Python Data Science + Machine Learning (Kierunek Rozwój) - STYCZEŃ 2024
Python Data Science + Machine Learning (Kierunek Rozwój) - STYCZEŃ 2024
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Programowanie
- Identyfikator projektuKierunek - Rozwój
- Sposób dofinansowaniawsparcie dla osób indywidualnychwsparcie dla pracodawców i ich pracowników
- Grupa docelowa usługi
Kurs “Python Data Science Machine Learning” skierowany jest do osób, które interesują się programowaniem oraz analizą danych - rozwój kariery w tym kierunku daje dzisiaj mocną pozycjęna 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!
Uczestnicy kursu nie muszą mieć 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 i specjaliści, chcący nauczyć się programowania oraz analizy danych.
Usługa adresowana również do uczestników projektu Kierunek Rozwój.
- Minimalna liczba uczestników8
- Maksymalna liczba uczestników16
- Data zakończenia rekrutacji20-01-2025
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi88
- Podstawa uzyskania wpisu do BURZnak Jakości Małopolskich Standardów Usług Edukacyjno-Szkoleniowych (MSUES) - wersja 2.0
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Kurs 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 Programuje w języku python i sql na poziomie średnio zaawansowanym | Kryteria weryfikacji - korzysta ze środowiska pracy analityka danych (anaconda, Jupyter)- pisze własne skrypty i programuje w języku Python - pozyskuje dane z różnych źródeł w celu ich dalszego wykorzystania - charakteryzuje zasady tworzenia baz danych - pisze własne zapytania w języku sql | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Przetwarza, analizuje oraz wizualizuje dane z wykorzystaniem najpopularniejszych bibliotek języka Python | Kryteria weryfikacji - omawia podstawowe zasady statystyki oraz tworzy własne hipotezy dotyczące przetwarzanych danych- instaluje zewnętrzne biblioteki języka Python w celu analizy i wizualizacji danych - przetwarza dane za pomocą bibliotek numpy oraz pandas - wizualizuje dane z wykorzystaniem matplotlib - wykorzystuje narzędzia do obliczeń rozproszonych w celu analizy dużych zbiorów danych | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Efekty uczenia się Tworzy modele uczenia maszynowe i wykorzystuje je w celu analizy danych | Kryteria weryfikacji - wykorzystuje zagadnienia z machine learning do analizy danych i predykcji | Metoda walidacji Test teoretyczny |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
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 równiez kadra kierownicza, czy właściciele firm, dla których dostęp do analiz jest kluczem do podejmowania trafnych decyzji w bieżacej działalności.
--
PROGRAM:
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 88h lekcyjne (45 min) = w przeliczeniu 66h zegarowe (60 min)) zajęć. 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.
1. Wprowadzenie do programowania:
- języki programowania, shell (bash), rola systemu operacyjnego, system kontroli wersji git;
2. Programowanie w języku Python:
- solidna nauka podstaw programowania w języku Python:
- typy danych, wyrażenia warunkowe, debugging, funkcje, obsługa wyjątków, moduły i biblioteki;
3. Język SQL i bazy danych:
- projektowanie relacyjnych baz danych oraz wykorzystanie 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 danych;
- jupyter notebook;
- markdown, elementy notacji latex;
- manager pakietów Conda, pip, tworzenie wirtualnego środowiska;
5. Data Science - analiza i wizualizacja danych:
- podstawy statystyki i wnioskowania;
- przetwarzanie danych za pomoca bibliotek numpy oraz pandas;
- techniki skutecznego ładowania, przechowywania i manipulowania danymi, w tym websprapping;
- wizualizacja wyników za pomocą matplolib;
- wykorzystanie zaawansowanych narzędzi do obliczeń rozproszonych (spark, databricks);
6. Machine Learning
- podział metod nauczania maszynowego
- dobór danych i modelu, przygotowanie danych, szkolenie, walidacja, przeuczenie
- drzewa deycyzjne
- sieci neuronowe
- deep learning, CNN, tensorflow
Całość zajęć prowadzona jest na żywo online.
Poza zajęciami na żywo (online, wirtualna klasa), uczestnicy otrzymują dodatkowe zadania do pracy w domu, z możliwością kontaktu z prowadzącym również poza zajęciami (na platformie Slack).
Aby osiągnąć zakładany cel realizacji usługi, uczestnik powinien być obecny w trakcie zajęć zdalnych w czasie rzeczywistym.
