Kurs Data Science + AI – weekendowy
243-260 godzin nauki Data Science pod okiem najlepszych trenerów-praktyków. W czasie zdalnych spotkań na żywo, z nagrań wideo, pracując z grupą oraz indywidualnie zdobędziesz kompetencje, by pracować w najlepszym zawodzie świata 🙂 Poważnie, Data Sciencist wygrywa w corocznych rankingach! Coraz więcej firm odkrywa możliwości, jakie płyną z wykorzystania danych. Wejdź do świata Data Science dzięki intensywnemu szkoleniu.
Zgłoś się na kurs Pobierz programData Science
Czego się nauczysz na bootcampie Data Science?
- wykorzystywania języka SQL w pracy z bazami danych
- tworzenia baz danych
- manipulowania danymi w bazach danych
- tworzenia zapytań do baz danych
- wyciągania z baz danych wartościowych informacji i budowania na nich wiedzy
- wizualizowania informacji za pomocą profesjonalnych narzędzi
- podstaw języka programowania Python
- podejścia obiektowego w programowaniu w Pythonie
- pobierania danych za pomocą API oraz narzędzi do web scrapingu
- efektywnego storytellingu danych
- zaawansowanych funkcji związanych z przetwarzaniem informacji
- wykorzystywania bibliotek takich jak Pandas, NumPy czy scikit-learn
- podstaw statystyki potrzebnej w pracy data scientist
- budowania i optymalizacji modeli Machine Learningowych
- rozwiązywania problemów związanych z regresją, klasyfikacją i klasteryzacją
- wizualizowania danych z pomocą bibliotek takich jak Matplotlib czy Seaborn
- tworzenia sztucznych sieci neuronowych, w tym konwolucyjnych i rekurencyjnych
- pracy z szeregami czasowymi
Rozwiń swoją karierę ze wsparciem HR
Rozmowy symulują prawdziwą rekrutację techniczną. Sprawdzisz swoją wiedzę i zobaczysz, jakie pytania mogą pojawić się na Twoich pierwszych rozmowach kwalifikacyjnych po ukończeniu kursu.
Mamy wspólny cel – zależy nam, aby nasi absolwenci znaleźli zatrudnienie jak najszybciej. Jesteś po rozmowie rekrutacyjnej lub przygotowujesz się do niej? Możesz liczyć na nasz czas.
Dowiesz się, jak przygotować się do wejścia na rynek pracy w branży IT, gdzie szukać pierwszej pracy oraz jak najlepiej przygotować się do rozmowy rekrutacyjnej i zwiększyć swoje szanse na zatrudnienie.
Jak Cię widzą, tak Cię piszą” – podpowiemy Ci, na co zwracają uwagę rekruterzy oraz jak stworzyć świetne CV i profil LinkedIn, by wyróżnić się na tle innych kandydatów.
„W trakcie intesywnych zajęć dowiesz się w jaki sposób pozyskiwać, agregować i przetwarzać dane, a także skorzystać z uczenia maszynowego, żeby przewidywać przyszłość”
Krzysztof Bork-Ceszlak
Trener Deep Learningu podczas bootcampu Data Science
AI Team Leader w Lufthansa Systems
Firmy, w których pracują nasi absolwenci
Jak wyglądają zajęcia w Akademii?
Przez 28 tygodni będziesz pracować warsztatowo z naszymi trenerami w czasie zdalnych spotkań na żywo (to właśnie oni podzielą się swoim doświadczeniem i zdradzą tajniki pracy jako Data Scientyści). Będziesz uczyć się z przygotowanych przez nas nagrań wideo, z materiałów do przerobienia przed zajęciami oraz pracować w zespole – w końcu tak powstają najlepsze projekty! W każdym tygodniu nauka będzie składać się z 2 etapów: otrzymasz dostęp do lekcji wideo, by we własnym tempie przyswoić pakiet wiedzy, a następnie będziesz przekładać wiedzę na praktykę razem z trenerem i zespołem. Zajęcia odbywają się zawsze w sobotę i niedzielę i trwają od 08:00 do 11:00 lub od 15:00 do 18:00.
Pobierz programJakie projekty stworzysz na kursie Data Science?
Data Science to branża, która w ostatnich latach jest jedną z najprężniej rozwijających się dziedzin w IT. Coraz więcej firm dysponuje danymi i chce dzięki nim ulepszać swój biznes. To także szansa, na stworzenie projektów, które potrafią zmienić ludzkie życie.
