PROGRAMOWANIE W JĘZYKU PYTHON - OD PODSTAW DO ZASTOSOWAŃ W ANALIZIE DANYCH (DATA SCIENCE), SZTUCZNEJ INTELIGENCJI I UCZENIU MASZYNOWYM (MACHINE LEARNING).

Dokładny harmonogram (następna zakładka) szkolenia będzie dostosowany do preferencji uczestników i będzie uzupełniony na co najmniej 6 dni przed rozpoczęciem kursu. Harmonogram będzie z dokładnym podziałem zajęć i czasem trwania oraz z przerwami między poszczególnymi zajęciami.

Usługa liczona w godzinach lekcyjnych (45 min.). Po 90 minutach zajęć przewidziana jest 15 minutowa przerwa, która nie wlicza się do czasu szkolenia.

Kurs będzie przeprowadzony na platformie Clickmeeting na żywo w czasie rzeczywistym. Kurs ten przeznaczony jest dla osób początkujących, które wcześniej nie miały nic wspólnego z informatyką w zakresie omawianych tematów i pragną samodzielnie wykonać oraz pozycjonować swoją stronę internetową.

Uczestnik jest zobowiązany do uczestnictwa w co najmniej w 80% zajęć, aby cały kurs był kwalifikowalny w aspekcie dofinansowania. Frekwencja będzie potwierdzona podpisana listą obecności. – ten zapis dotyczy tylko operatorów:

1) „PROFESJONALNE KADRY PODLASIA – wsparcie rozwoju kwalifikacji mieszkańców subregionu białostockiego” , ul. Kilińskiego 17, 15-089 Białystok

2) KDK INFO sp. z o.o., ul. Sierakowska 4, 05-080 Izabelin C

Walidacja efektów uczenia się:

Walidacja odbędzie się za pomocą jednolitego, elektronicznego testu wielokrotnego wyboru i pytań zamkniętych, generowanego oraz ocenianego automatycznie przez platformę szkoleniową (test teoretyczny z wynikiem generowanym automatycznie). Test uważa się za zaliczony jeśli uczestniczka/uczestnik osiągnie wynik nie mniejszy niż 70 procent.

1. Wprowadzenie do programowania w Pythonie i konfiguracja środowiska pracy

Cel modułu: zapoznanie uczestników z podstawami języka Python oraz przygotowanie środowiska programistycznego.

Zakres tematyczny:

• • instalacja języka Python 3 oraz konfiguracja środowiska pracy
  • przegląd popularnych środowisk programistycznych (VS Code, PyCharm)
  • uruchamianie programów w Pythonie
  • podstawowa składnia języka
  • zmienne i typy danych
  • operatory arytmetyczne i logiczne
  • wprowadzanie i wyświetlanie danych

Ćwiczenie praktyczne:

• • utworzenie pierwszego programu w Pythonie
  • praca w trybie interaktywnym interpretera

2. Podstawowe konstrukcje programistyczne i struktury danych.

Cel modułu: rozwinięcie umiejętności tworzenia programów wykorzystujących podstawowe elementy logiki programowania.

Zakres tematyczny:

• • instrukcje warunkowe
  • pętle (for, while)
  • funkcje i organizacja kodu
  • podstawowe struktury danych:
  • listy
  • słowniki
  • zbiory
  • krotki
  • operacje na kolekcjach danych

Ćwiczenia praktyczne:

• • tworzenie prostych programów wykorzystujących pętle i warunki
  • implementacja prostego kalkulatora
  • tworzenie interaktywnego quizu tekstowego

3. Programowanie modularne i wprowadzenie do programowania obiektowego.

Cel modułu: rozwinięcie umiejętności tworzenia bardziej złożonych programów poprzez wykorzystanie programowania obiektowego.

Zakres tematyczny:

• • organizacja projektu programistycznego
  • tworzenie modułów i pakietów
  • podstawy programowania obiektowego:
  • klasy i obiekty
  • metody i atrybuty
  • enkapsulacja
  • dziedziczenie
  • obsługa wyjątków i błędów
  • podstawy debugowania programów

Ćwiczenie projektowe:

Aplikacja do zarządzania zadaniami

Funkcjonalności:

• • dodawanie i usuwanie zadań
  • edycja informacji o zadaniu
  • przypisywanie kategorii i statusów
  • zapisywanie danych do pliku (JSON lub CSV)
  • obsługa aplikacji z poziomu terminala

4. Praca z danymi w Pythonie.

Cel modułu: wprowadzenie do analizy i przetwarzania danych przy użyciu popularnych bibliotek.

Zakres tematyczny:

• • podstawy analizy danych
  • wprowadzenie do bibliotek:
  • NumPy
  • pandas
  • wczytywanie i przetwarzanie danych
  • podstawowa eksploracja danych

Ćwiczenia praktyczne:

• • analiza prostego zbioru danych
  • przygotowanie danych do dalszego przetwarzania

5. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Cel modułu: zapoznanie uczestników z podstawowymi koncepcjami sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego.

Zakres tematyczny:

• • czym jest sztuczna inteligencja
  • podstawowe rodzaje uczenia maszynowego:
  • uczenie nadzorowane
  • uczenie nienadzorowane
  • uczenie ze wzmocnieniem
  • przykłady zastosowań uczenia maszynowego w praktyce

6. Implementacja prostego modelu uczenia maszynowego.

Cel modułu: praktyczne wykorzystanie biblioteki do tworzenia modelu uczenia maszynowego.

Zakres tematyczny:

• • przygotowanie danych do trenowania modelu
  • podział danych na zbiór treningowy i testowy
  • implementacja prostego modelu klasyfikacyjnego
  • ocena jakości modelu

7. Wprowadzenie do sieci neuronowych

Cel modułu: przedstawienie podstawowych zasad działania sieci neuronowych.

Zakres tematyczny:

• • budowa sztucznej sieci neuronowej
  • neurony, warstwy i funkcje aktywacji
  • proces trenowania sieci

Narzędzia:

• • TensorFlow
  • Keras

Ćwiczenie praktyczne:

• • implementacja prostego modelu sieci neuronowej
  • wizualizacja wyników działania modelu

Materiały szkoleniowe w programie PowerPoint.

Wymagania wstępne odnośnie uczestnika kursu:

• Podstawowa znajomość obsługi komputera.
• Podstawowa znajomość obsługi dowolnego edytora tekstu.

Wymagania wstępne. Walidacja spełnienia tego kryterium będzie polegać na rozmowie kwalifikacyjnej z uczestniczką/kiem kursu sprawdzającej umiejętności odnośnie podstawowej znajomości obsługi komputera oraz edytora tekstu.

Podstawa zwolnienia z podatku VAT : Art. 113 ust 1 ustawy o VAT.

Kurs będzie przeprowadzany w formie zdalnej na żywo (video i audio) na platformie ClickMeeting.

Wymagania sprzętowe:

• Stabilny dostęp do Internetu.
• Prędkość łącza (pobieranie/przesyłanie) - min. 10 Mbps.
• Komputer z systemem Windows (8,10,11) wyposażony w kamerkę internetową i mikrofon.
• Przeglądarka internetowa.