Data Science Machine Learning (Kierunek - Rozwój) - SIERPIEŃ 2024

Możliwość dofinansowania
Logo CODEBRAINERS SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ
CODEBRAINERS SPÓŁKA Z OGRANICZONĄ ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ

Data Science Machine Learning (Kierunek - Rozwój) - SIERPIEŃ 2024

Numer usługi 2024/07/01/118259/2204045
5 025,00 PLN
brutto
5 025,00 PLN
netto
59,82 PLN
brutto/h
59,82 PLN
netto/h
zdalna w czasie rzeczywistym
Usługa szkoleniowa
84 h
20.08.2024 do 08.10.2024
0 zapisanych uczestników
Obserwuj
Zapisz się
Pobierz kartę usługi w PDF
Informacje podstawowe

Informacje podstawowe

  • Kategoria
    Informatyka i telekomunikacja / Programowanie
  • Identyfikator projektu
    Kierunek - Rozwój
  • Sposób dofinansowania
    wsparcie dla osób indywidualnych
    wsparcie dla pracodawców i ich pracowników
  • Grupa docelowa usługi

    Kurs Data Science Machine Learning skierowany jest do osób, które interesują się programowaniem oraz analizą danych - rozwój kariery w tym kierunku daje dzisiaj mocną pozycję na rynku pracy.


    Jeżeli:

    • chcesz zdobyć nowe umiejętności, które podniosą Twoje kwalifikacje;
    • nauczyć się programować w języku Python;
    • interesujesz się analizą danych i chcesz rozwijać się w tym kierunku;

    To nasz kurs jest dla Ciebie!

    W szkoleniu mogą wziąć udział zarówno osoby, które myślą o przyszłej pracy w roli Data Scientist, jak również kadra kierownicza, czy właściciele firm, dla których dostęp do analiz jest kluczem do podejmowania trafnych decyzji w bieżącej działalności.

    Zajęcia prowadzone są w formule wieczorowo-weekendowej, w formie zajęć na żywo, w niewielkiej grupie (wszystkie zajęcia są zajęciami na żywo , w oparciu o formułę live coding).


    Usługa również adresowana dla uczestników projektu Operacja Edukacja oraz projektu Postaw na siebie .

  • Minimalna liczba uczestników
    8
  • Maksymalna liczba uczestników
    18
  • Data zakończenia rekrutacji
    19-08-2024
  • Forma prowadzenia usługi
    zdalna w czasie rzeczywistym
  • Liczba godzin usługi
    84
  • Podstawa uzyskania wpisu do BUR
    Znak Jakości Małopolskich Standardów Usług Edukacyjno-Szkoleniowych (MSUES) - wersja 2.0

Cel

Cel edukacyjny
Kurs Data Science Machine Learning przygotowuje do samodzielnego programowania w języku python oraz korzystania z pakietów dedykowanych do analizy danych oraz uczenia maszynowego.
Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
Efekty uczenia się Kryteria weryfikacji Metoda walidacji
Efekty uczenia się
Po zakończeniu szkolenia uczestnik:

pisze własne skrypty i programy w Pythonie;
korzysta ze środowiska pracy analityka danych (Anaconda, Jupyter);
przetwarza dane za pomocą bibliotek NumPy oraz pandas;
wizualizuje dane z wykorzystaniem matplotlib;
pozyskuje dane z różnych źródeł;
zna teorię baz danych, wykorzystanie języka SQL w praktyce oraz podstawy analizy danych;
wykorzystuje zagadnienia z machine learning do analizy danych i predykcji
Kryteria weryfikacji
Uczestnik podchodzi do egzaminu weryfikującego wiedzę z którego musi uzyskać min. 70%.
Metoda walidacji
Test teoretyczny

Kwalifikacje

Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.
Warunki uznania kompetencji
Pytanie 1. Czy dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera opis efektów uczenia się?
Tak, dokument potwierdzający uzyskanie kompetencji zawiera szczegółowy opis efektów uczenia się, co pozwala jasno zrozumieć osiągnięte kompetencje oraz postępy w nauce.
Pytanie 2. Czy dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona w oparciu o zdefiniowane w efektach uczenia się kryteria ich weryfikacji?
Tak, dokument potwierdza, że walidacja została przeprowadzona zgodnie z zdefiniowanymi w efektach uczenia się kryteriami weryfikacji, co gwarantuje rzetelność i wiarygodność procesu oceny osiągniętych kompetencji.
Pytanie 3. Czy dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji?
Tak, dokument potwierdza zastosowanie rozwiązań zapewniających rozdzielenie procesów kształcenia i szkolenia od walidacji. Dzięki temu procesowi zapewniona jest obiektywność i uczciwość oceny osiągniętych kompetencji.