--
Szkolenie Data Science Machine Learning przekazuje kompetencje przydatne i/lub niezbędne do pracy na stanowiskach takich jak m.in.: statystyk (212004), analityk biznesowy (242112), analityk finansowy (241306), analityk giełdowy (241301), analityk inwestycyjny (241311), analityk trendów rynkowych (cool hunter)(243101), analityk baz danych (252102), projektant baz danych (252103), analityk ruchu na stronach internetowych (262202), specjalista ochrony środowiska (213303), inspektor ochrony środowiska (325504), technik analizy i monitoringu środowiska (325508), technik ochrony środowiska (325511).
Harmonogram
Harmonogram
Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 27 Wprowadzenie do programowania, języki programowania, shell i bash, środowisko pracy, algorytmika (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 21-01-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 27 Python - typy danych, elementy języka, zast. J. Python w zielonej gospodarce (automatyzacja proc., zasobooszczędność, analiza danych środ.), GreenComp, zasady 6R, (on-line, na żywo, wykład + ćw) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 23-01-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 27 Python - funkcje (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 28-01-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:15 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 27 Python - wyjątki (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 30-01-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:15 | Godzina zakończenia 15:15 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 27 Python - pliki i moduł, efektywność zarządzania typami danych (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 01-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 27 Przerwa | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 01-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 7 z 27 Python - prog. funkcyjne, optymalizacja kodu dla minimalizacji zasobów w aplikacjach (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 01-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 8 z 27 Python - OOP: obiekty (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 04-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 9 z 27 Python - OOP: klasy, zastosowanie zasad środowiskowych 6R (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 06-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 10 z 27 SQL - projektowanie relacyjnych baz danych oraz wykorzystanie w praktyce języka sql (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Mikołaj Leszczuk | Data realizacji zajęć 11-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:15 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat zajęć 11 z 27 SQL - efektywność operacji na bazach danych (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Mikołaj Leszczuk | Data realizacji zajęć 13-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:15 | Godzina zakończenia 15:15 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 12 z 27 Walidacja umiejętności | Prowadzący Mikołaj Leszczuk | Data realizacji zajęć 13-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 20:30 | Liczba godzin 02:30 |
Przedmiot / temat zajęć 13 z 27 Przerwa | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 15-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 14 z 27 Data Science - hipotezy i wnioskowanie, przetwarzanie danych za pomocą numpy, pandas, matplotlib (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 15-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 15 z 27 Data Science - hipotezy i wnioskowanie, przetwarzanie danych za pomocą numpy, pandas, matplotlib (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 15-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 20:30 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 00:30 |
Przedmiot / temat zajęć 16 z 27 Data Science - hipotezy i wnioskowanie, przetwarzanie danych za pomocą numpy, pandas, matplotlib (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 18-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 17 z 27 Data Science - techniki skutecznego i efektywnego ładowania, przechowywania i manipulowania danymi, w tym websprapping (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 20-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 18 z 27 Data Science - optymalizacja zasobów podczas analizy i wizualizacji danych, ćw. na bazie realnych danych, w tym z sektorów zielonej gospodarki, (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 25-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:15 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat zajęć 19 z 27 Data Science - wykorzystanie zaawansowanych narzędzi do obliczeń rozproszonych (spark, databricks) - na bazie danych z sektora zielonej gospodarki (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 27-02-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:15 | Godzina zakończenia 15:15 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 20 z 27 Machine Learning - podział metod nauczania maszynowego, dobór danych i modelu, rola ML w cyfrowej i zielonej transformacji (on-line, na żywo, wykład + ćwiczenia) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 01-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 21 z 27 Przerwa | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 01-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 22 z 27 Machine Learning - przygotowanie danych, szkolenie, walidacja, przeuczenie, drzewa dec., sieci neuronowe, deep learning, CNN, tensorflow (on-line, na żywo, wykład + ćw.) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 01-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 23 z 27 Machine Learning - przygotowanie danych, szkolenie, walidacja, przeuczenie, drzewa dec., sieci neuronowe, deep learning, CNN, tensorflow (on-line, na żywo, wykład + ćw.) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 04-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 21:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 24 z 27 Machine Learning - przygotowanie danych, szkolenie, walidacja, przeuczenie, drzewa dec., sieci neuronowe, deep learning, CNN, tensorflow (on-line, na żywo, wykład + ćw.) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 06-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 09:00 | Godzina zakończenia 12:00 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 25 z 27 ML - zastosowanie ML i AI w praktyce, w tym w sektorach zielonej gosp. np. w celu predykcji zmian klimatycznych, optymalizacja modeli ML i AI pod kątem zasobooszcz. (on-line, na żywo, wykład + ćw.) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 11-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:00 | Godzina zakończenia 12:15 | Liczba godzin 00:15 |
Przedmiot / temat zajęć 26 z 27 ML - zastosowanie ML i AI w praktyce, w tym w sektorach zielonej gosp. np. w celu predykcji zmian klimatycznych, optymalizacja modeli ML i AI pod kątem zasobooszcz. (on-line, na żywo, wykład + ćw.) | Prowadzący Bartek Bilski | Data realizacji zajęć 13-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 12:15 | Godzina zakończenia 15:15 | Liczba godzin 03:00 |
Przedmiot / temat zajęć 27 z 27 Walidacja umiejętności | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 13-03-2025 | Godzina rozpoczęcia 18:00 | Godzina zakończenia 20:30 | Liczba godzin 02:30 |
Cena
Cena
Cennik
- Rodzaj cenyCena
- Koszt usługi brutto5 280,00 PLN
- Koszt usługi netto5 280,00 PLN
- Koszt godziny brutto60,00 PLN
- Koszt godziny netto60,00 PLN
Prowadzący
Prowadzący
Szymon Budziak
Bartek Bilski
Mikołaj Leszczuk
Autor i współautor ponad 191 publikacji naukowych (https://bpp.agh.edu.pl/autor/leszczuk-mikolaj-03996) oraz uczestnik wielu międzynarodowych konferencji naukowych i branżowych. Senior member Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), członek Video Quality in Public Safety Working Group (VQiPS) wspieranej przez US Department of Homeland Security, członek zarządu Video Quality Experts Group (VQEG), członek Krajowej Rady Koordynatorów Projektów Badawczych UE (KRAB), członek Gateway to Archives of Media Art (GAMA).
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
W ramach szkolenia uczestnik otrzymuje:
- dostęp do materiałów oraz ćwiczeń podsumowujących zdobytą wiedzę (materiały on-line w formie pdf, html, jupyter notebook)
- zbiory danych wykorzystywane podczas ćwiczeń;
- bezpłatną licencję edukacyjną na wybrane IDE Jetbrains;
- dostęp do kanałów Slack dedykowanych szkoleniu;
- dostęp do nagrań z odbytych zajęć.
Warunki uczestnictwa
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 równiez kadra kierownicza i pracownicy sektora zielonej gospodarki, czy właściciele firm, dla których dostęp do analiz jest kluczem do podejmowania trafnych decyzji w bieżacej działalności.
W przypadku korzystania z dofinansowania, warunkiem uczestnictwa jest zapisanie się przez BUR wraz z podaniem aktualnego ID wsparcia.
Informacje dodatkowe
Zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach projektu Kierunek Rozwój.
Zdobyte podczas szkolenia kompetencje dotyczą cyfrowej transformacji.
Usługi szkoleniowe w ramach projektu realizowane są w godzinach dydaktycznych (1 godzina dydaktyczna = 45 min.)
Zapisanie się na wybraną usługę poprzez BUR nie jest jednoznaczne z zarezerwowaniem miejsca na kursie. Prosimy o dodatkowy kontakt telefoniczny / mailowo / messenger lub poprzez stronę www.codebrainers.pl w celu potwierdzenia miejsca.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Zajęcia prowadzone są w czasie rzeczywistym na platformie Zoom, wraz z dostępem do kanałów grupowych na platformie Slack.
Minimalne wymagania sprzętowe:
- komputer / laptop / lub inne urządzenie ze stałym dostępem do internetu, wyposażone w kamerę internetową;
Minimalne wymagania dotyczące parametrów łącza sieciowego:
- szybkość pobierania / przesyłania: minimalna 2 Mb/s / 128 kb/s, zalecana: 4 Mb/s / 512 kb/s;
Niezbędne oprogramowanie umożliwiające dostęp do zajęć oraz materiałów:
- przeglądarka internetowa;
- Zoom w wersji bezpłatnej dla użytkownika;
Uczestnicy otrzymują linki do spotkań przed każdymi zajęciami. Link umożliwiający uczestnictwo w szkoleniu jest aktywny w godzinach wskazanych na karcie usługi.