• Zmaj Jovina 12, Beograd
Linkedin Instagram Facebook Youtube
Studentski servis
ĆIR | LAT
  • Zmaj Jovina 12, Beograd
Linkedin Instagram Facebook Youtube
Studentski servis
ĆIR | LAT
ĆIR | LAT

PAJTON KURSEVI – ČETVORODNEVNE OBUKE

Obuke se izvode na računarima u okviru 4 sesije od po 2.5 sata (dakle ukupno 10 sati rada na računarima) u okviru Jupyter radnog okruženja.
 
Obuke su potkrepljene sa detaljno napisanim priručnicima, kao i kvalitetno snimljenim video
materijalima koji vama ostaju u trajnom vlasništvu.
 
Za sve informacije u vezi celog paketa (10 sati interaktivne obuke na računarima plus detaljno
napisan priručnik plus 10 sati kvalitetno snimljenog video materijala) možete se informisati na mail vladimir.vasic@bba.edu.rs

16 – NOVO

AI (prvi deo): Pridružite se veštačkoj inteligenciji i naučite da vodite razgovore sadokumentima
Kao novozaposleni programer za AI i NLP, zamoljeni ste da napravite prototip aplikacije za četbot sa višestrukim funkcionalnostima koje ne samo da pružaju podršku zaposlenim kolegama u kompaniji, već pomažu i kupcima.
Rešenje bi trebalo da prima tekstualne upite i koristi razne prethodno obučene Hugging Face LLM modele kako bi se odgovorilo na niz zadataka, npr. klasifikacija sentimenta u tekstualnoj recenziji proizvoda, odgovaranje na pitanje kupca, sumiranje teksta, njegovo prevođenje, itd.

Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

15 – NOVO

AI (drugi deo): Kao AI inženjer napiši program
zadužen za klasifikaciju slika različitih
proizvoda koristeći najsavremenije modele Hugging Face-a

Popularna platforma društvenih medija posvećena ljubiteljima raznih proizvoda želi da poboljša angažovanje korisnika dodavanjem naprednih funkcija za prepoznavanje slika. Ovaj sistem će automatski identifikovati i kategorizovati razne proizvode na fotografijama koje su otpremili korisnici, omogućavajući bolju organizaciju sadržaja i preciznije personalizovane preporuke. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

14 

Osposobite se za čišćenje podataka, otkrivanje prevara i identifikovanje sistemskih poremećaja: Otkrivanje anomalija u pajtonu

Anomalije su prisutne u skoro svakom skupu podataka i ključno je da ih otkrijete i rešite pre nego što nastavite sa statističkim istraživanjem. Ova obuka će vas naučiti da koristite pajton za različite metode otkrivanja anomalija. Vizuelno ćete identifikovati anomalije i primeniti statističke metode i tehnike za univarijantne i multivarijantne podatke. Pored toga, otkrićete kako da kombinujete više klasifikatora anomalije za pouzdanu konačnu procenu. Dodavanje ove veštine vašem postojećem pajton repertoaru pomoći će vam u čišćenju podataka, otkrivanju prevara i identifikovanju sistemskih poremećaja. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

13 

Učinite svoje oglase dosta efikasnijim: Predviđanje CTR-a pomoću mašinskog učenja u pajtonu

Da li ste se ikada zapitali kako kompanije poput Fejsbuka i Gugla mogu da vam prikazuju iznenađujuće ciljane oglase na koje povremeno kliknete? Pa, iza kulisa, oni koriste sofisticirane modele mašinskog učenja i bogate korisničke podatke kako bi predvideli stopu klikova (CTR) za svakog korisnika koji vidi te oglase. Ova obuka će vas naučiti kako da implementirate osnovne modele u pajtonu kako biste videli kako bolje optimizovati oglase pomoću mašinskog učenja. Koristeći podatke o oglasima iz stvarnog života, naučićete kako da kreirate features-e, napravite modele mašinskog učenja koristeći te features-e i procenite svoje modele u kontekstu predviđanja CTR-a. Do kraja ove obuke, imaćete dobro razumevanje kako možete primeniti mašinsko učenje da biste učinili svoje oglase efikasnijim. Kliknite za više informacija. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