ASL Translator
Amerykański język migowy ASL to najbardziej popularny język migowy. Rozpowszechniony w USA oraz krajach anglojęzycznych. Zobacz prezentacje jednego z zespołów, który stworzył aplikację do tłumaczenia języka migowego w czasie rzeczywistym. Zobacz prezentację projektu.
Traffic Signs Classification
Zespół Data Busters stworzył na bootcampie Data Science aplikację, która w czasie rzeczywistym rozpoznaje znaki drogowe. Wiele wypadków drogowych spowodowanych jest przeoczeniem i niedostateczną wiedzą na temat mijanych na drodze znaków drogowych. Zobacz prezentację projektu.
Against Malaria
Malaria jest tropikalną chorobą pasożytniczą. Chorobę tę wywołują pasożyty Plasmodium, które są przenoszone przez samice komarów Anopheles. Według raportu WHO w 2019 roku odnotowano aż 229 milionów przypadków malarii na całym świecie. Zmarło 409 000 osób. Sprawdź jak DS może pomóc walczyć z tym problemem. Zobacz prezentację projektu.
Program kursu Data Science
70% praktyki i 30% teorii!
Sprawdź listę modułów szkoleniowych, przez które przejdziesz podczas kursu Data Science w infoShare Academy. Program przygotowaliśmy razem z trenerami, którzy od lat pracują w branży Data Science, więc spodziewaj się końskiej dawki praktyki. Jeśli Twoja grupa okaże się bardziej zaawansowana – dostosujemy zadania do Waszych potrzeb. Na pewno nie będziesz się nudzić! Kurs trwa 243-260 godzin (zależnie od pakietu, który wybierzesz). W tym czasie od podszewki poznasz tajniki jako Data Scientist i przygotujesz się do podjęcia pracy. Do godzin przewidzianych w programie, zaplanuj co najmniej 120 godzin na dodatkową, indywidualną pracę, która pomoże Ci utrwalić zdobywane kompetencje.
Pobierz program Data Science
Pobierz szczegółowy program bootcampu i sprawdź, czego się nauczysz.
Prework
Przed rozpoczęciem intensywnych zajęć na kursie weekendowym, przygotujemy Cię do osiągnięcia najlepszych rezultatów na zajęciach na żywo z trenerem. Sekcja „Prework” to Twój pierwszy krok w nauce programowania! Dzięki intuicyjnemu instruktażowi dobrze przygotujesz stanowisko pracy i skonfigurujesz potrzebne oprogramowanie.
🙋 Dlaczego prework jest ważny?
- Przygotowanie techniczne: „Prework” zapewni Ci solidne przygotowanie techniczne, eliminując ewentualne problemy związane z instalacją oprogramowania w trakcie kursu.
- Szybszy start: koncentrujesz się na nauce, mając pewność, że wszystkie niezbędne narzędzia są poprawnie skonfigurowane i gotowe do użycia.
- Efektywność czasowa: instalacja oprogramowania przed rozpoczęciem kursu pozwala zoptymalizować czas, unikając opóźnień związanych z konfiguracją narzędzi w trakcie zajęć.
💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?
- Instalacja narzędzi: nauczysz się instalować i konfigurować niezbędne narzędzia, takie jak DBeaver, PostgreSQL, Python, Anaconda, Jupyter Notebook, Tableau, bazy danych.
- Rozwiązywanie problemów zdobędziesz umiejętność rozwiązywania podstawowych problemów związanych z instalacją oprogramowania.
- Przygotowanie środowiska: nauczysz się tworzyć i zarządzać środowiskiem programistycznym, co jest istotne dla efektywnej pracy w dziedzinie Data Science.
Warsztat Data Scientisty
W ramach tej sekcji przekazane zostaną praktyczne umiejętności niezbędne do pracy jako Data Scientist. Zajęcia obejmują pracę z systemami kontroli wersji, zdalnymi repozytoriami, IDE oraz poznanie zasad projektowania baz danych.
🙋 Dlaczego Warsztat Data Scientisty jest ważny?
- Rozwinięcie umiejętności praktycznych: sekcja ta umożliwi Ci bezpośrednie stosowanie w praktyce zdobytej wiedzy, co stanowić będzie wprowadzenie do realnych wyzwań Data Science.
