Сайн байна уу, сурагчдын хүсэлтээр 29,900₮ УРЬДЧИЛСАН ЗАХИАЛГЫГ 2020/03/31-ий 23:59 цаг хүртэл нэмж сунгахаар боллоо. Урьдчилсан захиалж авахын давуу тал нь та уг сэдвийг судлах яаралтай шаардлагатай байгаа бол багшийг хичээлээ оруулж байхад нь цуг үзээд явах боломж бүрдэх бөгөөд мөн жинхэнэ үнээс нь хямдралтайгаар авах боломжтой болж байгаа юм. Урьдчилан захиалгаар зарагдах сургалт нь БҮРЭН БИШ бөгөөд багш нь өдөрт 1-3 хичээл нэмэх замаар явах юм. Хэрэв та өдөрт 1-3 хичээл нэмэгдэхийг удаан гэж үзвэл энэхүү сургалтыг БҮРЭН ДУУССАНЫХ НЬ ДАРАА худалдаж авахыг зөвлөж байна.
Жич: хичээлийн нэрний ард видеоны үргэлжлэх минут:секунд харагдаж байвал уг хичээл үзэхэд бэлэн гэж ойлгох юм.

Бүх сургалт ХУГАЦААГҮЙ буюу НАСАН ТУРШИЙН!

Python хэл дээр машин сургалтын загваруудыг ашиглахад шаардлагатай бүх суурь мэдлэгүүдийг програмчлалын сууриас авхуулаад математик, статистик, өгөгдөлтэй ажиллах гэх мэт маш олон гайхалтай чадварууд дээр үндэслэн олгох сургалтанд маань тавтай морил.
Энэхүү хичээлээр хүн болгонд хэрэг болох програмчлалын суурь мэдлэгээс эхлээд ажлын байран дээр гарч дата аналист хийх хэмжээний цогц мэдлэгийг олгохоор зорисон. Хүн болгонд суурь чадварууд харилцан адилгүй байдаг болохоор өөрийн мэддэг зүйлсээ бататган, мэдэхгүй зүйлсийг шинээр эхнээс нь үзэх сонирхолтой хүн болгонд хичээл маань таалагдана гэдэгт бат итгэлтэй байна.


Хичээл маань нийтдээ 12 багц хичээлээс бүрдэнэ :

• Module 1: Програмчлалын суурь мэдлэг олгох
• Module 2: Python хэлний дунд шатны мэдлэг олгох
• Module 3: GUI хэрэглээ, суурь чадвар олгох
• Module 4: Обьект хандалтат програмчлал
• Module 5: Статистикийн функцүүд гараар бичих
• Module 6: Шугаман алгебрын суурь ойлголт, numpy санг ашиглаж сурах
• Module 7: Файлтай ажиллаж сурах
• Module 8: Өгөгдөлтэй ажиллах (Pandas)
• Module 9: Машин сургалтын регрессийн загварууд
• Module 10: Машин сургалтын ангилагч загварууд
• Module 11: Хүчин зүйлийн шинжилгээ
• Module 12: Машин сургалтын заавал мэдэх ёстой зүйлс


Яагаад python хэлийг сурах хэрэгтэй вэ?

- Та бүхэн сүүлийн үед тренд болоод байгаа хиймэл оюун ухаан, машин сургалт, гүн сургалт, дүрс боловсруулалт, царай танилт, жолоочгүй машин гэх мэт маш олон зүйлсийг сошиалаар сонсож, үзэж, технологийн нээлтүүдтэй танилцаж байгаа байх. Тэгвэл энэ бүгдийг Python хэл ашиглан хийх боломжтой.

- 21-р зууны хамгийн халуухан мэргэжлээр тодроод байгаа Data Scientist мэргэжлийн хүмүүсийн гол зэвсэг нь python хэл. Энэ хэлийг сурсан байхад Data Analyst, Data Scientist, BI Analyst, Machine learning engineer гэх мэт өгөгдөлтэй ажилладаг маш олон мэргэжлээр ажиллах боломж бүрдэнэ. Мэдээж өөр бусад хэлийг нэмээд сурсан байхад IT-н ямарч компанийн шалгуурыг давах болно. [1] Америкт Data Scientist мэргэжлээр анх ажиллаж байгаа хүмүүс дунджаар сард 9'000$ - 10'000$ орчим цалинжиж байна.

-  Хэрвээ та программ бичиж сурмаар байгаа боловч аль хэлнээс нь эхэлж сурахаа мэдэхгүй байвал хамгийн зөв сонголт нь Python байх болно. Бусад доод түвшний хэлүүдийг бодвол хувьсагч зарлах, өгөгдлийн төрөл, синтакс гэх мэт маш олон жижиг зүйлсүүд дээр санаа зовохгүйгээр сурч болно. Мэдээж өгөгдлийн бүтэц програмчлалд маш чухал ойлголт гэхдээ анх сурч байгаа хүмүүс заавал бүгдийг нь мэддэг байх албагүй шүү дээ ;) .

