Μαθαίνεις R για statistical learning και Machine Learning με preprocessing, resampling, regularization, trees και reproducible model evaluation.
Γρήγορη απάντηση
Εισαγωγή στο AI / Machine Learning με R με μια ματιά
Live online R για statistical learning και Machine Learning με preprocessing, recipes/workflows, resampling, regularization, tree-based models και reproducible evaluation.
- Data
- Data frames, cleaning και exploratory analysis
- Preprocessing
- Recipes και leakage-aware transformations
- Models
- Linear/logistic, regularization και trees
- Workflows
- Preprocessor + model σε reproducible pipeline
- Resampling
- Cross-validation πάνω στο training set
- Metrics
- yardstick-style evaluation ανά objective
- Αποτέλεσμα
- Reproducible ML experiment με τεκμηριωμένη αξιολόγηση
- Κόστος
- 35 € / ώρα
Συστηματικό και ενδιαφέρον μάθημα που μου πρόσφερε πολύτιμη γνώση.
Περιγραφή
Εισαγωγή στο AI με R: στατιστική μάθηση σε πράξη
Η R είναι εξαιρετικό εργαλείο για στατιστική μάθηση — τη βάση πάνω στην οποία χτίζεται μεγάλο μέρος του machine learning. Στα ιδιαίτερα μαθήματα μαθαίνεις να χτίζεις και να ερμηνεύεις μοντέλα, με έμφαση στη στατιστική κατανόηση, όχι μόνο στον κώδικα.
Για φοιτητές και ερευνητές
Αν χρειάζεσαι στατιστική μάθηση για διπλωματική ή έρευνα, δουλεύουμε πάνω στα δικά σου δεδομένα, με έμφαση στη σωστή ερμηνεία αποτελεσμάτων.
Για επαγγελματίες αναλυτές
Αν ήδη χρησιμοποιείς R για ανάλυση δεδομένων και θέλεις να επεκταθείς σε μοντέλα πρόβλεψης, χτίζουμε σταδιακά τις βάσεις.
Τι χρειάζεται να γνωρίζεις ήδη
Χρειάζεται βασική εξοικείωση με R (data frames, βασική στατιστική). Δεν χρειάζεται προηγούμενη εμπειρία με machine learning.
Πες μου αν έχεις ήδη dataset για ανάλυση ή πρόβλεψη, ώστε να δουλέψουμε πάνω σε αυτό από την αρχή.
Δομή Μαθημάτων
Θεωρία και Πρακτική: Τα Μαθήματα R για Machine Learning χωρίζονται σε θεωρία και εργαστήριο. Παρέχεται πληθώρα ασκήσεων για αυτοεκπαίδευση, υποστηριζόμενες από σύγχρονο ψηφιακό υλικό.
Θα μάθετε πώς να βελτιώνετε τις δεξιότητές σας στο αντικείμενο αυτό μέσα από πραγματικά σύγχρονα παραδείγματα και projects.
Πλεονεκτήματα
Να χτίζεις μοντέλα πρόβλεψης με στατιστική βάση
Μαθαίνεις γραμμική και λογιστική παλινδρόμηση, τα θεμέλια της στατιστικής μάθησης, πριν προχωρήσεις σε πιο σύνθετα μοντέλα.
Να ερμηνεύεις σωστά τα αποτελέσματα ενός μοντέλου
Δίνουμε έμφαση στο «γιατί» ενός αποτελέσματος, όχι μόνο στο «πώς», ώστε τα συμπεράσματά σου να είναι έγκυρα.
Να αποτρέπεις overfitting με regularization
Μαθαίνεις τεχνικές όπως Ridge και Lasso, που κρατούν ένα μοντέλο γενικεύσιμο σε νέα δεδομένα.
Να δουλεύεις και με μη γραμμικά μοντέλα
Γνωρίζεις decision trees ως εναλλακτική στην παλινδρόμηση, όταν οι σχέσεις στα δεδομένα δεν είναι γραμμικές.
