
Kurs dla pracujących
Analiza danych w Pythonie
Koniec z nudnymi tabelkami w Excelu! Jeśli na codzień pracujesz z danymi, ten kurs pozwoli Ci wejść na wyższy, nieosiągalny dotąd poziom. Naucz się Pythona, automatyzuj procesy i zacznij zarabiać jak programista.
Zgłoś się na kurs Pobierz informatorAnalizy danych w Pythonie
Czego nauczysz się na kursie?
- poznasz środowisko Anaconda (w tym Jupyter Notebook)
- nauczysz się podstaw programowania i myślenia algorytmicznego
- poznasz zmienne, typy danych, konwersje między int, float, string, tuple, słowniki, listy
- dowiesz się czym są instrukcje warunkowe, operatory i pętle
- poznasz funkcje wbudowane, definiowanie funkcji, projektowanie funkcji, reużywalność
funkcji - nauczysz się podstaw obiektowości, klas, instancji,
dziedziczenia - zapoznasz się czym są biblioteki i moduły
- nauczysz się odczytywania i zapisywania plików
- dowiesz się jak zbierać, selekcjonować, oczyszczać i przetwarzać dane
- poznasz narzędzia NumPy i Pandas
- dowiesz się jak wykorzystać SQL w Pythonie
- nauczysz się wykorzystania API oraz importowania danych z API
- zapoznasz się z wizualizacjami i raportowaniem
- poznasz biblioteki wizualizacji (m.in. matplotlib, seaborn)
- dowiesz się jakie są rodzaje wykresów i wizualizacji
- nauczysz się budować automatyczne raporty
- ćwiczenia praktyczne analizy różnego rodzaju danych
- wprowadzenie do ML z pomocą SciKit Learn (regresja, klasyfikacja, segmentacja)
Obejrzyj webinar z Karoliną Wadowską, trenerką podczas kursu Analiza danych w Pythonie. Dowiesz się z niego, dlaczego to tak ważna umiejętność pod kątem rozwoju kariery. W trakcie webinaru Karolina przeanalizuje na żywo populację pand, jednocześnie prezentując możliwości Pythona.
Firmy w których pracują nasi absolwenci
Jak wyglądają zajęcia w Akademii?
Zajęcia na kursie Analiza Danych w Pythonie odbywać się będą w specjalnym trybie dla pracujących we wtorki i soboty lub czwartki i soboty. Jest krótki zjazd w tygodniu i dłuższy w sobotę. Na każdym zjeździe mają one podobną formę. Zajęcia odbywają się w formie warsztatowej, na którym uczestnicy nabywają nowe umiejętności. W ramach projektów uczestnicy będą mieli możliwość wykorzystania zdobytych kompetencji w pracy zespołowej.
Pobierz informatorProgram kursu
Poniżej znajduje się lista modułów szkoleniowych, które zostaną zrealizowane podczas kursu Analiza danych w Pythonie w infoShare Academy. W przypadku każdej z grup szkoleniowych program będzie dostosowywany do poziomu zaawansowania grupy, także w trakcie trwania szkolenia. Kurs w trybie dla pracujących twa 130 godzin i ma za zadanie nauczyć uczestnika analizy danych z wykorzystaniem języka Python. Każde zajęcia prowadzone w Akademii mają wymiar praktyczny i są prowadzone przez trenerów praktyków, pracujących obecnie w branży.

Prework
Zadaniem Preworku jest przygotowanie Cię do kursu oraz sprawienie, że wszyscy kursanci będą na podobnym poziomie. Prework jest bardzo ważny, aby komfortowo wejść w naukę analizy danych. Prework składa się z materiałów, które pozwolą Ci przygotować stanowisko pracy oraz skonfigurujesz potrzebne oprogramowanie. Oczywiście wszystko nauczysz się na kursie, ale niezmiernie ważne jest, aby rozpocząć naukę, posiadając pewien zasób wiedzy. Przerobienie całego materiału zwartego w Preworku powinno Ci zająć ok. 20 godzin.