- Мэдээж сурахад хамгийн амархан хэл, мөн бусад хэлнүүдтэй харилцан ажиллах чадвар сайн

- Бүх орны хэлнүүдийг програмчлалын хэлээр төсөөлвөл Англи хэлтэй адилхан хэмжээний хэрэглээтэй. Бичиглэлийн хувьд ч бараг л англи хэлтэй адилхан

- Томоохон банк, санхүүгийн байгууллагууд харилцагчаа танихын тулд энэхүү программын ашиглан машин сургалт, хиймэл оюун ухааны загваруудыг бизнестээ ашиглаж байна

- Хятадын засгийн газар гудамжны камераа ашиглан гүн сургалтын царай таних алгоритмууд, загваруудаар иргэдээ таньж мэдээлэл цуглуулж байна

- Facebook-н царай таних систем, хайлтын систем

- Recommendation system, Customer segmentation гэх мэт томоохон төслүүд дээр маш олон компаниуд ашигладаг

- Нээлттэй эхийн программ тул үнэгүй, мөн маш олон хөгжүүлэгчид ашигладаг тул алдааны мэдээлэл, ашиглах сангуудын мэдээллийн олдоц сайтай

- Их хэмжээний датан дээр төвөггүйхэн ажиллах чадвартай. MS Excel  программын макро бичихэд ашигладаг VBA хэлнээс даруй 50-100 дахин хурдан ажилладаг

- Веб хөгжүүлэлт дээр flask, django гэж хоёр том framework-ийн хөгжүүлэлт хийгдсэн. Шууд ажиллуулаад харчихаж болохоор энгийн хэрэглээтэй вебийг богино хугацаанд хийх боломжтой

- Тооцон бодох чадварын хувьд маш нарийвчлал өндөртэй тооцооллуудыг богино хугацаанд хийх чадвартай

- Машин сургалтын маш олон сонирхолтой төслүүд дэлхийн хэмжээний томоохон байгууллагуудад тусдаа судалгааны баг, төслийн багтайгаар хийгдэж байдаг

- Deep learning ашиглан хийсэн хэрэглээнүүд ч цөөнгүй олон бий. Текстээс авиа болгох, авианаас текст болгох, царай таних, гар бичмэл таних, сонингын гарчиг өгөх, бичвэрийн гол санааг олох гэх мэт

- Дүрс боловсруулалтыг ашиглан гудамжны камеруудыг дата цуглуулахад ашиглаж байна, жолоочгүй машин, машины дугаар таних, барааны шошго таних, бүтээгдэхүүн ангилах гэх мэт маш олон практик асуудлууд дээр ашиглаж байна


Хэн сурах хэрэгтэй вэ?

- Ямар нэгэн програмчлалын суурь мэдлэггүй эсвэл нэг хэлийг төгс эзэмшиж чадаагүй
- Банк, санхүү гэх мэт тоон дээр ажилладаг салбарынхан
- Их хэмжээний задгай дататай ажилладаг
- Хүний бичсэн кодыг хараад ойлгодог болох, python хэлийг эхнээс нь маш сайн сурах хүсэлтэй
- Арван жилийн хүүхдүүд болон оюутнууд үзвэл программ бичих сэдэл төрж шинэ хоббитой болох боломжтой
- Машин сургалт, хиймэл оюун, өгөгдлийн шинжлэх ухааны салбар луу орох сонирхолтой
- Сонирхол, хүсэл нь байгаа хэн бүхэнд нээлттэй

Энэхүү хичээлийг үзсэнээр ямар чадвартай болох вэ?

- Өөрөө сэтгээд дурын кодоо хэрэглээний түвшинд бичиж сурна
- Python хэл дээрх програмчлалын мэдэх шаардлагатай зүйлсүүдийг бүгдийг нь сурна
- Кодны алдаа унших, алдааны мэдээллийн дагуу хайлт хийн засах, мэдээлэл хайх дадалтай болно
- MS Excel програм дээр ажиллаж чадахааргүй их хэмжээний датан дээр ажиллаж сурна
- Математик сэтгэлгээ, логик сэтгэлгээ сайжирна
- Обьект хандалтат програмчлалын талаар заавал мэдэж байх ёстой бүх зүйлсийг сурна
- Шугаман алгебрын талаарх ойлголттой болж numpy сан дээрх бүх функцүүдийг ашиглаж сурна
- Өгөгдөл цэвэрлэх, өгөгдөл нийлүүлэх, хоосон утгатай ажиллах гэх мэт өгөгдөлтэй холбоотой бүх зүйлсийг pandas сан ашиглан хийж сурна
- Статистикийн практик мэдлэгтэй болно
- Машин сургалтын загваруудын талаар ойлголттой болно
- Цаашид өөрөө судлан практик асуудлуудыг шийдэх хэмжээний үндсэн чадвартай болно

