Doimgidek "Bugungi texnologiyalar davrida" deb gapni boshlashimiz mumkin edi. Ammo endi buni aytib o'tirishga hojat yo'q. Ijtimoiy holatimizning o'zi hozir texnologiya, internet, sun'iy intellekt inqilobi davrida ekanligimizni ko'rsatib turibdi. Ma'lumotlarning chegarasi yo'q, bizneslar va kompaniyalar raqobatlashish uchun aniqlik, strategiyaga muhtoj bo'lmoqda.

Mana shunday holatda, Data ya'ni ma'lumotlar bilan ishlovchi mutaxassislar eng kerakli kadrga aylanib ulgurdi. Ular katta hajmdagi ma'lumotlarni yig'ib, tahlil qilish, xulosa berish va shu orqali og'riqli hamda yutuqli nuqtalarni aniqlash bilan shug'ullanadilar. Bu biznesning keyingi qadamini, qaysi joyda oqsayotgani, qaysi joyda yaxshi ketayotganini ko'rsatib beradi. 

 

Data science 

Data science matematika, maxsus dasturlash va machine learning yordamida ma’lumolarni tahlil qilish, tozalash, ular asosida modellar tayyorlashni o‘z ichiga oluvchi soha hisoblanadi.

Masalan, sun’iy intellekt qanday qilib inson kabi fikrlay oladi, barcha ma’lumotlarni biladi va javob qaytaradi? Buning uchun Data science mutaxassilari juda katta hajmdagi ma’lumotlarni - matnlar, kitoblar, maqolalar, saytlar, suhbatlarni yig‘ib, tozalab, tahlil qiladi va sun’iy intellekt modellariga machine learning orqali o‘qitadi. Undan so‘ng natijalarni baholab, takomillashtirishadi.

Tesla avtomobillari qanday qilib o'zi harakatlanadi? Chunki unga 56 million kilometrlik video va sensorli ma’lumotlar ko‘rsatilgan. Data science orqali bu videolar tahlil qilingan. Qaysi holatda to'xtash kerak, qachon burilsa tog'ri bo'ladi va yo'ldagi odamni qanday tanish mumkin degan ma'lumotlar yig'ilib, Tesla modeliga o'qitilgan. Natijada mustaqil harakatlanadigan tizimga aylangan.

Kompaniyalar va bizneslar oldin qanday holatda edi, hozir qanday va bundan keyin qaysi yo'ldan yursa bo'ladi degan savollarga ma'lumotlarni tahlil qiluvchi ushbu soha egalari javob beradi. masalan, Korzinka qaysi mahsulotdan yaxshi foyda qilgan, nega odamlar uni sotib olgan yoki qaysi mahsulotni chiqarish kompaniyaning zarariga ishlaydi? Bularning barchasini tahlil qilib, raqamlar orqali isbotlab beradi. Bu keyingi strategik qarorlar uchun juda muhimdir.

Bozorda bu sohaga talab qanday?

O'zbekiston bozorida ehtiyoj sezilayotgan, hali o'rni kadrlar bilan to'lmagan soha hisoblanadi. HeadHunter statistikasiga ko'ra o'rtacha $1000-$1500 gacha daromad qilish mumkin bo'lgan sohadir. Najot Ta'lim markazi bozor ehtiyojlaridan kelib chiqib yana bitta zamonaviy kasb - "Data science va sun'iy intellekt" kursini e'lon qiladi. Keling kurs tuzilishi, unda nimalarni o'rganishingiz va qanday ko'nikmalarga ega bo'lishngiz haqida gaplashamiz.

 

Kurs haqida ma'lumot

Najot Ta'limda "Data science va sun'iy intellekt" kurslari 8 oy davom etadi. Haftada 3 kun 3+1 soat formatida bo'ladi. Ya'ni 3 soat darsdan so'ng, qo'shimcha yana 1 soat bilimlarni mustahkamlash uchun vazifalar bajariladi.

 

Kurs 8 ta moduldan iborat bo'lib, siz unda quyidagilarni o'rganasiz

1. Statistika, ehtimollar va Python asoslari

ML (machine learning) uchun kerakli Python bilimlari, statistik tahlil, ma’lumotlarni vizual ko‘rish va ehtimollar nazariyasi o‘rganiladi.

2. Matematika: algebra va hisob

Neyron tarmoqlar asosidagi matematik tushunchalar: vektor, matritsa, hosila, gradient va optimallashtirish asoslari.

3. Klassik ML algoritmlari

Ma’lumotlarni tahlil qilish, tozalash va Linear Regression, Logistic Regression, SVM, KNN, Decision Tree kabi asosiy modellar bilan ishlash.

4. Ensemble metodlari (XGBoost, CatBoost)

Kuchli ML modellarni tayyorlash: Bagging, Boosting, XGBoost, LightGBM, CatBoost hamda model baholash va tuning.

5. Deep Learning: CNN va RNN

Sun’iy neyron tarmoqlar, rasm va ketma-ketliklar bilan ishlash: CNN, RNN, LSTM va Keras/TensorFlow asoslari.

6. Transformer modellar

GPT, BERT kabi zamonaviy modellar, NLP va computer vision uchun transformer arxitekturasi va fine-tuning.

7. Reinforcement Learning va ilg‘or modellash

Q-Learning, GAN, Time Series, Anomaly Detection, Explainability (SHAP, LIME) va RLHF asoslari o‘rganiladi.

8. Yakuniy loyiha va deployment

End-to-end loyiha ishlab chiqish: real muammodan modelgacha, API yasash, Docker, Cloud deployment va taqdimot tayyorlash.

 

Kurs kimlar uchun?

1. Dasturchilar - Dasturlashga oid bilimlarni keyingi bosqichga olib chiqmoqchi bo‘lganlar

2. Data analitiklar - Data analitika orqali ma’lumotlarni tahlil qila oluvchilar

3. Talabalar - Matematika, analitika va statistik tahlillarga qiziquvchi talabalar

Data science va sun'iy intellekt kursida siz chuqur tahlil qilish jarayonlarini, machine learning, deep learning va Python, TensorFlow, Scikit-lear modellar yordamida real muammolarni yechuvchi tizimlarni mustaqil tayyorlashni o'rganasiz. Najot Ta'limning yangi kursida keyingi bosqichga chiqish uchun o'qing.

Kursga ro‘yxatdan o‘tish
Administratorga bog'lanish
77-888-9-888