ESHub
Het officiële certificeringsprogramma voor bouwvaardigheden (CSCS) schetst
Cursus-ID: 2501050108809ESH
Cursusdata: 05/01/25 Cursusduur: 1 studiedag/dagen Cursuslocatie: Londen, VK
Cursuscategorie: Unieke programma's
Cursus subcategorieën:
Onderwijs en professionele ontwikkeling Gezondheid, veiligheid en welzijn Leiderschap en management Duurzaamheid en milieupraktijken Veiligheid in de bouw Milieuduurzaamheid Gezondheid en welzijn Leiderschap en communicatie Kwaliteitsborging Risicomanagement Ontwikkeling van technische vaardigheden
Cursusinformatie
Invoering
Onze cursus is opgezet als een intensieve eendaagse cursus. U leert de benodigde materialen over gezondheid en veiligheid in de bouw om te slagen voor de cursus. Na afloop van de cursus doet u een online test, gebaseerd op wat u gedurende de dag hebt geleerd.
Doelstellingen
Na het behalen van uw testresultaten ontvangt u een bevestiging van uw CSCS-kaart. Vervolgens ontvangt u een bevestiging van uw testresultaten en uw CSCS-kaart. Uw originele CSCS-kaart en uw certificaat ontvangt u binnen 10 werkdagen.
Voor wie is deze bijeenkomst bedoeld?
Iedereen die op bouwplaatsen wil werken Iedereen die wil solliciteren naar een baan in de bouw Iedereen die op een bouwplaats in het Verenigd Koninkrijk wil werken (verplicht)
Trainingsmethode
• Voorafgaande beoordeling • Live groepsinstructie • Gebruik van praktijkvoorbeelden, casestudies en oefeningen • Interactieve deelname en discussie • Powerpointpresentatie, LCD en flip-over • Groepsactiviteiten en tests • Nabeoordeling
Programmaondersteuning
Dit programma wordt ondersteund door: * Interactieve discussies * Rollenspellen * Casestudies en het benadrukken van de technieken die de deelnemers tot hun beschikking hebben.
Dagelijkse agenda
Ochtend Aganda: * 9:00-9:30 (pre-assessment, invullen van het register en aanwezigheid) * 9:30-11:30 (technische sessie) * 11:30-11:45 (koffiepauze) * 11:45-12:45 (technische sessie) * 12:45-13:00 (herhalingspauze) * 13:00-14:00 (CSCS-test) Middag Aganda: * 14:30-15:00 (pre-assessment, invullen van het register en aanwezigheid) * 15:00-18:30 (technische sessie) * 18:30-18:45 (koffiepauze) * 18:45-19:45 (technische sessie) * 19:45-20:00 (herhalingspauze) * 20:00-21:00 (CSCS-test) Testen)
Cursusoverzichten
Week 1
Day 1: Introduction to Machine Learning
Overview of Machine Learning and its Applications
Types of Machine Learning: Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning
Key Concepts: Features, Labels, and Datasets
Setting Up a Machine Learning Environment
Day 2: Data Preprocessing and Exploration
Importance of Data Preprocessing in Machine Learning
Techniques: Cleaning, Normalization, and Feature Scaling
Data Visualization and Insights Extraction
Splitting Data: Training, Validation, and Testing Sets
Day 3: Core Machine Learning Algorithms
Linear Regression and Logistic Regression
Decision Trees and Random Forests
K-Nearest Neighbors (KNN) and Support Vector Machines (SVM)
Hands-on Session: Building a Simple Predictive Model
Day 4: Model Evaluation and Optimization
Metrics for Evaluating Model Performance (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score)
Understanding Overfitting and Underfitting
Hyperparameter Tuning Techniques
Cross-Validation Methods
Day 5: Practical Applications and Ethical Considerations
Real-World Applications of Machine Learning (e.g., Healthcare, Finance, Marketing)
Tools and Libraries: Scikit-learn, TensorFlow, and PyTorch
Ethical Issues in Machine Learning: Bias, Fairness, and Privacy
Final Project: Developing and Evaluating a Basic Machine Learning Model
Overview of Machine Learning and its Applications
Types of Machine Learning: Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning
Key Concepts: Features, Labels, and Datasets
Setting Up a Machine Learning Environment
Day 2: Data Preprocessing and Exploration
Importance of Data Preprocessing in Machine Learning
Techniques: Cleaning, Normalization, and Feature Scaling
Data Visualization and Insights Extraction
Splitting Data: Training, Validation, and Testing Sets
Day 3: Core Machine Learning Algorithms
Linear Regression and Logistic Regression
Decision Trees and Random Forests
K-Nearest Neighbors (KNN) and Support Vector Machines (SVM)
Hands-on Session: Building a Simple Predictive Model
Day 4: Model Evaluation and Optimization
Metrics for Evaluating Model Performance (Accuracy, Precision, Recall, F1 Score)
Understanding Overfitting and Underfitting
Hyperparameter Tuning Techniques
Cross-Validation Methods
Day 5: Practical Applications and Ethical Considerations
Real-World Applications of Machine Learning (e.g., Healthcare, Finance, Marketing)
Tools and Libraries: Scikit-learn, TensorFlow, and PyTorch
Ethical Issues in Machine Learning: Bias, Fairness, and Privacy
Final Project: Developing and Evaluating a Basic Machine Learning Model
Week 02
Week 02
Week 03
Week 03
Week 04
Week 04
Week 05
Week 05
Week 06
Week 06
Week 07
Week 07
Week 08
Week 08
Week 09
Week 09