Środowisko pracy
Zanim zaczniemy pracę musimy przygotować narzędzia, z których będziemy korzystać. Pod okiem trenera upewnisz się, że masz poprawnie zainstalowane i skonfigurowane środowisko oraz czy wiesz jak z nich korzystać.
- Anaconda
- Jupyter Notebook
- Google Colab
Podstawy Pythona
Programowanie w każdym języku składa się z pewnych typowych działań z dodatkiem niuansów składni danego języka. Dlatego programowanie na kursie rozpoczynamy od takich zagadnień jak:
- myślenie algorytmiczne
- typy danych
- instrukcje sterujące
- pętle
- porównywanie obiektów
- typy tekstowe
- wyjątki
Podstawy OOP
Jednym z najbardziej fundamentalnych sposobów tworzenia kodu w Pythonie jest programowanie obiektowe. Aby dobrze poznać podejście i sprawnie tworzyć i rozwijać oprogramowanie, musisz poznać:
- klasy i metody
- przeciążanie
- dziedziczenie
- biblioteki, moduły i paczki
- wirtualne środowiska
- pracę z plikami tekstowymi (txt, csv, json)
Narzędzia Pythonowe do pracy z danymi
Ogromną zaletą Pythona jest ogromne wsparcie społeczności programistów oraz dostępność gotowych bibliotek, które rozwiązują niemalże każdy wyobrażalny problem, z jakim możemy się zetknąć.
W przypadku analizy danych szczególnie przydatne będą NumPy i Pandas, które umożliwiają między innymi:
- importowanie danych z różnych źródeł
- pracę z danymi tabelarycznymi
- zbieranie, selekcję, oczyszczanie i przetwarzanie danych
SQL
Jako analityk na pewno miałaś/miałeś styczność z bazami danych i językiem SQL przynajmniej w podstawowym zakresie. W tym module rozszerzymy tę wiedzę o to, jak wykorzystać język SQL w Pythonie:
- łączenie z bazami danych
- zapytania
- importowanie danych do data frame
- SQL w Jupyter Notebook
API
Współczesna analityka danych wykracza daleko poza tabelki w Excelu, czasami dużo efektywniej i skuteczniej jest połączyć się bezpośrednio ze źródłem danych zbieranych przez systemy informatyczne. Do tego właśnie służy tzw. API.
- łączenie się z API
- importowanie danych z API
- podstawy REST API
Wizualizacje i raportowanie
Ważną częścią codziennej pracy analityka jest tworzenie raportów i zawartych w nich wizualizacji. Dzięki wykorzystaniu Pythona wejdziesz na wyższy poziom raportowania!
- zaawansowane funkcje Jupyter Notebook
- biblioteki wizualizacji danych
- matplotlib, seaborn, plotly dash, bokeh
- rodzaje wykresów
- budowanie i automatyzacja raportowania (crontab, eksport do Excela)
- dobre praktyki wizualizacji i storytelling
Analiza różnych rodzajów danych
Każda branża ma swoją specyfikę i różne rodzaje szczególnie istotnych danych. W tym rozbudowanym module będziesz mieć szansę zapoznać się i przećwiczyć pracę z danymi:
- finansowymi
- sprzedażowo-marketingowymi
- geograficznymi
- społeczno-demograficznymi
a także jak można je ze sobą łączyć!
Wprowadzenie do ML
Dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji metody związane z Machine Learning oraz modelowaniem stały się relatywnie łatwe w użyciu oraz dostępne nie tylko specjalistom w tej dziedzinie.
Analitycy mogą czerpać z ich dobrodziejstw pełnymi garściami. Z pomocą SciKit Learn poznaj podstawy:
- regresji, klasyfikacji oraz segmentacji
Podsumowanie i powtórki
Na sam koniec przewidziany jest czas na utrwalenie poznanego materiału, przećwiczenie jego wykorzystania oraz rozszerzenie zagadnień zgodnie z potrzebami kursantów.
