Szkolenie Python Data Scientist
Ponad 500 praktycznych zadańModele predykcyjne w Pythonie Ćwiczenia na zajęciach i zadania do domu
W trakcie szkolenia poznasz SQL, składnię języka Python oraz naczysz się tworzyć modele predykcyjne.
Poznasz algorytmy uczenia maszynowego w języku Python oraz nauczysz się zarządznia kodem w programie GIT.
10 dni i masz wiedzę potrzebną w Data Science.
Działamy?
Kurs oparty o praktykę – już od pierwszej godziny szkolenia piszesz swój własny kod.
Małe grupy do 7 osób
5 740,00 zł netto (7 060,20 zł brutto)
10 dni nauki od 9:00 do 17:00
W programie szkolenia język SQL, składnia języka Python, planowanie i testowanie programu, przetwarzanie danych w bibliotece Pandas i tworzenie modeli predykcyjnych.
Szkolenie Python Data Science od podstaw
Jeśli podoba Ci się zakres kursu, ale nie znajdujesz odpowiedniego terminu, napisz lub zadzwoń do nas. Spróbujemy znaleźć szkolenie i termin, którego potrzebujesz.
Wybierz lokalizację i termin szkolenia, aby zobaczyć dostępną liczbę miejsc.
Poniżej znajdziesz konkretne terminy na poszczególne edycje kursu
wrzesień 2023 – 4-5 września, 11-14 września, 25-28 września
październik 2023 – 2-3 października, 9-12 października, 23-26 października
listopad 2023 – 6-7 listopada, 13-16 listopada, 27-30 listopada
grudzień 2023 – 4-5 grudnia, 11-14 grudnia, 18-21 grudnia
Kurs, na którym przygotujesz się do roli Data Scientist
Zdobędziesz konkretne umiejętności, które wystarczą Ci do samodzielnego pisania prostych programów w języku Python oraz tworzenia modeli predykcyjnych.
Poznasz język SQL oraz składnię języka Python i jego najważniejsze bibioteki do analizy danych i tworzenia modeli predykcyjnych. Nauczysz się zarządzać kodem w programie GIT.
80 godzin ćwiczeń w obszarze Data Science.
Ćwiczysz z nami?
Część 1
Obsługa programu Excel
- Karty i narzędzia programu Excel
- Adresowanie komórek – względne, bezwzględne i mieszane
- Formuły i funkcje
- Funkcje matematyczne
- Funkcje daty i czasu
- Funkcje statystyczne
- Funkcje wyszukiwania i adresu
- Funkcje tekstowe
- Funkcje logiczne
- Wykresy – wstawianie i formatowanie wykresu
- Tabele przestawne i wykresy przestawne
- Sortowanie i filtrowanie danych
- Reguły sprawdzania poprawności danych
- Importowanie danych z bazy, pliku tekstowego i strony www
Język T-SQL w MS SQL Server
- Podstawowe pojęcia z obszaru relacyjnych baz danych
- Serwery bazodanowe
- Środowisko Microsoft SQL Server
- Aplikacja SQL Server Management Studio
- Relacje i relacyjny model bazy danych
- Klucze – główny i obcy
- Typy danych
- Konwersja typów danych
- Logika trójwartościowa
Część 2
Język T-SQL w MS SQL Server
- Wybieranie kolumn – instrukcja SELECT
- Filtrowanie wierszy – klauzula WHERE
- Klauzula TOP
- Eliminowanie duplikatów – słowo kluczowe DISTINCT
- Aliasy kolumn i tabel
- Operatory porównania
- Operatory SQL
- Warunki logiczne
- Hierarchia operatorów
- Sortowanie danych – klauzula ORDER BY
- Filtrowanie danych w wynikach zapytań
- Funkcje wbudowane
- Funkcje arytmetyczne
- Funkcje znakowe
- Funkcje daty i czasu
- Funkcja CASE – tworzenie wyrażeń
- Funkcje CAST i CONVERT – konwersja jawna
- Funkcje agregujące i grupowanie
- Zapytania agregujące – grupowanie
- Funkcje agregujące
- Filtrowanie grup – operator HAVING
Część 3
Język T-SQL w MS SQL Server
- Łączenie tabel
- Złączenia – zasada działania złączeń tabel
- Złączenie wewnętrzne INNER JOIN
- Złączenie zewnętrzne prawostronne RIGHT OUTER JOIN
- Złączenie zewnętrzne lewostronne LEFT OUTER JOIN
- Pełne złączenie zewnętrzne FULL OUTER JOIN
- Iloczyn kartezjański CROSS JOIN
- Łączenie zbiorów – UNION, UNION ALL, INTERSECT, EXCEPT
- Modyfikowanie danych
- Wstawianie danych do tabeli
- Usuwanie danych z tabeli
- Aktualizowanie danych w jednej i w wielu tabelach
- Import danych do bazy z pliku .csv
- Eksport danych z bazy
- Tworzenie tabel – definiowanie kolumn i dobór typu danych
- Zastosowanie SQL w obszarze analizy danych
- Wykorzystanie funkcji operujących na datach, liczbach i tekstach w raportach
- Wykorzystanie widoków systemowych w bazach danych
- Formatowanie wyniku zapytania
Część 4
Podstawy języka Python
- Język programowania Python
- Instalacja Python i IDLE
- Shell i pliki programu pod IDLE
- Uruchamianie programu z pliku *.py
- Uruchamianie programu w IDLE
- Komentarze jednolinijkowe i wielolinijkowe
- Wyrażenia
- Typy liczbowe i zmienne typu liczbowego
