Poniżej podaję konkretne szkolenia, które zwykle realizuję. Ich głównym celem nie jest nauka kwestii technicznych (znajdziecie tańsze źródła, które Was tego nauczą). Zamiast tego skupiamy się na odpowiednim podejściu do analizy danych, wyrobieniu intuicji. Dzięki temu żadne dane ani metody statystyczne nie będą Wam straszne, bo będziecie to wszystko “czuć”. Po kliknięciu na zdjęcie, zapoznacie się ze szczegółowym planem całego szkolenia, wraz z informacją, ile czasu zwykle zajmuje. Jest to jednak dość indywidualne, bo tempo staram się dostosować do poziomu, na którym jesteście. Jeśli np. umiecie programować, zwykle szkolenie trwa krócej.

Najważniejsze szkolenie w ofercie. Zaczynamy od podstaw R i analizy danych, ucząc się tych rzeczy równolegle (to znaczy wykorzystujemy R od razu do najpopularniejszych problemów  związanych z danymi). Szkolenie nie ma nic wspólnego z popularnymi kursami statystyki na studiach, ale przerabiamy to, co rzeczywiście jest wykorzystywane w praktyce. Po jego ukończeniu będziecie wiedzieć, jak zabrać się do analizy, jak przekształcać dane, jak najlepiej je podsumować, jak tworzyć wysokiej jakości wykresy i jak badać zależności między cechami. Zobacz program.

Kontynuacja szkolenia z podstaw R i analizy danych. Nauczycie się trochę bardziej złożonych operacji, ale koniecznych w pracy analityka, m.in. łączenia danych z kilku plików czy zmiany kształtu (tabele przestawne). Oprócz czego dowiecie się, jak wykorzystać R, by stworzyć profesjonalnie wyglądający raport, powiemy sobie trochę o szeregach czasowych i elementach statystyki (tylko to, co jest wykorzystywane w praktyce). Przejdziemy też przez dwa dłuższe zadania, o których rozwiązanie zostały poproszone osoby starające się o pracę w pewnych firmach zajmujących się analizą danych. Zobacz program.

Od czego zależy długość naszego życia? Ile dni dłużej będę żył, jeśli zacznę biegać pół godziny dziennie? Na wiele relacji między zmiennymi wpływ ma szereg czynników, których nie jesteśmy w stanie uwzględnić, stosując podstawowe techniki analizy danych. W wielu takich sytuacjach wystarczy jednak zbudować odpowiedni model. Na tym szkoleniu dowiecie się, jak użyć modelowania do podsumowania relacji, do prognozy, do badania przyczynowości oraz do wyjaśniania, dlaczego dana zmienna przyjmuje takie a nie inne wartości. Szkolenie można też potraktować jako wstęp do uczenia maszynowego. Zobacz program.

Na szkoleniu dowiecie się, że uczenie maszynowe to nie zbiór magicznych zaklęć, ale zestaw dość podstawowych technik, wcale nietrudnych do opanowania. Przekonacie się, że temat nie jest tak ciężki, jak go przedstawiają, a możliwe zastosowania naprawdę potężne. Głównym celem jest poznanie jednego z najpopularniejszych i najlepszych algorytmów, tzw. lasu losowego (Random Forest). Po szkoleniu powinniście móc z powodzeniem zbudować model, który będzie można komercyjnie wykorzystać. Zobacz program.

Jeśli budowa modeli uczenia maszynowego to główne zadanie, jakim chcecie się zajmować, podstawowe algorytmy najprawdopodobniej okażą się niewystarczające. Na tym szkoleniu poznasz inne, w tym uważany obecnie za najpotężniejszy, Extreme Gradient Boosting (wygrywający większość konkurencji na kaggle.com). Oprócz tego dowiesz się o metodach wspomagających budowę modelu (PCA), jak również o tzw. uczeniu bez nadzoru (analiza skupień). Zobacz program.

Szkolenie dla osób, które chciałyby poznać jeden z najbardziej złożonych algorytmów uczenia maszynowego, sieć neuronową. Zaczniemy od najprostszych wersji, a skończymy na naprawdę skomplikowanym modelu do rozpoznawania obrazów. Wykorzystamy bibliotekę Keras, jeden z najpopularniejszych interfejsów dla TensorFlow. Szkolenie przeznaczone również dla pasjonatów, których interesuje temat sztucznej inteligencji. Zobacz program.

Nauczycie się, jak przy pomocy R i pakietu shiny tworzyć w relatywnie prosty sposób świetnie wyglądające aplikacje. W trakcie lekcji stworzymy od zera kilkanaście działających aplikacji — być może niektóre z nich przydadzą się w Waszej codziennej pracy. Dowiecie się, czym jest programowanie reaktywne, gdyż bez tej wiedzy ciężko napisać od zera swoją aplikację (pozostaje jedynie modyfikacja gotowych). Przedstawię również proces umieszczania aplikacji na serwerze oraz podzielę się mnóstwem dobrych praktyk, które optymalizują pracę z shiny. Zobacz program.

Program przeznaczony dla pracowników naukowych oraz ambitnych studentów, którzy chcieliby zrozumieć, jak weryfikuje się hipotezy, czym są przedziały ufności, p-wartość, testy t-Studenta, ANOVA czy regresja liniowa. Materiał pokrywa się mniej więcej z kursami statystyki na studiach, z tą różnicą, że naprawdę staram się wytłumaczyć, o co w tym chodzi. W szczególności na szkoleniu zyskać mogą osoby, które chcą przeprowadzić analizę statystyczną i poprawnie opisać wyniki do publikacji naukowej, jak również obronić się przed zarzutami recenzentów. Zobacz program.

Jeśli znacie R dość dobrze, ale czujecie, że można wycisnąć z niego jeszcze więcej, macie rację. Na tym szkoleniu dowiecie się między innymi, jak szukać błędów w kodzie (oraz jak pisać, żeby popełniać ich jak najmniej), na czym polega programowanie obiektowe i funkcyjne, jak pisać dobre funkcje oraz jak samemu stworzyć pakiet R wraz z dokumentacją (oraz udostępnić go całemu światu). Poznacie również techniki, o których być może nawet nie wiedzieliście, że istnieją, a które bardzo usprawnią Waszą współpracę z R oraz jakimkolwiek innym językiem. Zobacz program.