/* Хичээлийн туршид програмын нэр томьёонуудыг аль болох орчуулахгүйгээр орсон. Дараа нь өөрсдөө бие дааж код бичих болон алдааны мэдээллээ ойлгох, гүнзгий судлахад давуу талтай */

   Хичээлүүд :   

  1. 12:49
    Яагаад заавал python гэж? Бид юу сурах вэ?
  2. 10:51
    Editor-ууд болон Google Colaboratory-тай танилцацгаая
  3. 25:06
    Хэвлэх коммандууд, Гараас утга авах, Syntax
  4. 16:06
    Хувьсагч, Өгөгдлийн төрлүүд
  5. 15:27
    Операторууд
  6. 17:19
    Тооллын систем
  7. 16:51
    Bitwise операторууд
  8. 14:02
    Үйлдлийн дараалал
  9. 13:08
    Нөхцөлт үйлдлүүд
  10. 21:36
    List - тэй танилцацгаая
  11. 08:28
    Tuples -тэй танилцацгаая
  12. 19:03
    Dictionary болон Case statement - тай танилцацгаая
  13. 11:05
    Sets буюу олонлогтой танилцацгаая
  14. 16:16
    Олонлогын үйлдлүүдтэй танилцаж, хэрэглээг нь ойлгоцгооё
  15. 19:04
    For болон While давталт
  16. 08:22
    Range - тай танилцацгаая
  17. 19:35
    Давталтан дотор хийгдэх үйлдлүүд
  18. 14:44
    Мэдлэгээ бататгах бодлого ( Basic Data Types)
  19. Давхар давталт
  20. Тернари операторыг ашиглах
  21. Функцтэй ажиллах
  22. Рекурсив функц
  23. Map болон Lambda функц  ашиглах
  24. Filter болон Reduce функц ашиглах
  25. Python програм, Visual Studio Code суулгах
  26. Project 0 - Тоо таадаг програм бичих
  27. Санамсаргүй тоо үүсгэх
  28. Project 1 - Нууц үг үүсгэж өгдөг програм бичицгээе
  29. Itertools сан ашиглаж комбинаторик бодлогууд бодох
  30. Тэмдэгттэй ажиллах
  31. *args болон **kwargs
  32. Кодны ажиллах хугацааг тооцоолох
  33. Өөрсдөө модуль бичин ашиглаж сурцгаая
  34. PIP
  35. Алдааны мэдээлэлтэй ажилладаг функцүүдтэй танилцацгаая
  36. Хэрэгтэй built-in функцүүд
  37. Regex - Танилцуулга
  38. Float төрлийн тоог танидаг regex бичих
  39. Regex - Функцүүд
  40. Regex - Hackerrank : HTML Parser part1
  41. Regex - Hackerrank : HTML Parser part2
  42. Regex - Hackerrank : Detect HTML Tags, Attributes and Attribute Values
  43. Project 2 - Имэйл хаяг танидаг Regex бичих
  44. Project 3 - Картын дугаар танидаг regex бичицгээе
  45. Turtle programming - Танилцуулга
  46. Turtle programming - Шулуун зурах, Өнгө солих, Давталт, Курсор солих
  47. Turtle programming - Дүрс зурах
  48. Turtle programming - Спирал дүрс зурах
  49. Turtle programming - Шатрын хөлөг зурах
  50. Project 1 - Маш гоёмсог спирал дүрс үүсгэцгээе
  51. Project 2 - Яст мэлхий уралдуулдаг програм бичицгээе
  52. Project 3 - Snake тоглоом хийцгээе
  53. Обьект хандалтат програмчлал оршил
  54. Обьект хандалтат- Класс, Обьект, Instance, Attributes
  55. Обьект хандалтат програмчлал - Class method болон Static method
  56. Обьект хандалтат програмчлал - Байгуулагч функц, устгагч функц
  57. Обьект хандалтат програмчлал - Удамшил
  58. Обьект хандалтат програмчлал - Оператор дахин тодорхойлох
  59. Project 4 - Комплекс тоон класс үүсгэх
  60. Project 5 - 2 хэмжээст вектор дээр ажилладаг класс үүсгэх
  61. Статистик - Mean, Median, Mode
  62. Статистик - Weighted Mean
  63. Статистик - Quartiles
  64. Статистик - Interquartile Range
  65. Статистик - Standard Deviation
  66. Статистик - Корреляци
  67. Numpy - Array дээр матриц үүсгэх
  68. Numpy - Матрицийн мөр, багана өөрчлөх, хөрвүүлэх, вектор болгох
  69. Numpy - Олон матрицуудыг нийлүүлэх
  70. Numpy - Нэгж матрицийн онцлог, үүсгэх, ашиглах