Να αξιολογείς την ποιότητα ενός μοντέλου
Εξοικειώνεσαι με βασικές μετρικές αξιολόγησης, ώστε να ξέρεις πότε ένα μοντέλο είναι πραγματικά αξιόπιστο.
Να συνδέεις τη μελέτη με πραγματική έρευνα ή ανάλυση
Δουλεύουμε πάνω σε πραγματικό σύνολο δεδομένων, δικό σου ή προτεινόμενο.
Μαθήματα R για Machine Learning Προσαρμοσμένα στις Ανάγκες σας — Online, Πανελλαδικά
Είτε είστε αρχάριος είτε έχετε ήδη εμπειρία, τα Μαθήματα R για Machine Learning είναι εξατομικευμένα στον δικό σας ρυθμό μάθησης και τους στόχους σας, από την κατανόηση των βασικών εννοιών έως την ανάπτυξη σύνθετων projects.
Παρακολουθείτε online σε πραγματικό χρόνο, από την άνεση του χώρου σας, διαθέσιμα σε κάθε γωνιά της Ελλάδας.
Παρέχω συνεχή υποστήριξη με εργαστήρια, ασκήσεις και ψηφιακούς πόρους για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας και να είστε πάντα ένα βήμα μπροστά στην επαγγελματική ή ακαδημαϊκή σας εξέλιξη.
Πιστοποιητικό & Υποστήριξη Επαγγελματικής Ανάπτυξης
Με την ολοκλήρωση των μαθημάτων: Μαθήματα R για Machine Learning, παρέχεται πιστοποιητικό ολοκλήρωσης (μάθημα και ώρες) που μπορεί να εμπλουτίσει το επαγγελματικό σας προφίλ.
Προσφέρεται επίσης υποστήριξη στη δημιουργία επαγγελματικού βιογραφικού που θα σας βοηθήσει να ξεχωρίσετε στην αγορά εργασίας.
Curriculum
R 4.6 και αναπαραγώγιμο περιβάλλον ανάλυσης
Χρησιμοποιούμε R 4.6.x ως σύγχρονο baseline και οργανώνουμε project, scripts και dependencies ώστε η ανάλυση να μπορεί να επαναληφθεί. Η αναπαραγωγιμότητα αντιμετωπίζεται ως μέρος της ποιότητας και όχι ως τελικό «καθάρισμα».
Tidy data και προετοιμασία dataset
Καθαρίζεις, μετασχηματίζεις και οργανώνεις δεδομένα σε συνεπή μορφή πριν τη μοντελοποίηση. Μαθαίνεις να εντοπίζεις ελλείψεις, λάθη τύπων και μεταβλητές που χρειάζονται μετασχηματισμό.
Εξερευνητική ανάλυση και οπτικοποίηση
Μελετάς κατανομές, σχέσεις και ακραίες τιμές με γραφήματα και περιγραφική στατιστική. Στόχος είναι να καταλάβεις το dataset πριν ζητήσεις από ένα μοντέλο να βγάλει συμπέρασμα.
Resampling, train/test και αποφυγή leakage
Χωρίζεις σωστά τα δεδομένα και χρησιμοποιείς resampling για πιο αξιόπιστη αξιολόγηση. Βλέπεις πώς preprocessing που γίνεται σε λάθος στάδιο μπορεί να διαρρεύσει πληροφορία από το test set.
Γραμμική και λογιστική παλινδρόμηση
Χτίζεις μοντέλα πρόβλεψης αριθμητικών τιμών και κατηγοριών και κατανοείς τις βασικές παραδοχές τους. Ερμηνεύεις coefficients και συνδέεις το στατιστικό μοντέλο με το πραγματικό ερώτημα.
Regularization και επιλογή μεταβλητών
Χρησιμοποιείς Ridge/Lasso και feature selection για να μειώσεις περιττή πολυπλοκότητα και overfitting. Μαθαίνεις να ξεχωρίζεις πρόβλεψη, ερμηνεία και σταθερότητα του μοντέλου.