12 

Učinite strategiju trgovanja akcijama
dosta profitabilnijom predviđanjem
budućih cena akcija: Mašinsko učenje za
finansije u pajtonu
Podaci vremenskih serija su svuda oko nas; neki primeri su vremenska prognoza, obrasci ljudskog ponašanja kao potrošača i članova društva, i finansijski podaci. U ovoj obuci ćete naučiti kako da izračunate tehničke indikatore iz istorijskih podataka o akcijama; i kako da kreirate karakteristike i ciljeve od istorijskih podataka o akcijama. Razumećete kako da pripremite naše karakteristike za linearne modele, xgboost modele i modele neuronskih mreža. Zatim ćemo koristiti linearne modele, stabla odlučivanja, slučajne šume i neuronske mreže da bismo predvideli buduću cenu akcija na američkim tržištima. Takođe ćete naučiti kako da procenite performanse različitih modela koje treniramo kako bismo ih optimizovali, tako da naša predviđanja imaju dovoljno tačnosti da strategiju trgovanja akcijama učine profitabilnom. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

11 

Preduzmite proaktivne mere kako biste
zadržali vredne kupce (klijente) i stekli prednost u odnosu na konkurenciju: Analitika prodaje i marketinga u pajtonu

Odliv kupaca je kada kupac prestane da posluje ili prekine odnos sa kompanijom. To je čest problem u različitim industrijama, od telekomunikacija do kablovske televizije i SaaS-a, a kompanija koja može da predvidi odliv može preduzeti proaktivne mere kako bi zadržala vredne kupce i stekla prednost u odnosu na konkurenciju. Ova obuka će vam pružiti putokaz za kreiranje sopstvenih modela odliva kupaca. Naučićete kako da istražujete i vizuelizujete svoje podatke, pripremate ih za modeliranje, pravite predviđanja koristeći mašinsko učenje i komunicirate važne, praktične uvide zainteresovanim stranama. Do kraja obuke, postaćete osposobljeni da koristite biblioteku pandas za analizu podataka i biblioteku scikit-learn za mašinsko učenje. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

10 

Maksimizirajte zadovoljstvo kupaca (klijenata) kao i njihovu doživotnu vrednost (CLV): Mašinsko učenje za marketing i prodaju u pajtonu
Uspon mašinskog učenja (skoro zvuči kao „uspon mašina“) i primena statističkih metoda u marketingu zauvek su promenili ovu oblast. Mašinsko učenje se koristi za optimizaciju pristupa kupcima, što maksimizira njihovo zadovoljstvo i vrednost životnog veka (CLV). Ova obuka će vam pružiti osnovne alate koje možete odmah primeniti za poboljšanje marketinške strategije vaše kompanije. Naučićete kako da koristite različite tehnike za predviđanje odliva kupaca i tumačenje njegovih pokretača, merenje i predviđanje vrednosti životnog veka kupaca i, konačno, izgradnju segmenata kupaca na osnovu njihovih obrazaca kupovine proizvoda. Koristićete podatke o kupcima iz telekomunikacione kompanije za predviđanje odliva, konstruisaćete skup podataka o aktuelnosti, frekvenciji i novcu od onlajn prodavca za predviđanje vrednosti životnog veka kupaca i izgradnju segmenata kupaca na osnovu podataka o kupovini proizvoda iz prodavnice prehrambenih proizvoda. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

09 

Koliko je ova kampanja bila uspešna? Koji
kanal oglašavanja kreira najviše pretplatnika? Zašto određeni kanal ima loše performanse? – Analiza marketinških aktivnosti u pajtonu

