Kurs dodatkowy Data Science + AI

Przed rozpoczęciem intensywnych zajęć na kursie weekendowym, przygotujemy Cię do osiągnięcia najlepszych rezultatów na zajęciach na żywo z trenerem. Sekcja „Prework” to Twój pierwszy krok w nauce programowania! Dzięki intuicyjnemu instruktażowi dobrze przygotujesz stanowisko pracy i skonfigurujesz potrzebne oprogramowanie.

🙋 Dlaczego prework jest ważny?

• Przygotowanie techniczne: „Prework” zapewni Ci solidne przygotowanie techniczne, eliminując ewentualne problemy związane z instalacją oprogramowania w trakcie kursu.
• Szybszy start: koncentrujesz się na nauce, mając pewność, że wszystkie niezbędne narzędzia są poprawnie skonfigurowane i gotowe do użycia.
• Efektywność czasowa: instalacja oprogramowania przed rozpoczęciem kursu pozwala zoptymalizować czas, unikając opóźnień związanych z konfiguracją narzędzi w trakcie zajęć.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Instalacja narzędzi: nauczysz się instalować i konfigurować niezbędne narzędzia, takie jak DBeaver, PostgreSQL, Python, Anaconda, Jupyter Notebook, Tableau, bazy danych.
• Rozwiązywanie problemów zdobędziesz umiejętność rozwiązywania podstawowych problemów związanych z instalacją oprogramowania.

Przygotowanie środowiska: nauczysz się tworzyć i zarządzać środowiskiem programistycznym, co jest istotne dla efektywnej pracy w dziedzinie Data Science.

W ramach tej sekcji przekazane zostaną praktyczne umiejętności niezbędne do pracy jako Data Scientist. Zajęcia obejmują pracę z systemami kontroli wersji, zdalnymi repozytoriami, IDE oraz poznanie zasad projektowania baz danych.

🙋 Dlaczego Warsztat Data Scientisty jest ważny?

• Rozwinięcie umiejętności praktycznych: sekcja ta umożliwi Ci bezpośrednie stosowanie w praktyce zdobytej wiedzy, co stanowić będzie wprowadzenie do realnych wyzwań Data Science.
• Zrozumienie narzędzi: praca z różnymi narzędziami pozwali Ci na skuteczne poruszanie się w dynamicznym środowisku Data Science.
• Przygotowanie do projektów: warsztat stanowi solidne fundamenty dla dalszych projektów, pomagając Ci w efektywnym rozwiązywaniu problemów wynikających ze wspólnej pracy nad kodem.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Praktyczne zastosowanie: nauczysz się stosować teoretyczną wiedzę w praktyce, co jest kluczowe dla skutecznej pracy jako Data Scientist.
• Obsługa narzędzi: zdobędziesz umiejętności obsługi różnych narzędzi używanych w branży Data Science.

Rozwiązywanie problemów: będziesz umieć efektywnie rozwiązywać rzeczywiste problemy związane z pracą z danymi.

W sekcji dotyczącej języka SQL przekazana zostanie wiedza dotycząca umiejętności pracy z danymi, pisania oraz optymalizowania zapytań, analizowania danych, a także zarządzania danymi znajdującymi się w bazie.

🙋 Dlaczego SQL jest ważny?

• Skuteczne zarządzanie danymi: zdolność do efektywnego korzystania z języka SQL umożliwia precyzyjne zarządzanie zbiorami danych.
• Współpraca z bazami danych: umiejętność obsługi SQL jest kluczowa w pracy z różnymi bazami danych, co jest powszechne w środowisku pracy w obszarze Data Science.
• Podstawa analizy danych: znajomość języka SQL stanowi solidną podstawę dla dalszej pracy związanej z analizowaniem danych i raportowaniem.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Projektowanie zapytań: opanujesz sztukę projektowania skomplikowanych zapytań SQL, co jest niezbędne do ekstrakcji potrzebnych informacji.
• Zarządzanie bazami danych: nauczysz się efektywnie zarządzać bazami danych, co stanowi istotny element pracy jako Data Scientist.

Raportowanie i analiza: będziesz w stanie przeprowadzać zaawansowane analizy danych i tworzyć raporty przy użyciu języka SQL.

Sekcja Data Storytelling i Tableau wprowadza do świata efektywnej prezentacji danych, tak aby prezentacja wniosków dla biznesu mogła być przeprowadzana w sposób zrozumiały i przekonujący. Korzystając z narzędzia Tableau, można wizualizować dane i opowiadać skuteczne historie na nich oparte.