- Zasady nazywania zmiennych
- Operatory i typy danych
- Typy liczbowe
- Operatory arytmetyczne
- Kolejność wykonywania działań
- Operatory porównania
- Ciągi tekstowe (string)
- Operacje na tekstach (łańcuchach)
- Konwersja typu danych
- Konwersja liczb na napisy
- Konwersja napisów na liczby
- Typ logiczny (bool) i operatory logiczne
Część 5
Podstawy języka Python
- Używanie funkcji – funkcje wbudowane
- System pomocy
- Programy rozgałęzione
- Instrukcje warunkowe
- Pętle
- Pętla FOR
- Pętla WHILE
- Kolekcje
- Listy
- Krotki
- Słowniki
- Zbiory
- Obsługa wyjątków
- Tworzenie funkcji – podstawy
- Biblioteki, moduły, pakiety
- Obsługa skoroszytów Excela
Część 6
Python Biblioteka NumPy
- Biblioteka NumPy
- Typy danych (int, string, date i inne)
- Funkcje matematyczne i wektoryzacja
- Funkcje statystyczne
- Slicing, tablice wielowymiarowe
- Dopasowanie wymiarów (broadcasting)
- Fancy indexing
- Filtrowanie tablic
- Zmiana wymiarów (reshape)
- Wektory, macierze i inne tablice
- Funkcja array()
- Reprezentacja tablic
- Typ przechowywanych elementów
- Tworzenie tablic specjalnego rodzaju
- Łączenie tablic
- Indeksowanie wektorów i macierzy
- Indeksowanie tablic N-wymiarowych
- Wyszukiwanie indeksów elementów spełniających zadane kryteria
Część 7
Python biblioteka Pandas
- Biblioteka Pandas
- Odczyt danych z różnych źródeł (CSV, SQL)
- Zapis danych
- Obiekty pd.DataFrame i pd.Series
- Wybieranie kolumn
- Filtrowanie wierszy, podzbiory danych
- Aktualizowanie danych, dodawanie kolumn
- Grupowanie i sortowanie danych
- Łączenie zbiorów przez indeks
- Rysowanie wykresów z danych Pandas
- Agregacja danych
- Tworzenie ramek danych
- Konstruktor klasy DataFrame
- Importowanie ramek danych z plików i innych źródeł
- Odczytywanie podstawowych informacji o ramkach danych
- Obiekty typu Series (zmienne)
- Tworzenie i reprezentacja zmiennych
- Zmienne typu data i czas
- Zmienne jakościowe i porządkowe
- Obiekty typu Index (etykiety)
- Etykietowanie wierszy i kolumn
- Etykiety hierarchiczne
- Indeksowanie zmiennych i ramek danych
- Podsumowania ramek danych i zmiennych
- Sortowanie ramek danych
- Zmiana kształtu ramek danych
- Obserwacje brakujące None, NaN
Część 8
Python uczenie maszynowe
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego
- podstawowe pojęcia związane z uczeniem maszynowym
- obszary, którymi zajmuje się machine learning
- problemy, które można rozwiązać
- Podział uczenia maszynowego
- nadzorowane (supervised) – klasyfikacja i regresja
- nienadzorowane (unsupervised) – klasteryzacja i reguły asocjacyjne
- Pozyskiwanie i przygotowanie danych do budowy modelu
- Rodzaje danych wykorzystywanych w machine learning
- dane uporządkowane
- dane nieuporządkowane
- Projekt analityczny – określanie celu biznesowego (co chcemy przewidywać)
- Eksploracja i przygotowanie danych do analizy
- przygotowanie obiektu dataframe
- analiza typów danych
- uzupełnienie braków w danych
- przeskalowanie danych
- redukcja liczby wymiarów
- wyznaczenie podstawowych statystyk i korelacji zmiennych
- wyświetlenie rozkładu zmiennych
- standaryzacja danych – StandardScaler
- ekstrakcja i selekcja cech
- metody wizualizacji danych – biblioteka Matplotlib
- Podział danych na zbiór treningowy, walidacyjny i testowy
- Metody działania algorytmów
Część 9
Python uczenie maszynowe
- Klasyfikacja binarna
- model przewidujący, czy klient kupi kartę kredytową
- Klasyfikacja wieloklasowa
- analiza tekstu – budowa klasyfikatora w języku Python do analizy opinii klientów
- klasyfikacja – rozpoznawanie cyfr
- Regresja liniowa
- równanie normalne
- algorytm spadku gradientowego
- stochastyczny spadek wzdłuż gradientu
- eliminacja wsteczna
- Regresja wielomianowa
- model najmniejszych kwadratów
- Regresja logistyczna
- Drzewa decyzyjne
- gini, entropia
- zyski informacyjne
- Lasy losowe
- Maszyna wektorów nośnych (SVM – Support Vector Machine)
- Naiwny klasyfikator bayesowski – filtr antyspamowy
- Algorytm k najbliższych sąsiadów
- Metody doboru modeli i poprawienia jakości ich przewidywań
- niedouczenie i przeuczenie modeli
- walidacja krzyżowa
- przeszukiwanie siatki
- Biblioteka statsmodels
Część 10
- Konsola programu GIT w systemie Windows
- Konfiguracja klienta GIT
- Edytor
- Składnia poleceń programu GIT
- Tworzenie repozytoriów
- Tworzenie rewizji i przywracanie stanu plików
- Stany plików
- Indeksowanie
- Diagram stanów