Jedan od najvećih izazova prilikom proučavanja tehničkih veština nauke o podacima je razumevanje kako se te veštine i koncepti prevode u stvarne poslove. Bez obzira da li želite da unapredite svoj marketinški posao koristeći pajton i pandas ili pokušavate da shvatite koje vrste posla bi naučnik podataka u marketinškoj organizaciji mogao da obavlja, ova obuka je odlična za vas. Vežbaćemo pretvaranje uobičajenih poslovnih pitanja u merljive rezultate, uključujući „Koliko je ova kampanja bila uspešna?“, „Koji kanal upućuje najviše pretplatnika?“, „Zašto određeni kanal ima loše performanse?“ i još mnogo toga koristeći marketinški skup podataka zasnovan na podacima onlajn pretplatničkog preduzeća. Ova obuka će se nadovezati na osnove pajtona i pandasa, kao što su spajanje/sečenje skupova podataka, grupisanje, ispravljanje tipova podataka i vizuelizacija rezultata pomoću matplotlib-a. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

08 

Tipična organizacija gubi oko 5% svojih
godišnjih prihoda zbog prevara: Otkrijte prevare u pajtonu
Tipična organizacija gubi oko 5% svojih godišnjih prihoda zbog prevara. Ovom obukom ćete naučiti kako da se borite protiv prevara koristeći podatke. Na primer, naučićete kako da primenite algoritme učenja pod nadzorom kako biste otkrili prevarno ponašanje slično prošlim, kao i metode učenja bez nadzora kako biste otkrili nove vrste prevarnih aktivnosti. Štaviše, u analitici prevara često se bavite veoma neuravnoteženim skupovima podataka prilikom klasifikacije prevara u odnosu na ne-prevare, a tokom ove obuke ćete naučiti neke tehnike o tome kako se nositi sa tim. Obuka pruža kombinaciju tehničkih i teorijskih uvida i pokazuje vam kako praktično implementirati modele za otkrivanje prevara. Pored toga, dobićete savete i preporuke iz stvarnog iskustva koji će vam pomoći da sprečite uobičajene greške u analitici prevara. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

07 

Kreirajte kreditnu strategiju i minimizirajte
ukupan očekivani gubitak: Modeliranje rizika u pajtonu

Ako ste ikada aplicirali za kreditnu karticu ili kredit, znate da finansijske firme obrađuju vaše podatke pre nego što donesu odluku. To je zato što davanje kredita može imati ozbiljan finansijski uticaj na njihovo poslovanje. Ali kako donose odluku? Ovom interaktivnom obukom ćete naučiti kako da pripremite podatke za prijavu za kredit. Nakon toga, primenićete mašinsko učenje i poslovna pravila kako biste smanjili rizik i osigurali profitabilnost. Koristićete dva skupa podataka koji simuliraju stvarne prijave za kredit, a fokusiraju se na poslovnu vrednost. Pridružite se i izračunajmo očekivanu vrednost modeliranja kreditnog rizika. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

06 

Korak ka potpunoj automatizaciji procesa:
Upravljanje rizikom portfolija u pajtonu
Ova interaktivna obuka će vas naučiti kako da procenite osnovni rizik i prinose portfolija kao kvantitativni analitičar na Vol Stritu. Ovo je najvažniji korak ka potpunoj automatizaciji procesa izgradnje i upravljanja portfoliom. Otkrijte koji faktori pokreću prinose vašeg portfolija, konstruišite portfolije akcija puderisane tržišnom kapitalizacijom i naučite kako da prognozirate tržišni rizik putem generisanja scenarija. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