Liczba godzin na kursie
Praktycznych godzin
Prework
Warsztaty z trenerem
Praca w domu
Test predyspozycji
Sprawdź, czy masz predyspozycje na programistę. Odpowiedz na kilka pytań, które pomogą zweryfikować Twoją wiedzę. Wypełnienie testu zajmie Ci tylko kilka minut.
Wypełnij test predyspozycji
Co otrzymasz w ramach kursu?
- Prework – pakiet materiałów przygotowujących do kursu
- wszystkie aktualne narzędzia i dobre praktyki
- nauka technologii dostosowanych do wymagań rynku pracy
- nauka praktycznych narzędzi
- konsultacje i mentoring doświadczonych trenerów-praktyków
- zamknięta grupa dyskusyjna
- materiały doszkalające od trenerów
- przykłady zbiorów danych, na których można ćwiczyć swoje analitycznie umiejętności
- zadania domowe i konsultacje przy ich rozwiązywaniu
- dostęp do nagrań z kursu – 2 tygodnie
- ćwiczenia i test końcowy
- ceniony na rynku certyfikat infoShare Academy
Narzędzia i technologie których nauczysz się na kursie
Anaconda
Python
Pandas
NumPy
Scikit-Learn
Matplotlib
Seaborn
Jupyter
git
GitHub
REST API
SQL
Kurs Analiza danych w Python
Zgłoś się na następną edycję
Kurs Analiza danych w Pythonie
Dla pracujących
10.10.2023 – 10.02.2024
Zdalnie na żywo
wtorki i soboty
Kurs Analiza danych w Pythonie
Dla pracujących
29.06.2023 – 14.10.2023
Zdalnie na żywo
czwartki i soboty
Kurs Analiza danych w Pythonie
Dla pracujących
21.03.2023 – 24.06.2023
Zdalnie na żywo
wtorki i soboty
Raty PayU
Rozłóż płatność za kurs na raty PayU. Cała procedura składania wniosku jest bardzo prosta, a decyzję otrzymasz już w kilkanaście minut – bez wychodzenia z domu! Możesz rozłożyć płatność nawet na 15 rat 0%, albo do 50 rat nisko oprocentowanych. Zapisz się na kurs, skontaktujemy się z Tobą i ustalimy wszystkie szczegóły.
Dofinansowanie z Bazy Usług Rozwojowych
Możesz otrzymać nawet do 80% dofinansowania w BUR na realizację dowolnego kursu zdalnego z naszej oferty. Z tego rodzaju wsparcia mogą skorzystać: mikro, małe i średnie przedsiębiorstwa (oraz ich pracownicy).
Nieoprocentowane pożyczki OPEN/Inwestuj w rozwój
Nieoprocentowana pożyczka na szkolenie, którą spłacisz bez odsetek. Dzięki niej możesz sfinansować do 100% kosztów kursu. Przy sprawnym i terminowym spłacaniu rat pożyczki projekt może umorzyć zapłatę nawet 25% całej kwoty. Formalności mogą zająć nawet kilka tygodni, dlatego najpierw skontaktuj się z nami w celu rezerwacji miejsca na kurs.
Najczęściej zadawane pytania
Jak zapisać się na kurs?
W jakich godzinach odbywają się zajęcia?
Jak przygotować się do kursu?
Jakie warunki muszę spełnić, aby przystąpić do kursu?
Czym kurs różni się od studiów?
Czy wiek jest ograniczeniem?
Czy otrzymam certyfikat?
zgłoś się na kurs / poproś o kontakt
Po otrzymaniu zgłoszenia skontaktuje się z Tobą nasz Zespół Organizacji Szkoleń, aby przedstawić proces i przebieg rekrutacji.