar locatie- en arrangementskosten? Dan brengen wij naast arrangementskosten ook locatiekosten in rekening. De locatiekosten bedragen € 29,50 (excl. btw) per dag of € 10,- per avond (excl. btw).
Reprorechten en hand-outs
Voor opleidingen van onze businesspartners worden er kosten voor reprorechten en hand-outs in rekening gebracht. Het betreft hier een eenmalig bedrag van € 15,- (excl. btw).
Btw
Kies je voor wettelijk erkend onderwijs, MBO-niveau 2, 3 of 4, Associate degree, HBO Bachelor of volledige Master, dan bieden wij deze opleiding altijd vrijgesteld van btw aan. De overige opleidingen en trainingen zijn belast met 21% btw. Voor organisaties die geen btw kunnen terugvorderen, is vrijstelling van btw mogelijk. In dat geval komt er 10% opslag bovenop de exclusief-btw-prijs. Dit betekent een groot voordeel op de prijs inclusief btw en is een absolute aanrader. Betaal je jouw opleiding of training zelf? Dan geldt er geen opslag van 10%. Studie-, trainingsmaterialen, reprorechten en arrangementskosten zijn altijd belast met 9% btw. Wordt er enkel een totaalprijs vermeld, dan kan het zijn dat op een deel van deze samengestelde prijs btw van toepassing is.
Python voor Data Science Advanced
Cursusvorm
Klassikaal
Dit is een leervorm waarbij je tijdens 1 tot 5 aaneengesloten dagen klassikale theorie krijgt aangeboden van een trainer waarna je deze theorie in de praktijk brengt middels opdrachten op een pc. De verhouding tussen theorie en opdrachten is ongeveer 50/50. Deze combinatie zorgt voor een optimale verwerking van de leerstof.