05 

Investirati u investicioni fond? – Portfolio analiza u pajtonu

Da li ste se ikada zapitali da li je investicioni fond zapravo dobra investicija? Ili ste uporedili dve investicione opcije i pitali koja je razlika između njih? Šta uopšte znači indikator rizika ovih fondova? Ili često radite sa finansijskim podacima u svom svakodnevnom poslu i želite da steknete prednost? Na ovoj obuci ćete se upoznati sa uzbudljivim svetom investiranja, učeći o portfolijima, riziku i prinosu, i kako da ih kritički analizirate. Radeći na stvarnim istorijskim podacima o akcijama, naučićete kako da izračunate značajne mere rizika, kako da analizirate performanse i kako da izračunate optimalan portfolio za željeni odnos rizika i prinosa. Nakon ove obuke, bićete u mogućnosti da donosite odluke zasnovane na podacima kada je u pitanju investiranje i bolje ćete razumeti investicione portfolije. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

04 

HR analitika: predikcija otkaza zaposlenih u
pajtonu
Među svim poslovnim područijima, nauka o podacima (data science) je imala najmanji uticaj na ljudske resurse (HR – Human Resources). Međutim, najnoviji razvoj alata i tehnologija za prikupljanje i analizu podataka omogućava donošenje odluka na bazi prikupljenih podataka u svim poslovnim područijima, uključujući i ljudske resurse. Ova obuka će omogućiti znanje za rad sa podacima o zaposlenima i razvoj prediktivnog modela za analizu fluktuacije zaposlenih. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

03 

Da li mogu da budem milioner? – Uvod u
finansije u pajtonu

Razumevanje osnovnih principa finansija je neophodno za donošenje važnih finansijskih odluka, od uzimanja potrošačkog kredita do izgradnje finansijskog portfolija. Kombinovanje osnovnih finansijskih znanja sa pajtonom će vam omogućiti da napravite neke veoma moćne alate. Na kraju ove obuke razumećete vremensku vrednost novca, zatim kako da uporedite potencijalne projekte i kako da donosite racionalne finansijske odluke zasnovane na podacima. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

02 

Postani novi pajton kvantitativac sa Vol
Strita: Srednji nivo pajtona za finansije
Da li ste finansijski ili poslovni analitičar, ili jednostavno tražite lakši način za upravljanje svojim portfolijom akcija. Ako jeste, učenje pajtona može automatizovati finansijske zadatke kao što su izračunavanje rizika, mapiranje zdravlja tržišta, i vizuelizacija trendova cena akcija, štedeći vam vreme i novac. Tokom ove obuke naučićete kako da koristite strukture podataka pajtona, zatim naredbe za kontrolu izvršenja, kao i okvire podataka (DataFrame) za manipulaciju finansijskim podacima. Zatim ćete raditi sa paketom (tj. bibliotekom, tj. modulom) pandas koristeći podatke poslovne banke. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

01 

Postani cenjen u finansijskoj industriji: Uvod u pajton za finansije

Napomenimo da finansijska industrija intenzivno koristi pajton za kvantitativnu analizu, od razumevanja dinamike trgovanja do sistema upravljanja rizicima. Ova obuka će vam pokazati kako da analizirate svoje finansijske podatke razvijanjem svojih pajton veština.

Prva celina objašnjava kako pajton i finansije idu ruku pod ruku. Zatim ćete naučiti osnove pajtona kao što su štampanje izlaza, izvršavanje proračuna, razumevanje tipova podataka i kreiranje promenljivih. Zatim ćete obraditi liste i nizove u pajtonu, istražujući kako ih možete koristiti za rad sa podacima. Koristićete pakete NumPy i Matplotlib za manipulaciju i vizuelizaciju podataka.

Na kraju, završićete obuku sprovođenjem pajton finansijske analize na skupu podataka S&P 100. Ovde ćete primeniti svoje pajton veštine za filtriranje lista, sumiranje sektorskih podataka, prikazivanje P/E odnosa u histogramima, vizuelizaciju finansijskih trendova i identifikovanje autlajera. Završetkom obuke, bićete sigurni u svoje osnovne pajton veštine i praktične veštine finansijske analize. Inače ove veštine su visoko cenjene u finansijskoj industriji. Kliknite za više informacija.
Prijavite se putem: linka

Banka znanja

Linkedin Instagram Facebook Youtube

© Beogradska bankarska akademija, sva prava zadržana