- Obszar roboczy, indeks i repozytorium
- Modyfikowanie stanu plików repozytorium
- Oznaczenia stanów pliku
- Repozytoria zwykłe i surowe
- Uzupełnienie diagramu stanów
- Znaczniki
- Tworzenie znaczników lekkich i oznaczonych
- Sprawdzanie znaczników
- Usuwanie znaczników
- Szczegółowe dane znacznika
- Identyfikowanie rewizji
- Modyfikowanie historii projektu
- Tworzenie i usuwanie gałęzi
- Łączenie gałęzi: operacja merge
- Łączenie gałęzi: operacja rebase
- Powiązania między repozytorium lokalnym a zdalnym
- Synchronizacja repozytoriów
- Łączenie oddzielnych repozytoriów
- Użycie mechanizmu Stash
- Konfiguracja GIT
Ponad 500 ćwiczeń z analizy
Na 10-dniowym szkoleniu Python Data Science od podstaw doskonale poznasz język MS SQL i składnię języka Python. Nauczysz się tworzyć modele predykcyjne i zarządzać kodem programu w środowisku GIT.
Zobacz, czego konkretnie się nauczysz
- poznasz lub przypomnisz sobie, jakie narzędzia dostępne są w programie MS Excel
- nauczysz się tworzyć podsumowania w Excelu przy użyciu funkcji np. SUMA.JEŻELI, SUMA.WARUNKÓW
- nauczysz się operacji na tekstach – złączania i rozdzielania tekstów
- zobaczysz, w jaki sposób szybko przetwarzać dane przy użyciu tabel przestawnych
- poznasz wykresy przestawne i zobaczysz, jak je wykorzystywać do graficznej analizy danych
- nauczysz się importować dane do Excela z różnych źródeł np. z baz danych, plików tekstowych i stron internetowych
- zobaczysz, w jaki sposób sprawdzić i wyczyścić dane przed importem
- poznasz składnię języka MS SQL niezbędną do samodzielnej pracy w tym języku
- nauczysz się odczytywać dane z bazy, filtrować je i sortować
- poznasz metody czyszczenia danych w bazie np. usuwania duplikatów i znajdowania brakujących danych
- nauczysz się używać funkcji wbudowanych w MS SQL Server
- poznasz funkcje agregujące – nauczysz się grupować dane i robić podsumowania dla grup
- zobaczysz, w jaki sposób odczytywać dane z jednej tabeli oraz z wielu tabel – nauczysz się łączyć tabele
- nauczysz się importować dane do baz danych SQL Server i exportować je
- zobaczysz, w jaki sposób szybko przeszukiwać bazy danych używając widoków
- poznasz bibliotekę NumPy języka Python
- nauczysz się odczytywać za pomocą biblioteki Pandas dane z rożnych źródeł np. z Excela
- poznasz ramki danych biblioteki Pandas i nauczysz się wykorzystywać je do analizy i przetwarzania danych
- zobaczysz, jakie są różnice pomiędzy przetwarzaniem danych w MS SQL Server a Pandas
- zobaczysz, w jaki sposób pozyskiwać i przetwarzać dane potrzebne do tworzenia modeli predykcyjnych w Pythonie
- nauczysz się przygotowywać dane do analizy np. czyścić je, skalować, redukować liczbę wymiarów
- poznasz algorytmy klasyfikacji i utworzysz w nich modele predykcyjne
- nauczysz się tworzyć modele wykorzystując algorytmy regresji logistycznej i liniowej
- zobaczysz, w jaki sposób testować modele oraz łączyć je żeby poprawić skuteczność ich przewidywań
- poznasz podstawy obsługi programu GIT – nauczysz się współtworzyć kod z innymi osobami, udostępniać i archiwizować programy na platformie GitHub
- poznasz platformy do wymiany informacji pomiędzy programistami i analitykami np. Kaggle, Stack Overflow
- zbudujesz samodzielnie ponad 30 modeli predykcyjnych i perfekcyjnie przećwiczysz na nich algorytmy uczenia maszynowego
Kursy polecane przez naszych Studentów
Dbamy o to, aby dostarczyć Uczestnikom naszych szkoleń dokładnie tego, czego oczekują.
Ze względu na małe grupy do 7 osób, masz bezpośredni kontakt z trenerem i możesz swobodnie zadawać pytania.
Przed zakończeniem każdego bloku ćwiczeń trener upewnia się, że wszyscy zrozumieli omawiamy materiał.
U nas nie zgubisz się w trakcie szkolenia.
Doświadczeni i sympatyczni trenerzy
Szkolenie Data Science w języku Python prowadzi trzech trenerów. Każdy trener jest świetnym specjalistą i potrafi w jasny i przejrzysty sposób przekazywać wiedzę.
Na szkoleniu poczujesz się komfortowo i zdobędziesz dużą dawkę wiedzy. Trenerzy dbają o zapewnienie miłej atmosfery i pilnują, aby każdy Uczestnik zrozumiał omawiane zagadnienia.
Kontynuuj naukę programowania z nami
Programowanie to nie tylko język Python. W trakcie szkolenia podpowiemy Ci, jakie kompetencje są poszukiwane w obszarze IT i jakimi obszarami warto się zainteresować.
Polecamy kolejne poziomy programowania w języku Python lub inne szkolenia, których zakres może być dla Ciebie wartościowy.