🙋 Dlaczego Data Storytelling i Tableau są ważne?

• Skuteczne komunikowanie danych: nauka dobrych praktyk z zakresu Data Storytellingu pozwala przekazywać skomplikowane informacje w sposób zrozumiały i przekonujący.
• Wizualizacja danych: zdolność do tworzenia atrakcyjnych wizualizacji za pomocą Tableau umożliwia lepsze zrozumienie danych przez odbiorców.
• Wpływ na decyzje: umiejętność opowiadania historii za pomocą danych wpływa na podejmowanie bardziej trafnych decyzji biznesowych.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Tworzenie narracji danych: opanujesz sztukę opowiadania skutecznych historii za pomocą danych, co jest kluczowe dla efektywnej komunikacji wyników Twojej analizy.
• Obsługa Tableau: zdobędziesz umiejętność korzystania z narzędzia Tableau do tworzenia dynamicznych i atrakcyjnych wizualizacji danych.

Praktyczne prezentacje: nauczysz się prezentować dane w sposób przystępny dla różnych grup odbiorców, co ma kluczowe znaczenie w pracy z różnorakimi danymi.

W sekcji dotyczącej języka programowania Python nabyte zostaną umiejętności programowania w języku Python, który jest powszechnie używany w Data Science. Zakres sekcji obejmuje podstawy programowania, struktury danych, instrukcje warunkowe, funkcje, programowanie obiektowe, biblioteki do analizy, wizualizacji danych i tworzenia modeli.

🙋 Dlaczego Python jest ważny?

• Uniwersalność: Python jest jednym z najbardziej uniwersalnych języków programowania, powszechnie stosowanym w analizie danych, Machine Learningu i pracy z AI.
• Bogate biblioteki: dostęp do obszernego zbioru bibliotek, takich jak NumPy, Pandas czy Scikit-learn umożliwia efektywną pracę nad analizą i modelowaniem danych.
• Automatyzacja: zdolność do programowania w Pythonie pozwala na automatyzację wielu procesów związanych z pracą w obszarze Data Science.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Programowanie w Pythonie: opanujesz podstawy i zaawansowane aspekty programowania w języku Python, takie jak instrukcje warunkowe, funkcje, czy programowanie obiektowe.
• Analiza danych: nauczysz się używać dedykowanych bibliotek do analizy i wizualizacji danych, takich jak NumPy, Pandas, Matplotlib czy Seaborn.

Tworzenie modeli: zdobędziesz umiejętność tworzenia modeli Machine Learningowych przy użyciu Scikit-learn.

W sekcji Statystyka przekazane zostaną podstawowe i zaawansowane umiejętności statystyczne niezbędne do pracy w obszarze Data Science. Zajęcia obejmują rozkłady, testy statystyczne, estymację parametrów i korzystanie z danych probabilistycznych.

🙋 Dlaczego Statystyka jest ważna?

• Solidna podstawa analizy: zrozumienie statystyki jest kluczowe dla właściwej analizy danych i wyciągania poprawnych wniosków.
• Decyzje oparte na danych: umiejętność stosowania testów statystycznych pozwala na podejmowanie decyzji biznesowych opartych na solidnych dowodach.
• Znaczenie dla Machine Learningu: wprowadzenie do statystyki jest istotne dla skutecznego modelowania danych w Machine Learningu i pracy z AI.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Analiza rozkładów: opanujesz techniki analizy różnych rozkładów statystycznych danych.
• Testy statystyczne: nauczysz się stosować różne testy statystyczne do sprawdzania hipotez i porównywania danych.
• Estymacja parametrów: zdobędziesz umiejętności estymowania parametrów populacji na podstawie próby danych.

W sekcji Machine Learning przekazane zostaną podstawowe oraz zaawansowane tematy związane z technikami uczenia maszynowego. Sekcja ta obejmuje zagadnienia klasyfikacji, regresji, klasteryzacji, szeregów czasowych, oceny jakości modeli oraz ich praktycznego zastosowania w branży. Zagadnienia te stanowią wstęp do pracy z AI.

🙋 Dlaczego Machine Learning jest ważny?

