1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1

קורס Turbo AI: Practical Machine Learning with Python

קורס Turbo AI: Practical Machine Learning with Python בהיקף 40 שעות אקדמיות (5 מפגשים), מתחום AI ב-John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. הקורס מועבר על ידי מרצים מהתעשייה, במתכונת פרונטלית או אונליין, עם דגש על תרגול ויישום. בין הנושאים המרכזיים: Python Refresher/Crash Course · Introduction to Data Analysis · Machine Learning Basic Concepts · Business and Data Understanding.

מרצים מהתעשייה 40 שעות אקדמיות · 5 מפגשים

אורך הקורס40 שעות אקדמיות

רמת קהללאנשי מקצוע בתחום

מתכונת לימודפרונטלי או אונליין

יתרון ייחודיPython Refresher/Crash Course · Introduction to Data Analysis · Machine Learning

בוגרינו עובדים בחברות המובילות

למה ללמוד AI?

Turbo AI: Practical Machine Learning with Python הוא קורס מקצועי בתחום AI. המטרה: לתת ידע מסודר, כלים שעובדים בפועל ותרגול שמכין לעבודה אמיתית.

ידע מקצועי בתחום AI

עולם ה-AI משתנה בקצב שבו לא מספיק "להכיר" את הכלים: צריך לדעת לשלב אותם בתהליכי עבודה אמיתיים, להבין את המגבלות ולהפיק ערך מדיד.

תוכנית ממוקדת

9 חלקים ב-40 שעות אקדמיות, שמכסים בין היתר: Python Refresher/Crash Course · Introduction to Data Analysis · Machine Learning Basic Concepts · Business and Data Understanding.

תרגול ויישום

הדגש הוא על עבודה מעשית עם הכלים והשיטות שבהם משתמשים בשטח, כך שאפשר ליישם את הנלמד כבר למחרת.

מרצים מהתעשייה

המרצים הם אנשי מקצוע פעילים שמביאים ניסיון מפרויקטים אמיתיים, לא רק חומר לימוד.

מחלקת ההשמה של ג'ון ברייס

* ליווי והכוונה בתהליך ההכנה לשוק העבודה. אין במידע זה התחייבות להשמה, לעבודה או לשכר.

סיפורי בוגרים

" הקורס המוצלח ביותר שעברתי בתחום ה-AI ב-3 שנים האחרונות. הפתרונות שהציגו המרצים ואופן הבנייה של הידע באמצעות מערך שיעור חכם נותן לכולם יכולת להתחבר ליכולות הגבוהות ביותר של ה-AI היום בלי לשרוף זמן על ניסוי וטעייה ותסכול מסרטוני יוטיוב. "

ציון גלבנדבוגר קורס כלי AI פרקטיים

למי מתאים הקורס?

This course is mainly intended for Data Analysts, Developers, Business Intelligence…

This course is mainly intended for Data Analysts, Developers, Business Intelligence professionals, Data Engineers, and other roles responsible for analyzing the organization’s data.

תנאי קבלה

Basic understanding of Programming concepts

מסלול ההכשרה והסילבוס

תוכנית הלימודים בנויה מ-9 חלקים בהיקף כולל של 40 שעות אקדמיות. בכל חלק משלבים הסבר, דוגמאות ותרגול על כלים אמיתיים.

מה תלמדו בקורס

מה כולל הקורס

40 שעות אקדמיות

5 מפגשים, פרונטלי או אונליין.

סילבוס להורדה

תוכנית הלימודים המלאה נשלחת אליכם לאחר השארת פרטים.

תעודת סיום

תעודה מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix, למי שעומד בדרישות הקורס.

סילבוס מפורט

01 Python Refresher/Crash Course 4 שעות –

תיאור המודול

נושאים נלמדים

IntroductionIDEs and Tools for data analysisData types and stringsControl structuresFunctions and functional programmingCollectionsObject OrientedModules and Packages

02 Introduction to Data Analysis 4 שעות +

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Data ScienceMachine Learning OverviewData Analysis and ML Packages overviewDemo – Complete Machine Learning task

03 Machine Learning Basic Concepts 4 שעות +

תיאור המודול

נושאים נלמדים

OverviewWhy LearnApplicationsMachine Learning ProcessLearning Types: Supervised LearningUnsupervised LearningSemi-Supervised LearningActive LearningReinforcement learningBatch vs Online LearningInstance-based vs model-based learningCRISP – DM Methodology

04 Business and Data Understanding 4 שעות +

תיאור המודול

נושאים נלמדים

ML tasksAlgorithmsVariables and FeaturesTraining, Validating and Testing DataExploratory AnalysisTypes of data/featuresPanda's package (python) Series and Data framesSelecting dataGrouping and aggregationData visualizationMatplotlib and Seaborn packages (python) Line and bar graphsScatter graphsHistograms and distributionsBar plots and Box-plotHeat map and correlationOther useful graphs for statisticsAnimations and events

05 Data Preparation 4 שעות +

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Data preparation and cleaningDealing with Missing valuesCentral tendencyMean/median/modeBiasVariance and standard deviationStandard scoresFeature scaling – standardization and normalizationNumPy package (python) Vectors and matrixesMulti-dimensional arraysFunctionsSlicing and fancy indexingLinear algebraFeature EngineeringFeature selectionsDummy variablesConverting continuous variable to discrete