Decision trees και ensemble models
Γνωρίζεις δέντρα αποφάσεων και ensemble προσεγγίσεις ως εναλλακτικές σε γραμμικά μοντέλα. Συγκρίνεις απόδοση και ερμηνευσιμότητα αντί να θεωρείς το πιο σύνθετο μοντέλο πάντα καλύτερο.
Workflows μοντελοποίησης και επαναλήψιμο preprocessing
Οργανώνεις preprocessing, model specification, resampling και metrics σε μία συνεπή ροή εργασίας με σύγχρονα εργαλεία του R οικοσυστήματος. Έτσι μειώνονται χειροκίνητα βήματα και ασυνέπειες.
Αξιολόγηση, μετρικές και ερμηνεία αποτελεσμάτων
Επιλέγεις κατάλληλες μετρικές για regression ή classification και εξετάζεις αβεβαιότητα, λάθη και περιορισμούς. Μαθαίνεις να εξηγείς τι υποστηρίζουν τα δεδομένα και τι όχι.
Capstone: πλήρης ανάλυση πραγματικού dataset
Ολοκληρώνεις μία αναπαραγώγιμη ανάλυση από την εισαγωγή δεδομένων μέχρι το τελικό μοντέλο και την ερμηνεία. Παραδίδεις κώδικα, γραφήματα, metrics και σύντομη τεκμηρίωση επιλογών.
Μικρό λεξικό R & Statistical Learning
- Tidy data
- Δομή δεδομένων όπου κάθε μεταβλητή είναι στήλη, κάθε παρατήρηση γραμμή και κάθε τιμή ένα κελί.
- Resampling
- Επαναλαμβανόμενοι διαχωρισμοί δεδομένων που χρησιμοποιούνται για πιο αξιόπιστη εκτίμηση απόδοσης.
- Regularization
- Τεχνική που περιορίζει την πολυπλοκότητα ενός μοντέλου ώστε να μειώνεται το overfitting.
- Feature selection
- Διαδικασία επιλογής των μεταβλητών που προσφέρουν χρήσιμη πληροφορία για το μοντέλο.
- Data leakage
- Μη επιτρεπτή μεταφορά πληροφορίας από validation/test δεδομένα προς την εκπαίδευση.
- Reproducibility
- Δυνατότητα να επαναληφθεί η ίδια ανάλυση με τα ίδια δεδομένα, βήματα και περιβάλλον.
- Overfitting
- Υπερβολική προσαρμογή στα δεδομένα εκπαίδευσης που μειώνει την απόδοση σε νέα δεδομένα.
Συχνές Ερωτήσεις
Χρειάζεται να ξέρω ήδη R;
Τι είναι preprocessing recipe;
Τι είναι resampling;
Θα μάθω regularization;
Περιλαμβάνονται tree-based models;
Πώς αποφεύγουμε data leakage;
Τι θα μπορώ να κάνω μετά το μάθημα;
Πόσο διαρκεί κάθε μάθημα;
Ποιο είναι το κόστος ανά ώρα μαθήματος;
Υπάρχει δυνατότητα ομαδικών μαθημάτων;
Σε ποιο επίπεδο απευθύνεται;
Τι θεματικές/τεχνολογίες καλύπτονται;
Ποιος είναι ο εκπαιδευτής;
Πώς ξεκινάω;
Ομαδικά μαθήματα (max άτομα: 4)
Τα Ομαδικά Ιδιαίτερα Μαθήματα Πληροφορικής συνδυάζουν την ευελιξία ενός ιδιαίτερου με το πλεονέκτημα της συνεργατικής μάθησης.
Εάν έχεις φίλους, συμφοιτητές ή συναδέλφους με παρόμοιους στόχους, είναι φρόνιμο να οργανωθείτε οι ίδιοι σε ομάδα 2 έως 4 ατόμων.
Με αυτόν τον τρόπο, μπορείτε να επωφεληθείτε από σημαντικές εκπτώσεις στο κόστος των μαθημάτων, ενώ παράλληλα διατηρείτε την εξατομικευμένη προσέγγιση που προσφέρει ένα ιδιαίτερο μάθημα.