• Automatyzacja decyzji: uczenie maszynowe umożliwia tworzenie modeli, które potrafią automatycznie podejmować decyzje na podstawie danych.
• Indywidualizacja: modelowanie predykcyjne pozwala na dostosowanie się do indywidualnych zachowań i preferencji użytkowników.
• Innowacyjność: zastosowanie Machine Learningu otwiera drzwi do innowacyjnych rozwiązań i odkryć w analizie danych.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Klasyfikacja, regresja, szeregi czasowe: opanujesz techniki pracy z modelami klasyfikacji, regresji i szeregów czasowych, umożliwiających przewidywanie etykiet i wartości na podstawie danych.
• Wdrażanie modeli na produkcję: nauczysz się udostępniać zbudowane przez siebie modele do środowisk produkcyjnych, dzięki czemu poznasz podstawy pracy zespołowej w obszarze Data Science.

Ocena i walidacja modeli: zdobędziesz umiejętności oceny skuteczności modeli Machine learningowych i dostosowywania ich do różnych zastosowań.

W sekcji Deep Learning zostanie pogłębiona wiedza na temat zaawansowanych technik uczenia maszynowego. Nacisk położony będzie na sieciach neuronowych i ich zastosowaniach w pracy z danymi w postaci fotografii oraz języka naturalnego (NLP). Będzie to kolejny krok do opanowania AI.

🙋 Dlaczego Deep Learning jest ważny?

• Rozpoznawanie wzorców: Deep Learning pozwala na automatyczne rozpoznawanie złożonych wzorców i cech w danych, co jest trudne do osiągnięcia tradycyjnymi metodami.
• Zastosowania w Computer Vision: Głębokie sieci neuronowe są kluczowe w dziedzinach takich jak rozpoznawanie obrazów czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
• Skuteczność w analizie dużych zbiorów danych: Deep Learning jest efektywny w analizie ogromnych ilości danych, co pozwala na uzyskiwanie bardziej precyzyjnych wyników.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Sieci neuronowe: opanujesz architektury sieci neuronowych, w tym głębokie sieci konwolucyjne (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN).
• Praktyczne zastosowania: nauczysz się praktycznych zastosowań Deep Learningu, takich jak rozpoznawanie obrazów, generowanie tekstu czy tłumaczenie języka.

Tuning modeli: zdobędziesz umiejętności fine-tuningu parametrów modeli Deep Learningowych dla optymalnej skuteczności.

W sekcji Projekt wykorzystana zostanie cała zdobyta wiedza i umiejętności w praktyce. Pracując nad grupowym projektem Data Science, zespoły przejdą przez wszystkie etapy od zbierania danych, poprzez analizę, modelowanie, aż po prezentację wyników.

🙋 Dlaczego Projekt jest ważny?

• Praktykowanie wiedzy: Projekt stanowi szansę na praktyczne zastosowanie wszystkich zdobytych umiejętności w rzeczywistym scenariuszu.
• Rozwinięcie portfolio: Ukończony projekt stanowi cenny element portfolio, który można zaprezentować potencjalnym pracodawcom.
• Samodzielność: Praca nad projektem rozwija umiejętność samodzielnego myślenia i rozwiązywania problemów, co jest kluczowe w roli Data Scientisty.

💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?

• Zarządzanie projektem: nauczysz się efektywnie zarządzać projektem Data Science, począwszy od definiowania celów, aż po prezentację wyników.
• Praktyczna analiza danych: zastosujesz zdobytą wiedzę w praktyce, analizując rzeczywiste dane i wyciągając istotne wnioski.

Prezentacja wyników: nauczysz się skutecznie prezentować swoje wyniki, zarówno w formie pisemnej, jak i wizualnej, komunikując je z różnymi grupami odbiorców.

Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing and typesetting industry. Lorem Ipsum has been the industry’s standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a galley of type and scrambled it to make a type specimen book. It has survived not only five centuries, but also the leap into electronic typesetting, remaining essentially unchanged.

Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing and typesetting industry. Lorem Ipsum has been the industry’s standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a galley of type and scrambled it to make a type specimen book. It has survived not only five centuries, but also the leap into electronic typesetting, remaining essentially unchanged.

Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing and typesetting industry. Lorem Ipsum has been the industry’s standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a galley of type and scrambled it to make a type specimen book. It has survived not only five centuries, but also the leap into electronic typesetting, remaining essentially unchanged.

Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing and typesetting industry. Lorem Ipsum has been the industry’s standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a galley of type and scrambled it to make a type specimen book. It has survived not only five centuries, but also the leap into electronic typesetting, remaining essentially unchanged.

Lorem Ipsum is simply dummy text of the printing and typesetting industry. Lorem Ipsum has been the industry’s standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a galley of type and scrambled it to make a type specimen book. It has survived not only five centuries, but also the leap into electronic typesetting, remaining essentially unchanged.