Szkolenie makra Excel od podstaw
Przyspiesz swoją pracę w Excelu. Na kursie nauczysz się pisać makra w języku VBA i dowiesz się, jakie konkretnie zadania można za ich pomocą zautomatyzować.
Zainwestuj 3 dni w naukę makr i wyeliminuj nudne, powtarzalne zadania.

Szkolenie PL/SQL Oracle poziom zaawansowany
Kurs kierujemy do osób chcących poznać zaawansowane zagadnienia z obszaru przechowywania danych oraz podstawy optymalizacji zapytań.
Szkolenie porusza tematy bezpiecznego dostępu do bazy danych, łączenia tabel, tworzenia zapytań oraz procedur i funkcji.
Na kursie pokażemy Ci pętle, funkcje, procedury składowane, wyzwalacze i inne elementy języka programowania PL/SQL. Zobaczysz także jak analizować kod (code review), znajdować i poprawiać w nim błędy.
Nauczysz się przechwytywać błędy i generować komunikaty dla użytkowników bazy.
Kurs obejmuje przykładowe zadania ze ścieżki certyfikacji Database PL/SQL Developer Oracle Certified Professional.
115 ćwiczeń praktycznych
99% terminów on-line gwarantowanych
1 280,00 zł netto

Szkolenie PL/SQL Oracle poziom średnio-zaawansowany
Na kursie utrwalisz podstawową wiedzę na temat programowania w języku SQL oraz nauczysz się tworzyć złożone zapytania. Przećwiczysz m.in. funkcje analityczne, grupowanie, podzapytania, wyrażenia CTE i transakcje.
Dowiesz się, w jaki sposób modyfikować dane oraz strukturę bazy np. nazwy tabel i kolumn. Opanujesz widoki wbudowane umożliwiające szybkie przeszukiwanie tabel w ramach bazy oraz nauczysz się tworzyć własne widoki.
Poznasz wszystkie rodzaje złączeń tabel, funkcjonalność i architekturę środowiska Oracle np. instancje, współdzielenie pamięci (SGA) oraz koncepcję kontenerowej bazy danych.
Dowiesz się, w jaki sposób można zautomatyzować raportowanie przy użyciu języka PL/SQL.
110 ćwiczeń praktycznych
99% terminów on-line gwarantowanych
1 080,00 zł netto