Program

Kurs Data Science Machine Learning skierowany jest do osób interesujących się programowaniem oraz analizą danych wraz z uczeniem maszynowym - rozwój kariery w tym kierunku daje dzisiaj ogromne możliwości i mocną pozycję na rynku pracy.

Uczestnicy kursu nie muszą mieć żadnego wcześniejszego doświadczenia w zakresie programowania.W szkoleniu mogą wziąć udział zarówno osoby, które myślą o przyszłej pracy w roli data scientist, jak również kadra kierownicza, czy właściciele firm, dla których dostęp do analiz jest kluczem do podejmowania trafnych decyzji w bieżącej działalności. 

Dzięki dużej ilości gotowych bibliotek język Python jest jednym z najpopularniejszych języków do analizy danych. Jest to również język bardzo prosty w nauce, dzięki czemu pisanie własnych skryptów i narzędzi nie stanowi problemu nawet dla początkujących osób.

Szkolenie obejmuje ponad 100h nauki, w tym 63h zegarowe (60 min) = w przeliczeniu 84h lekcyjne (45 min)) zajęć + 9h preworku. Całość zajęć prowadzona jest na żywo w formie wirtualnej klasy w formule live-coding - przez cały czas z trenerem.

Grupy liczą maksymalnie 12-16 osób i są jednymi z najmniejszych grup na rynku.

Zakres szkolenia obejmuje:

1. Wprowadzenie do programowania (prework)
Języki programowania, shell (bash), rola systemu operacyjnego, system kontroli wersji git, sposoby poruszania się po środowisku tekstowym.

2. Programowanie w Pythonie
Solidna nauka podstaw programowania w języku Python: typy danych, wyrażenia warunkowe, debugging, funkcje, obsługa wyjątków, moduły i biblioteki, TDD.

3. Język SQL i bazy danych
Tematyka projektowania relacyjnych baz danych oraz wykorzystania w praktyce języka SQL – definiowanie schematu bazy danych na podstawie wymagań, podstawowe oraz zaawansowane zapytania, filtrowanie, grupowanie, sortowanie, łączenie wyników.

4. Data Science - Anaconda i Jupyter
Środowisko pracy analityka. Jupyter notebook, markdown, elementy notacji Latex. Manager pakietów Conda, pip, tworzenie wirtualnego środowiska.

5. Data Science – NumPy oraz pandas
Przetwarzanie danych za pomocą bibliotek NumPy oraz pandas. Techniki skutecznego ładowania, przechowywania i manipulowania danymi, w tym web scrapping.

6. Machine Learning

Wykorzystanie zaawansowanych narzędzi do obliczeń rozproszonych, Spark, DataBricks + zadania / projekty. Podział metod uczenia maszynowego, dobór danych i modelu, przygotowanie danych, szkolenie, walidacja, przeuczenie, drzewa decyzyjne, sieci nauronowe, Deep Learning, CNN, TensorFlow + + zadania / projekty.

Uczestnicy otrzymują dodatkowe zadania do pracy w domu, z możliwością kontaktu z prowdzącym również poza zajęciami (na platformie Slack).

63h zegarowe (60 min) = w przeliczeniu 84h lekcyjne (45 min) + 9h zegarowych preworku.

Harmonogram

Liczba przedmiotów/zajęć: 0
Przedmiot / temat zajęćProwadzącyData realizacji zajęćGodzina rozpoczęciaGodzina zakończeniaLiczba godzin
Brak wyników.

Cena

Cennik
  • Rodzaj ceny
    Cena
  • Koszt usługi brutto
    5 025,00 PLN
  • Koszt usługi netto
    5 025,00 PLN
  • Koszt godziny brutto
    59,82 PLN
  • Koszt godziny netto
    59,82 PLN