06 Supervised Learning 4 שעות +

תיאור המודול

נושאים נלמדים

OverviewRegressionsClassificationLinear Regression Least Squares using NumPyUsing scikit-learn packageGradient descent using TensorFlow packageNon-Linear RegressionSciPy package (python) InterpolationCurve fitOptimizationStatisticsImage processingIntegration and moreLogistic RegressionModel evaluation using metricsSVMTuning hyper parametersCross validation and grid searchDecision trees and random forestsNaïve BayesKNNClassification Multi classMulti labelOne vs AllAll vs All

07 Unsupervised Learning 4 שעות +

תיאור המודול

נושאים נלמדים

OverviewClusteringK-MeansRecommender systems

08 Deep Learning and Neural Networks 4 שעות +

תיאור המודול

נושאים נלמדים

Deep LearningNeural networks overviewThe perceptronNetwork structure and hidden layersActivation functionsTraining the networkOptimizationForward and back propagationGradient decentConvergenceLearning rateOverfitting and underfittingAdding biasBoltzmann MachinesConvolutional Neural NetworksRecurrent Neural NetworksSOMAuto Encoders

09 Advanced topics 4 שעות +

תיאור המודול

נושאים נלמדים

NLPAnomaly detectionHandling imbalanced dataEnsemble methods

סך כל שעות הלימוד בקורס: 40 שעות

הורדת הסילבוס מתאפשרת לאחר השארת פרטים

טכנולוגיות וכלים

Python

תעודת סיום קורס

מסיימי הקורס שעומדים בדרישות זכאים לתעודת סיום מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. הסמכות חיצוניות, כאשר קיימות, כפופות לתנאי הגוף המסמיך.

למה ללמוד בג'ון ברייס, זרוע ההדרכה של matrix

הקורס מועבר במסגרת John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. כך ההכשרה יושבת בתוך מעטפת טכנולוגית רחבה שמחוברת לעולמות הפיתוח, הענן, הדאטה וה-AI.

17,000+

עובדים בקבוצה

6,000+

לקוחות

50+

מדינות פעילות

חברה ציבורית

גלובלית ומובילה

John Bryce כחטיבת ההדרכה של Matrix
מרצים בעלי ניסיון מקצועי מהתעשייה
דגש על תרגול ויישום ולא רק על תיאוריה
תכנים שמתעדכנים לפי השוק
התאמה גם להכשרות סגורות לארגונים

אפשרויות תשלום ומימון

פיקדון חיילים משוחררים

אפשרות שימוש בפיקדון לזכאים.

מימון ופריסת תשלומים

מסלולי תשלום נוחים ומותאמים.

פתרונות גמישים

מגוון אפשרויות בהתאם לצורך.

ליווי פיננסי

יועץ ילווה אתכם בבחירת המסלול.

שאלות נפוצות

הקורס מיועד לThis course is mainly intended for Data Analysts, Developers, Business Intelligence professionals, Data Engineers, and other roles responsible for analyzing the organization’s data.. נדרש: Basic understanding of Programming concepts.

40 שעות אקדמיות, ב-5 מפגשים. המתכונת פרונטלית או אונליין, לפי המחזור.

הקורס מכסה Python Refresher/Crash Course, Introduction to Data Analysis, Machine Learning Basic Concepts, Business and Data Understanding ועוד. הסילבוס המלא זמין להורדה לאחר השארת פרטים.

כן. מסיימי הקורס שעומדים בדרישות זכאים לתעודת סיום מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix.

כן. הקורסים המקצועיים מותאמים גם להכשרות סגורות לצוותים בארגונים, כולל התאמת תכנים ודגשים לצרכי הארגון.

0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0

רוצים לבדוק אם Turbo AI: Practical Machine Learning with Python מתאים לכם?

השאירו פרטים ונחזור אליכם עם מידע על המועד הקרוב, המתכונת ואפשרויות ההכשרה לצוותים.

fullName

fullPhoneNumber

חייגו שלחו וואטסאפ

קורס Turbo AI: Practical Machine Learning with Python

בוגרינו עובדים בחברות המובילות

למה ללמוד AI?

ידע מקצועי בתחום AI

תוכנית ממוקדת

תרגול ויישום

מרצים מהתעשייה

מחלקת ההשמה של ג'ון ברייס

סיפורי בוגרים

למי מתאים הקורס?

This course is mainly intended for Data Analysts, Developers, Business Intelligence…

תנאי קבלה

מסלול ההכשרה והסילבוס

מה תלמדו בקורס

מה כולל הקורס

40 שעות אקדמיות

סילבוס להורדה

תעודת סיום

סילבוס מפורט

טכנולוגיות וכלים

תעודת סיום קורס

למה ללמוד בג'ון ברייס, זרוע ההדרכה של matrix

אפשרויות תשלום ומימון

פיקדון חיילים משוחררים

מימון ופריסת תשלומים

פתרונות גמישים

ליווי פיננסי

שאלות נפוצות

רוצים לבדוק אם Turbo AI: Practical Machine Learning with Python מתאים לכם?

אפשרויות נגישות

התאמות תוכן

ניווט והתמצאות

התאמות צבע

מידע