- Zrozumienie narzędzi: praca z różnymi narzędziami pozwali Ci na skuteczne poruszanie się w dynamicznym środowisku Data Science.
- Przygotowanie do projektów: warsztat stanowi solidne fundamenty dla dalszych projektów, pomagając Ci w efektywnym rozwiązywaniu problemów wynikających ze wspólnej pracy nad kodem.
💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?
- Praktyczne zastosowanie: nauczysz się stosować teoretyczną wiedzę w praktyce, co jest kluczowe dla skutecznej pracy jako Data Scientist.
- Obsługa narzędzi: zdobędziesz umiejętności obsługi różnych narzędzi używanych w branży Data Science.
- Rozwiązywanie problemów: będziesz umieć efektywnie rozwiązywać rzeczywiste problemy związane z pracą z danymi.
SQL
W sekcji dotyczącej języka SQL przekazana zostanie wiedza dotycząca umiejętności pracy z danymi, pisania oraz optymalizowania zapytań, analizowania danych, a także zarządzania danymi znajdującymi się w bazie.
🙋 Dlaczego SQL jest ważny?
- Skuteczne zarządzanie danymi: zdolność do efektywnego korzystania z języka SQL umożliwia precyzyjne zarządzanie zbiorami danych.
- Współpraca z bazami danych: umiejętność obsługi SQL jest kluczowa w pracy z różnymi bazami danych, co jest powszechne w środowisku pracy w obszarze Data Science.
- Podstawa analizy danych: znajomość języka SQL stanowi solidną podstawę dla dalszej pracy związanej z analizowaniem danych i raportowaniem.
💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?
- Projektowanie zapytań: opanujesz sztukę projektowania skomplikowanych zapytań SQL, co jest niezbędne do ekstrakcji potrzebnych informacji.
- Zarządzanie bazami danych: nauczysz się efektywnie zarządzać bazami danych, co stanowi istotny element pracy jako Data Scientist.
- Raportowanie i analiza: będziesz w stanie przeprowadzać zaawansowane analizy danych i tworzyć raporty przy użyciu języka SQL.
Data Storytelling i Tableau
Sekcja Data Storytelling i Tableau wprowadza do świata efektywnej prezentacji danych, tak aby prezentacja wniosków dla biznesu mogła być przeprowadzana w sposób zrozumiały i przekonujący. Korzystając z narzędzia Tableau, można wizualizować dane i opowiadać skuteczne historie na nich oparte.
🙋 Dlaczego Data Storytelling i Tableau są ważne?
- Skuteczne komunikowanie danych: nauka dobrych praktyk z zakresu Data Storytellingu pozwala przekazywać skomplikowane informacje w sposób zrozumiały i przekonujący.
- Wizualizacja danych: zdolność do tworzenia atrakcyjnych wizualizacji za pomocą Tableau umożliwia lepsze zrozumienie danych przez odbiorców.
- Wpływ na decyzje: umiejętność opowiadania historii za pomocą danych wpływa na podejmowanie bardziej trafnych decyzji biznesowych.
💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?
- Tworzenie narracji danych: opanujesz sztukę opowiadania skutecznych historii za pomocą danych, co jest kluczowe dla efektywnej komunikacji wyników Twojej analizy.
- Obsługa Tableau: zdobędziesz umiejętność korzystania z narzędzia Tableau do tworzenia dynamicznych i atrakcyjnych wizualizacji danych.
- Praktyczne prezentacje: nauczysz się prezentować dane w sposób przystępny dla różnych grup odbiorców, co ma kluczowe znaczenie w pracy z różnorakimi danymi.
Python
W sekcji dotyczącej języka programowania Python nabyte zostaną umiejętności programowania w języku Python, który jest powszechnie używany w Data Science. Zakres sekcji obejmuje podstawy programowania, struktury danych, instrukcje warunkowe, funkcje, programowanie obiektowe, biblioteki do analizy, wizualizacji danych i tworzenia modeli.
🙋 Dlaczego Python jest ważny?
- Uniwersalność: Python jest jednym z najbardziej uniwersalnych języków programowania, powszechnie stosowanym w analizie danych, Machine Learningu i pracy z AI.
- Bogate biblioteki: dostęp do obszernego zbioru bibliotek, takich jak NumPy, Pandas czy Scikit-learn umożliwia efektywną pracę nad analizą i modelowaniem danych.
