Scopul acestui program este de a oferi participanților o introducere în domeniul algoritmilor de învățare asistată de tip „machine learning”, print-o serie de studii de caz folosind baze de date mari, „big data”. În cadrul cursului veţi studia cum să preziceţi prețul locuințelor în funcţie de parametrii unei locuințe, cum să sumarizați recenziile de produs, precum și cum funcţionează recomandările de produs. Printr-o experiență aplicată, „hands-on”, prin intermediul acestor studii de caz veți putea să folosiţi metode de „machine learning” în diverse alte domenii. Acest program oferă o aprofundare în domeniul de specializare al științei datelor.
Pachet informati: descrierea cursului
Taxa: 180 lei. Se aplică o reducere de 5% pentru studenţii, masteranzii şi doctoranzii UBB
Data cursului: 4 mai 2018, 8 ore, începere de la ora 8:00.
Locul desfăşurării: Facultatea de Sociologie şi Asistenţă Socială, str. Anghel Saligny, sala 401
Nivelul cursului:
- Necesită cunoștiințe la nivel introductiv de statistică;
- Acest curs tratează conceptele de „machine learning” ca o cutie neagră;
- Cursul va fi concentrat pe înțelegerea sarcinilor de lucru și asocierea acestor sarcini cu instrumente de „machine learning”, ulterior analizând calitatea rezultatelor;
- Cursanții nu necesită să cunoască în prealabil nici un limbaj de programare.
Tip program:
- Curs deschis destinat oricărui participant înscris.
- Absolvenți sau persoane înscrise la un program universitar, indiferent de nivel.
Agenda:
- Introducere: prezentarea programului
- Sesiunea 1: Regresie. Studiu de caz: prezicerea preţului la locuinţe
- Sesiunea 2: Clasificare. Studiu de caz: sentiment analysis
- Sesiunea 3: Clustering şi similaritate. Studiu de caz: obţinere de documente similare
- Sesiunea 4: Recomandări de produs. Studiu de caz: recomandări pentru muzică
Ablități dobândite:
- Identificarea de potenţiale aplicații pentru „machine learning” în practică;
- Descrierea diferențelor de bază în analizele bazate pe regresie, clasificare și “clustering”;
- Selectarea intrumentelor adecvate pentru a rezolva potențiale probleme;
- Reprezentarea datelor voastre ca „intrări” în modele de machine learning;
- Evaluarea nivelului de calitate a unui model prin matrici de erori;
- Construirea unei aplicaţii cap coadă care foloseşte “machine learning” ca element central.
Beneficii ale programului:
- Capacitatea de a înțelege sentimentele utilizatorilor pe baza datelor;
- Capacitatea de lua decizii despre produse pe baza datelor;
- Clasificarea predictorilor de reacții ale utilizatorilor;
- Capacitatea de a folosi baze de date mari;
- Capacitatea de a aplica „machine learning” pe baze de date mari.
Tooluri folosite:
- Se va folosi The Jupiter Notebook, un instrument pentru manipularea interactivă a datelor și proiectelor științifice
- Acesta se bazează pe limbajul Python, însă nu necesită stăpânirea acestuia.
Intenție de participare
- Înscrierile se fac la: Cristian Pop, pop86@gmail.com.
- Mailul va contine numele, compania sau institutia afliată, telefonul și faptul că doriți să participați la curs. Veți primi un mail de confirmare.
Data limită: 3 aprilie, ora 13.
Admiterea la cursurile deschise ale Universității Babeș-Bolyai este deschisă tuturor absolvenților de studii universitare, indiferent de nivel. De asemenea este deschisă tuturor celor înscriși la un program universitar.
Taxa de paticipare
Plata se poate efectua în două feluri:
- la sediul Facultăţii de Sociologie și Asistență socială, str. Anghel Saligny, camera 205;
- Internet-banking în contul: RO35TREZ21620F330500XXXX – Trezoreria Cluj – cod fiscal: 4305849, cu menţiunea „Pentru cursul deschis Sentyment Analysis, din cadrul Facultăţii de Sociologie şi Asistenţă Socială”.
Actele necesare
Se vor completa după efectuarea plăţii, în ziua cursului:
Responsabili program:
Cristian Pop
Lector universitar doctor
Departamentul de Sociologie
cristi.pop86@gmail.com
Norbert Petrovici
Conferențiar universitar doctor
Departamentul de Sociologie
norbertpetrovici@socasis.ubbcluj.ro