Szkolenie PL/SQL Oracle poziom podstawowy
Kurs przeznaczony jest dla osób, które rozpoczynają naukę języka SQL lub chcą przypomnieć sobie podstawowe zagadnienia z tematyki baz danych.
W trakcie kursu poznasz podstawowe elementy języka SQL oraz grupowanie danych, złączenia tabel i funkcje wbudowane.
Nauczysz się samodzielnego rozwiązywania problemów z kodem SQL. Zobaczysz, w jaki sposób odczytywać dane znajdujące się w jednej tabeli oraz w wielu różnych tabelach.
Poznasz systemy baz danych i zasady działania bazy, typy danych oraz operatory zbiorowe używane do łączenia wyników zapytań.
Po kursie będziesz w stanie samodzielnie pisać proste zapytania i odczytywać informacje z baz.
120 ćwiczeń praktycznych
100% terminów on-line gwarantowanych
990,00 zł netto

Szkolenie VBA Excel poziom zaawansowany
Poznaj zaawansowane struktury języka VBA. Nauczysz się tworzyć złożone programy, którymi pobierzesz dane z Internetu, zaktualizujesz raporty i wykonasz inne codzienne zadania.
Zainwestuj w VBA i nie ręcznie rób rzeczy, które może zrobić program.

Szkolenie VBA Excel poziom średnio-zaawansowany
Poszerz swoje kompetencje w obszarze znajomości VBA. Na tym kursie utrwalisz swoją wiedzę z VBA i nauczysz się automatycznie wymieniać pliki pomiędzy MS Office a innymi aplikacjami.
Poświęć kilkanaście godzin na naukę i nie marnuj czasu na nudne zadania.

Szkolenie VBA Excel poziom podstawowy
Przyspiesz swoją pracę w Excelu. Na kursie podstawowym poznasz składnię języka VBA i dowiesz się, jakie konkretnie zadania można za jego pomocą zautomatyzować.
Zainwestuj 2 dni w VBA i wyeliminuj nudne, powtarzalne zadania.