Prowadzący

Liczba prowadzących: 5
1 z 5
Szymon Budziak
Programista i inżynier systemów ACK Cyfronet przy komputerach HPC. Pasjonat programowania, sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, kryptowalut oraz blockchain. Ponad 120h doświadczenia w przeciągu ostatnich 24 m-cy zarówno w zakresie nauczania osób dorosłych, jak również w tematyce programowania w języku python oraz data science.
2 z 5
Bartek Bilski
Absolwent studiów magisterskich w Data Science na Uniwersytecie w Bath, z zapleczem w matematyce i statystyce. Obecnie pracujący jako Data Scientist w start-upie w Wielkiej Brytanii. Entuzjasta sztucznej inteligencji, nauki i brazylijskiego jiu jitsu.
3 z 5
Cezary Wenta
Programista Python, php, JS. PHP Developer w Millenium Studio, następnie Frontend oraz Fullstack Developer w Quantoo Sp. z o.o. Ponad 120h doświadczenia w przeciągu ostatnich 24 m-cy zarówno w zakresie nauczania osób dorosłych, jak również w tematyce programowania w języku python oraz SQL.
4 z 5
Kamil Bartocha
Absolwent matematyki stosowanej z kilkuletnim doświadczeniem w automatyzowaniu z wykorzystaniem języka Python i towarzyszących mu frameworków. Amator sportu, fan kaw speciality i zimnych pryszniców.
5 z 5
Mikołaj Leszczuk
QoE Senior Specialist - karierę rozpoczął w Comarch jako kierownik działu technologii multimedialnych. Miłośnik szeroko pojętych systemów przetwarzania danych, ze szczególnych uwzględnieniem QoE. Ponad 24 lata doświadczenia zawodowego, uczestnik ponad 83 konferencji naukowych, autor / współautor ponad 150 publikacji naukowych, członek 5 międzynarodowych / krajowych organizacji naukowych

1996 – 1999 - Kierownik Działu Technologii Multimedialnych, Prezes Zarządu COMARCH S.A., COMARCH Multimedia Sp. z o.o.
2000 - 2006 - Asystent naukowo-dydaktyczny, Katedra Telekomunikacji AGH
2006 – 2017 - Adiunkt, Katedra Telekomunikacji AGH
2017 – 2019- Doktor habilitowany, Katedra Telekomunikacji AGH
2019 – obecnie - Profesor uczelni, Katedra Telekomunikacji AGH

Posiada on przynajmniej 120h doświadczenia w podobnym zakresie w ostatnich 24 miesiącach licząc wstecz od dnia rozpoczęcia doradztwa.

Ponad 120h doświadczenia w przeciągu ostatnich 24 m-cy zarówno w zakresie nauczania osób dorosłych, jak również w tematyce programowania w języku python, SQL, machinę learning, przetwarzania obrazów oraz obliczeń chmurowych.

Informacje dodatkowe

Informacje o materiałach dla uczestników usługi

W ramach szkolenia uczestnik otrzymuje:

  • dostęp do materiałów oraz ćwiczeń podsumowujących zdobytą wiedzę;
  • bezpłatną licencję na wybrane IDE Jetbrains;
  • bezpłatny dostęp do kanałów Slack dedykowanych szkoleniu oraz dostep do platformy Zoom.
Warunki uczestnictwa

Warunkiem uczestnictwa w szkoleniu jest dokonanie rezerwacji miejsca drogą mailową lub telefoniczną, złożenie zapisu w Bazie Usług Rozwojowych oraz podpisanie umowy szkoleniowej.
 

Warunkiem uczestnictwa w ramach Operacja Edukacja i Postaw na siebie jest posiadanie aktualnego ID wsparcia. 

Informacje dodatkowe

Usługi szkoleniowe w ramach projektu realizowane są w godzinach dydaktycznych (1 godzina dydaktyczna = 45 min).

Zapisanie się na wybrana usługe poprzez BUR nie jest jednoznaczne z zarezerwowaniem miejsca na kursie. Prosimy o kontakt przez stronę www.codebrainers.pl lub telefonicznie / mailowo.

Warunki techniczne

Całość zajęć prowadzona jest na żywo, w formule live-coding, w oparciu o realne przykłady / zadania / projekty.

Zajcia powadzone są w czasie rzeczywistym na platformie Zoom, wraz z dostępem do kanałów grupowych na platformie Slack.

Wymagania techniczne:

  • komputer / laptop lub inne urządzenie ze stałym dostępem do internetu (szybkość pobierania/przesyłania: minimalna 2 Mb/s / 128 kb/s; zalecana 4 Mb/s / 512 kb/s),wyposażony w kamerę internetową;
  • przeglądarka internetowa;

Uczestnicy otryzmują linki do spotkań przed każdymi zajęciami. Link umozliwiający uczestnictwo w szkoleniu  jest aktywny w godzinach wskazanych na karcie uslugi.   

Kontakt

Katarzyna Hauffa
E-mail
biuro@codebrainers.pl
Telefon
(+48) 607 999 696