Sorry, the content of this page is available only in Macedonian. For the sake of viewer convenience, the content is shown below in the alternative language. You may click the link to switch the active language.

Главна цел на програмата е учесникот  да стекне знаења, вештини и компетенции за примена на основните техники  во машинското учење.

Машинското учење претставува голема гранка од науката по Вештачката интелигенција кое пак  се бави со развивање на алгоритми со кои компјутерите изучуваат како да креираат модели за предвидување од дадени податоци.

Начинот на реализација на програмата е преку практична и теоретска обука и води до стекнување на сертификат „Аналитичар на податоци по вештачка интелигенција и машинско учење “.

Времетраењето на програмата е 140 часа од кои 46 часа теоретска обука, 94 часа се практична обука со употреба на Python и дата бази од реални проекти и 10 часа се наменети за оценувањето. Теоретскиот дел од програмата ќе се изведува неколку пати неделно во договор со учесниците а практичниот дел ќе се изведува од понеделник до петок. Теоретската обука се одвива во специјализирани простории во рамките на компанијата под менторство на професор, а практичната обука во рамките на компанија за време на која на учесниците ќе им биде доделен ментор вработен во компанијата.

Програмата ќе се реализира преку следниве модули:

1. Анализа и визуализација на податоци: 6 часа теорија и 15 часа практична работа и 90 минути оценување
2. Основи на програмискот јазик Python: 4 часа теорија и 10 часа практична работа и 90 минути оценување
3. Основи на математика и статистика: 15 часа теорија и 6 часа практична работа и 90 минути оценување
4. Превземање на податоци (Web Scrapping) со Python: 1 часа теорија и 6 часа практична работа и 90 минути оценување
5. Регресија: 8 часа теорија и 20 часа практична работа и 90 минути оценување
6. Класификација: 4 часа теорија и 16 часа практична работа и 90 минути оценување
7. Кластерирање: 4 часа теорија и 10 часа практична работа и 90 минути оценување
8. NLP ( Natural Language Processing): 4 часа теорија и 11 часа практична работа и 90 минути оценување

9 Практична примена на проект: 16 часа практична работа

Вреднувањето на постигнувањата на учесниците се спроведува по завршувањето на теоретскиот дел преку проверка на знаење со цел споредба на знаењето пред и после теоретската обука, а по завршувањето на практичната обука следи и завршен испит преку кој ќе се дефинираат стекнатите вештини и компетенции. По успешно положен завршен испит учесниците се стекнуваат со сертификат „Аналитичар на податоци по вештачка интелигенција и машинско учење“.

Учесникот во обуката што ќе ги помине сите заеднички модули и сите технички модули ќе се стекне со сертификат за

Учесникот во обуката што ќе ги помине заедничките модули и дел од техничките модули, во зависност од техничкиот модул, ќе се стекне со еден од следните парцијални сертификати:

• Практична примена на Data Science во Python (заеднички задолжителни 1,2 + технички модул 4)
• Практична примена на supervised алгоритми по машинско учење (заеднички задолжителни 1,2 + технички модули 3,4,5,6)
• Практична примена на unsupervised алгоритми по машинско учење (заеднички задолжителни 1,2 + технички модули 3,4,7)

Вештачка интелигенција и NLP (Natural Language Processing) (заеднички задолжителни 1,2 + технички модули 7,8)