Kurs tematyczny

Programowanie w Pythonie

dla Analityków i Inżynierów Danych

Kurs tematyczny

Programowanie w Pythonie

dla Analityków i Inżynierów Danych

Kurs tematyczny

Programowanie w Pythonie

dla Analityków i Inżynierów Danych

Dla kogo?

Kurs jest przeznaczony dla osób, które chcą nauczyć się programować w Pythonie z myślą o analizie danych i data science, zdobywając umiejętności przydatne w codziennej pracy analityka czy inżyniera danych. To idealna propozycja dla przyszłych Python Data Analystów, specjalistów automatyzacji analiz oraz junior ML engineerów, którzy chcą pisać czytelny, modularny kod, trenować proste modele predykcyjne i lepiej współpracować z zespołami programistycznymi. Sprawdzi się także dla tych, którzy planują rozwijać się w kierunku data engineeringu i integracji danych w środowiskach produkcyjnych.

SZYBKO

Dzięki AI nauka szybsza nawet o 20% 😋

Dedykowane narzędzia AI znacząco przyspieszają Twoją naukę. Z łatwością zdobywać będziesz nowe umiejętności, a każdy napotkany problem rozwiążesz w ułamkach sekund. 

SKUTECZNIE

Całodobowe wsparcie i feedback 24/7 🤯

Doskonale wytrenowany TutorAI dostępny przez 7 dni w tygodniu i 24 godziny na dobę. Dzięki temu już nic nie zblokuje Cię w nauce, nawet jeśli 3.00 nad ranem to Twój najbardziej produktywny moment.

O kursie

Kurs wprowadza uczestników w język Python z myślą o jego zastosowaniach w analizie danych i data science. Od podstawowych konstrukcji, przez pracę z typami danych, aż po bardziej zaawansowane techniki, Python staje się głównym narzędziem w codziennej pracy inżyniera danych.

Uczestnicy nauczą się tworzyć czytelny, modularny kod oraz pisać skrypty usprawniające analizę danych. Oprócz czystego języka Python, kurs obejmuje także zastosowania w analizie danych oraz wstęp do machine learningu – pokazując, jak budować pierwsze modele predykcyjne i eksplorować zbiory danych. Ważnym elementem jest integracja z systemami kontroli wersji (GIT) oraz poznanie podstaw TypeScriptu, co pomaga zrozumieć i komunikować się z zespołami programistycznymi.

Program

  1. Czym jest system kontroli wersji?
  2. Instalacja i konfiguracja Git
  3. Podstawy pracy z repozytorium Git
  4. Gałęzie (branches)
  5. Praca ze zdalnym repozytorium
  6. Git Flow
  7. Czym jest TypeScript?
  8. Środowisko TS Playground
  9. Dodawanie typów do wartości
  10. Typowanie w praktyce
  11. Słowa kluczowe Type oraz Interface
  12. Unia i intersekcja typów
  13. TypeScript i tablice
  14. TypeScript i funkcje
  15. TypeScript i typy złożone - praktyka
  16. Literał typu
  17. Asercje typów
  18. Ćwiczenia zaawansowane
  19. Typescript lokalnie
  1. Podstawy składni Pythona
  2. Zmienne i typy danych (int, float, string, list, tuple, dict)
  3. Operatory i wyrażenia
  4. Instrukcje warunkowe (if, elif, else)
  5. Pętle (for, while)
  6. Funkcje i ich definiowanie
  7. Obsługa błędów i wyjątki
  8. Praca z plikami (odczyt i zapis danych)
  9. Wprowadzenie do modułów i bibliotek
  1. Programowanie obiektowe w Pythonie (klasy, dziedziczenie, polimorfizm)
  2. Generatory i iteratory
  3. Dekoratory
  4. Programowanie funkcyjne (lambda, map, filter, reduce)
  5. Obsługa i manipulacja danych w Pythonie (NumPy, pandas)
  6. Praca z plikami CSV i Excel
  7. Operacje na dużych zbiorach danych
  8. Tworzenie skryptów automatyzujących zadania
  9. Praca z API i integracja z innymi systemami
  1. Wprowadzenie do bibliotek do analizy danych: NumPy, pandas, matplotlib, seaborn
  2. Analiza danych: wstępna obróbka, czyszczenie i transformacja danych
  3. Wizualizacja danych
  4. Wprowadzenie do scikit-learn i TensorFlow
  5. Podstawowe algorytmy uczenia maszynowego (regresja liniowa, klasyfikacja, klasteryzacja)
  6. Tworzenie i ocena modeli predykcyjnych
  7. Przetwarzanie danych tekstowych (NLP)
  8. Praca z dużymi zbiorami danych (Big Data)
  9. Tworzenie i wdrażanie modeli AI do produkcji

Efekty nauki

Uczestnik opanuje praktyczne programowanie w Pythonie i zastosuje je w analizie danych i machine learningu. Będzie potrafił pisać skrypty analityczne, trenować podstawowe modele oraz współpracować z zespołem technologicznym na poziomie kodu.

Po ukończeniu kursu możliwa jest specjalizacja jako Python Data Analyst, Junior Machine Learning Engineer, specjalista ds. automatyzacji analiz lub developer narzędzi analitycznych. Uczestnik może również rozwijać się w stronę Data Engineering i integracji z systemami danych.

Zakup kursu

ESSENTIAL (tematyczny)

Kod kursu: DEPDAT-AI-DSE-B-ESS

✅ TutorAI dostępny 24/7
✅ Platforma edukacyjna z narzędziami AI
✅ QuizyAI, TestyAI, FiszkiAI
✅ Wykłady, projekty, zadania
✅ Oglądaj, słuchaj, czytaj i praktykuj
✅ Zaświadczenie o ukończeniu kursu
✅ Nielimitowane przerwy w kursie
✅ Elastyczny i indywidualny tryb nauki
✅ Dostęp do materiałów i nagrań

2.490 zł

1.990 zł

Sfinansuj naukę

Sprawdź możliwości finansowania nauki. Oferujemy szerokie możliwości finansowania, od tych dostępnych na rynku po indywidualne podejście i personalizowana politykę cenową.

+48 781 802 802

Powyższe ceny są cenami brutto zawierają podatek VAT, w wysokości 23%.