- Automatyzacja: zdolność do programowania w Pythonie pozwala na automatyzację wielu procesów związanych z pracą w obszarze Data Science.
💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?
- Programowanie w Pythonie: opanujesz podstawy i zaawansowane aspekty programowania w języku Python, takie jak instrukcje warunkowe, funkcje, czy programowanie obiektowe.
- Analiza danych: nauczysz się używać dedykowanych bibliotek do analizy i wizualizacji danych, takich jak NumPy, Pandas, Matplotlib czy Seaborn.
- Tworzenie modeli: zdobędziesz umiejętność tworzenia modeli Machine Learningowych przy użyciu Scikit-learn.
Statystyka
W sekcji Statystyka przekazane zostaną podstawowe i zaawansowane umiejętności statystyczne niezbędne do pracy w obszarze Data Science. Zajęcia obejmują rozkłady, testy statystyczne, estymację parametrów i korzystanie z danych probabilistycznych.
🙋 Dlaczego Statystyka jest ważna?
- Solidna podstawa analizy: zrozumienie statystyki jest kluczowe dla właściwej analizy danych i wyciągania poprawnych wniosków.
- Decyzje oparte na danych: umiejętność stosowania testów statystycznych pozwala na podejmowanie decyzji biznesowych opartych na solidnych dowodach.
- Znaczenie dla Machine Learningu: wprowadzenie do statystyki jest istotne dla skutecznego modelowania danych w Machine Learningu i pracy z AI.
💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?
- Analiza rozkładów: opanujesz techniki analizy różnych rozkładów statystycznych danych.
- Testy statystyczne: nauczysz się stosować różne testy statystyczne do sprawdzania hipotez i porównywania danych.
- Estymacja parametrów: zdobędziesz umiejętności estymowania parametrów populacji na podstawie próby danych.
Machine Learning
W sekcji Machine Learning przekazane zostaną podstawowe oraz zaawansowane tematy związane z technikami uczenia maszynowego. Sekcja ta obejmuje zagadnienia klasyfikacji, regresji, klasteryzacji, szeregów czasowych, oceny jakości modeli oraz ich praktycznego zastosowania w branży. Zagadnienia te stanowią wstęp do pracy z AI.
🙋 Dlaczego Machine Learning jest ważny?
- Automatyzacja decyzji: uczenie maszynowe umożliwia tworzenie modeli, które potrafią automatycznie podejmować decyzje na podstawie danych.
- Indywidualizacja: modelowanie predykcyjne pozwala na dostosowanie się do indywidualnych zachowań i preferencji użytkowników.
- Innowacyjność: zastosowanie Machine Learningu otwiera drzwi do innowacyjnych rozwiązań i odkryć w analizie danych.
💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?
- Klasyfikacja, regresja, szeregi czasowe: opanujesz techniki pracy z modelami klasyfikacji, regresji i szeregów czasowych, umożliwiających przewidywanie etykiet i wartości na podstawie danych.
- Wdrażanie modeli na produkcję: nauczysz się udostępniać zbudowane przez siebie modele do środowisk produkcyjnych, dzięki czemu poznasz podstawy pracy zespołowej w obszarze Data Science.
- Ocena i walidacja modeli: zdobędziesz umiejętności oceny skuteczności modeli Machine learningowych i dostosowywania ich do różnych zastosowań.
Deep Learning
W sekcji Deep Learning zostanie pogłębiona wiedza na temat zaawansowanych technik uczenia maszynowego. Nacisk położony będzie na sieciach neuronowych i ich zastosowaniach w pracy z danymi w postaci fotografii oraz języka naturalnego (NLP). Będzie to kolejny krok do opanowania AI.
🙋 Dlaczego Deep Learning jest ważny?
- Rozpoznawanie wzorców: Deep Learning pozwala na automatyczne rozpoznawanie złożonych wzorców i cech w danych, co jest trudne do osiągnięcia tradycyjnymi metodami.
- Zastosowania w Computer Vision: Głębokie sieci neuronowe są kluczowe w dziedzinach takich jak rozpoznawanie obrazów czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
- Skuteczność w analizie dużych zbiorów danych: Deep Learning jest efektywny w analizie ogromnych ilości danych, co pozwala na uzyskiwanie bardziej precyzyjnych wyników.
💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?
- Sieci neuronowe: opanujesz architektury sieci neuronowych, w tym głębokie sieci konwolucyjne (CNN) i rekurencyjne sieci neuronowe (RNN).