Szkolenie SQL Server poziom zaawansowany
Na tym szkoleniu nauczysz się programować w języku MS SQL. Na kursie nauczysz się tworzyć własne funkcje i procedury.
Poznasz pętle, dynamiczny SQL i kursory oraz zobaczysz, w jaki sposób optymalizować zapytania.
W trakcie szkolenia pracujesz nad zadaniami, które odzwierciedlają rzeczywiste problemy ze środowiska pracy. Dzięki temu łatwiej zrozumiesz zagadnienia programistyczne.
115 ćwiczeń praktycznych
99% terminów on-line gwarantowanych
1 280,00 zł netto

Szkolenie SQL Server poziom średnio-zaawansowany
Szkolenie rozpoczynamy od przypomnienia grupowania i złączenia tabel. Następnie przechodzimy do podzapytań i widoków.
Poznasz rozbudowane podsumowania częściowe i zobaczysz, jak upraszać skrypty za pomocą wyrażeń CTE.
Na zadaniach z „prawdziwej” pracy utrwalisz znajomość składni SQL. Nauczysz się zrobić analizy z wykorzystaniem wbudowanych funkcji analitycznych.
110 ćwiczeń praktycznych
100% terminów on-line gwarantowanych
1 080,00 zł netto

Szkolenie Python sieci neuronowe
Kurs przygotuje Cię do tworzenia modeli predykcyjnych w oparciu o sieci neuronowe w bibliotekach Keras i Tensorflow. Dowiesz się, jakie są zasady działania uczenia głębokiego oraz w jaki sposób zbudowana jest sieć neuronowa.
Stworzysz modele używając sieci ANN (Artificial Neural Networks), CNN (Convolutional Neural Networks) oraz RNN (Recurrent Neural Network).
Zobaczysz, jak stosować metryki Accuracy, ROC, MAE, MSE i macierz konfuzji do oceny działania modeli. Porównasz efektywność działania algorytmów sieci neuronowych i uczenia maszynowego.
95 ćwiczeń praktycznych
99% terminów on-line gwarantowanych
2 450 zł netto

Szkolenie Python poziom zaawansowany
Python jest jednym z języków, które idealnie nadają się do nauki programowania. Możesz używać go pisania skryptów automatyzujących pracę, tworzenia stron www lub prowadzenia analiz.
Na kursie dowiesz się, w jaki sposób, za pomocą Pythona, obsługiwać pliki programu MS Excel oraz pobierać dane ze stron www. Zobaczysz do czego służą pakiety i moduły oraz stworzysz większe programy z małych fragmentów kodu.
Wykorzystasz w programach funkcje, pętle i instrukcje warunkowe oraz zobaczysz, jak tworzyć klasy i gdzie warto ich używać.
115 ćwiczeń praktycznych
99% terminów on-line gwarantowanych
1 280 zł netto

Szkolenie Python poziom średnio-zaawansowany
Zakres szkolenia obejmuje nie tylko pisanie kodu, ale także testowanie programu, szukanie rozwiązań i ponad 50 konkretnych zadań z pracy w najlepszych firmach IT.
Na kursie utrwalisz znajomość składni Pythona, dowiesz się jak tworzyć oprogramowanie oraz do czego służą poszczególne technologie i narzędzia programistyczne typu IDLE, Visual Studio Code, PyCharm.
Zobaczysz, w jaki sposób przetwarzać duże ilości danych, tworzyć zaawansowane funkcje oraz obsługiwać pliki i foldery.
60 ćwiczeń praktycznych
99% terminów on-line gwarantowanych
1 180 zł netto
Indywidualne konsultacje
Nasza oferta to nie tylko szkolenia ze ściśle ułożonym planem.
Jeśli chcesz poznać tylko część zagadnień dotyczących języka Python, możesz skorzystać z indywidualnych konsultacji stacjonarnie lub online.
W trakcie konsultacji trener jest dostępny wyłącznie dla Ciebie. Wytłumaczy Ci czym są dekoratory, na czym polega dziedziczenie klas, czy inne trudne zagadnienia języka Python.