  71. Numpy - Матриц дээрх арифметик үйлдлүүд
  72. Numpy - Тэнхлэгийн элементүүд дээр хийгдэх үйлдлүүд
  73. Numpy - Матриц дээрх арифметик үйлдлүүд
  74. Numpy - Шугаман алгебрын үйлдлүүд
  75. Текст файлтай ажиллах ( текст рүү бичих, текстээс унших )
  76. Delimited файлтай ажиллах (унших, бичих)
  77. Excel файлтай ажиллах ( файлаас унших, файл руу бичих)
  78. Web - ээс дата олборлох (beautiful soup, API)
  79. Python програмаас Excel file-н нүднүүдтэй ажиллах
  80. Python програмаас Excel file дээр chart зурах
  81. Python програмаас Excel file дээр томьёо ашиглах
  82. JSON файлтай ажиллах
  83. Project 6 - Unicode хөрвүүлдэг програм бичицгээе (dictionary)
  84. Project 7 - Файл дээрх бүх unicode-г крилл үсэг рүү хөрвүүлдэг програм бичицгээе
  85. Pandas - Series буюу цуваа
  86. Pandas - Series CRUD (Create, Read, Update, Delete)
  87. Pandas - Series Indexing
  88. Pandas - Series Methods part1
  89. Pandas - Series Methods part2
  90. Matplotlib сан ашиглан Series plot хийцгээе
  91. DataFrame тухай ойлголттой болж tabular дататай ажиллаж сурцгаая
  92. DataFrame - Methods part1
  93. DataFrame - Methods part2
  94. DataFrame дээрх статистик функцүүдыг ашиглаж сурцгаая
  95. DataFrame дээрх бүлэглэх үйлдэл
  96. Pivot table хийцгээе
  97. Баганы датаг мөрөөр нэгтгэж сурцгаая
  98. Мөрийн датаг багананд салгаж сурцгаая
  99. Хоосон утгуудтай ажиллаж сурцгаая
  100. DataFrame-үүдээ нийлүүлж сурцгаая (Joining DataFrames)
  101. Шугаман регрессийн талаар мэдэх ёстой зүйлс
  102. Олон хувьсагчийн шугаман регрессийн талаар (MultipleLinear)
  103. sklearn сан дээр шугаман регресс байгуулах
  104. Олон гишүүнтийн загвар байгуулах (Polynomial)
  105. Decision Tree ашиглан регрессийн загвар байгуулах
  106. Random Forests ашиглан регрессийн загвар байгуулах
  107. Регрессийн загварын чадварыг хэрхэн үнэлэх вэ?
  108. Ложистик регрессийн загвар
  109. Ложистик регрессийн үр дүнг уншиж ойлгож сурцгаая
  110. KNN ашиглан ангилагч загвар байгуулах
  111. Decision Tree ашиглан ангилагч загвар байгуулах
  112. Random Forests ашиглан ангилагч загвар байгуулах
  113. Ангилагч загварын чадварыг хэрхэн үнэлэх вэ?
  114. K-means загвартай танилцан, sklearn сангын код ашиглаж үзэцгээе
  115. scipy сан дээр heatmaps үүсгэж сурцгаая
  116. Hierarchical Clustering загвар байгуулах
  117. Underfitting болон Overfitting гэж юу вэ?
  118. Сургалтын болон Тестийн дата үүсгэх
  119. Cross Validation гэж юу вэ?
  120. Загвар сургах өгөгдлийн хувьд мэдэх ёстой чухал ойлголт (Data Leakage)
  121. Categorical хувьсагчтай ажиллахаар бол юу хийх хэрэгтэй вэ?
  122. Categorical Encodings - Фактор төрлийн дата дээр LabelEncoder ашиглаж сурцгаая
  123. Шинээр feature үүсгэж сурцгаая
  124. Тайлбарлах чадвар өндөртэй хувьсагчдыг ялгаж авах аргууд
  125. XGBoost загварын талаар
  126. Машин сургалтын загварыг хийх дараалал
  127. Загвар сонгох
  128. Project 8 - Титаник дататай ажиллаж, машин сургалтын загвар байгуулцгаая
  129. Project 8 - Дата оруулах, танилцах
  130. Project 8 - Дата бэлдэх, цэвэрлэх
  131. Project 8 - Хүчин зүйлийн шинжилгээ хийх
  132. Project 8 - Шинэ хувьсагч гаргаж ирэх
  133. Project 8 - Загварууд туршиж үзэх
  134. Project 8 - Хамгийн сайн загварыг сонгох
  135. Машин сургалтын төслүүдтэй танилцах
  136. Бие даан суралцах
199,000    29,900

Худалдаж авах