Η ομαδική μάθηση ενισχύει την κατανόηση μέσω της ανταλλαγής ιδεών και της συνεργασίας σε πρακτικές ασκήσεις, δημιουργώντας ένα υποστηρικτικό περιβάλλον που προάγει την επιτυχία όλων των συμμετεχόντων.
Ανάλογα με το κόστος του μαθήματος οι εκπτώσεις που ισχύουν είναι:
• 2 άτομα (έως 14% έκπτωση στο κόστος της ώρας ανά συμμετοχή)
• 3 ή 4 άτομα (έως 31% έκπτωση στο κόστος της ώρας ανά συμμετοχή)
Οικονομική Σύγκριση Ομαδικών Μαθημάτων
Παράδειγμα: για: Ιδιαίτερα Μαθήματα Εισαγωγή στο AI με R με κόστος μαθήματος 35 € / ώρα:
| Μέγεθος Ομάδας | Τιμή ανά άτομο/ώρα | Όφελος Εκπαιδευόμενου vs 1‑1 | Προπληρωμή 10 ωρών |
|---|---|---|---|
| 1 άτομο (ιδιαίτερο) | 35 € | — | 350 € |
| 2 άτομα | 30 € | – 14% | 300 € |
| 3 άτομα | 24 € | – 31% | 240 € |
| 4 άτομα | 24 € | – 31% | 240 € |
Μαρτυρίες εκπαιδευόμενων
Ευχαριστώ θερμά τους παρακάτω μαθητές μου αλλά και συνολικά όλους τους εκπαιδευόμενους, για τα θετικά τους σχόλια και την εμπιστοσύνη τους.
Για όσους εκπαιδευόμενους έχουμε ολοκληρώσει μαθήματα μαζί, μπορείτε να αφήσετε την αξιολόγησή σας στο Google:
Αφήστε την αξιολόγησή σαςΈπειτα από μια δύσκολη περίοδο της ζωής μου, έντονου προβληματισμού περί του τί μέλλει γενέσθαι με το αντικείμενο που αγαπώ και θα ήθελα ν’ ασχοληθώ επαγγελματικά, το τρένο της ζωής με οδήγησε στον δάσκαλο και μέντορά μου κύριο Ζήτη. Λίγες γραμμές δεν αρκούν για να περιγράψουν αυτόν τον εξαιρετικό άνθρωπο, που δύσκολα συναντάς στις μέρες μας.
Με δίδαξε πολλά πράγματα που θα μου φανούν χρήσιμα, όχι μόνο στην επαγγελματική μου καριέρα αλλά και στην ζωή μου γενικότερα. Να σκέφτομαι “έξω από το κουτί” όπως συχνά λέμε, να εκτιμώ, να έχω υπομονή και επιμονή, να σκέφτομαι και να πράττω σαν επαγγελματίας, αλλά το σημαντικότερο, μ’ έκανε ν’ αγαπήσω ακόμα περισσότερο και ν’ ανακαλύψω τον κόσμο του προγραμματισμού. Μου έμαθε πως οτιδήποτε και αν κάνω, να το κάνω με αγάπη γιατί μόνο τότε θ’ αποφέρει καρπούς. Νιώθω τυχερός που σας γνώρισα διότι σταθήκατε αρωγός δίπλα μου σε κάθε δύσκολη στιγμή. Το ευχαριστώ είναι λίγο για σας δάσκαλε.
Ήθελα να βρω έναν καθηγητή πληροφορικής για να μάθω προγραμματισμό και βρήκα τον καλύτερο που υπάρχει!
Όχι μόνο έχω καλυφθεί με γνώσεις προγραμματισμού για τις οποίες θα είμαι ευγνώμων σε όλη μου τη ζωή, αλλά και με τρόπους σκέψης και προσέγγισης ενός προβλήματος με σκοπό την επίλυσή του, σε οποιαδήποτε περίπτωση της καθημερινότητας. Μπορώ να πω με σιγουριά ότι μου έχεις εμπνεύσει αυτοπεποίθηση και επιμονή για την επίτευξη των στόχων μου.