- Praktyczne zastosowania: nauczysz się praktycznych zastosowań Deep Learningu, takich jak rozpoznawanie obrazów, generowanie tekstu czy tłumaczenie języka.
- Tuning modeli: zdobędziesz umiejętności fine-tuningu parametrów modeli Deep Learningowych dla optymalnej skuteczności.
Projekt
W sekcji Projekt wykorzystana zostanie cała zdobyta wiedza i umiejętności w praktyce. Pracując nad grupowym projektem Data Science, zespoły przejdą przez wszystkie etapy od zbierania danych, poprzez analizę, modelowanie, aż po prezentację wyników.
🙋 Dlaczego Projekt jest ważny?
- Praktykowanie wiedzy: Projekt stanowi szansę na praktyczne zastosowanie wszystkich zdobytych umiejętności w rzeczywistym scenariuszu.
- Rozwinięcie portfolio: Ukończony projekt stanowi cenny element portfolio, który można zaprezentować potencjalnym pracodawcom.
- Samodzielność: Praca nad projektem rozwija umiejętność samodzielnego myślenia i rozwiązywania problemów, co jest kluczowe w roli Data Scientisty.
💻 Czego się nauczysz w tej sekcji?
- Zarządzanie projektem: nauczysz się efektywnie zarządzać projektem Data Science, począwszy od definiowania celów, aż po prezentację wyników.
- Praktyczna analiza danych: zastosujesz zdobytą wiedzę w praktyce, analizując rzeczywiste dane i wyciągając istotne wnioski.
- Prezentacja wyników: nauczysz się skutecznie prezentować swoje wyniki, zarówno w formie pisemnej, jak i wizualnej, komunikując je z różnymi grupami odbiorców.
Liczba godzin na kursie Data Science
prework – szacowany czas na przygotowanie do kursu
zajęcia z trenerem (zdalnie na żywo) zakończone certyfikatem
lekcje wideo (self-learning)
szacowany czas na indywidualną pracę między zajęciami
wsparcie HR
kurs Prompt Engineering i narzędzia AI dla programistów
indywidualny mentoring technologiczny
Test predyspozycji na Data Scientist
Sprawdź, czy masz predyspozycje na Data Scientist. Odpowiedz na kilka pytań, które pomogą zweryfikować Twoją wiedzę. Wypełnienie testu zajmie Ci tylko kilka minut.
Wypełnij test predyspozycjiCo otrzymasz w ramach kursu Data Science?
- nauka pod opieką doświadczonych trenerów-praktyków
- rozbudowany projekt zespołowy i trzy projekty indywidualne w Twoim portfolio
- ceniony na rynku certyfikat infoShare Academy
- dostęp do nagrań z kursu
- symulacja środowiska pracy w branży IT
- zamknięta grupa dyskusyjna
- portfolio na GitHubie, konsultacje CV i LinkedIn*
- próbna techniczna rozmowa rekrutacyjna*
- bieżące review kodu
- praktyczne ćwiczenie metod scrumowych
- nauka narzędzi, umiejętności i dobrych praktyk dostosowanych do wymagań rynku pracy
- 8h zespołowego oraz 2h indywidualnego, dodatkowego mentoringu poza zajęciami
- materiały doszkalające od trenerów
- materiały do pracy w domu i konsultacje ich efektów
- wiedza w formie zdalnych spotkań na żywo oraz w formie wideo
* zależnie od wybranego pakietu
Narzędzia i technologie których nauczysz się na kursie Data Science
SQL
Python
Anaconda
Jupyter
GitHub
git
Visual Studio Code
DBeaver
TensorFlow
NumPy
xgBoost
Scrum
OpenCV
scikit-learn
Matplotlib
Seaborn
Pandas
Colab
Tableau
Wybierz pakiet dla siebie
KOMPETENCJE
TEN PAKIET ZAWIERA:
- Kurs
- Wsparcie trenera
- Wirtualna klasa
- Nagrania z zajęć
- Prework
- Materiały szkoleniowe
- Projekt do portfolio
- Egzamin
- Certyfikat ISA
- Warsztat Scrum
IT NAWIGATOR
TEN PAKIET ZAWIERA:
- Kurs
- Wsparcie trenera
- Wirtualna klasa
- Nagrania z zajęć
- Prework
- Materiały szkoleniowe
- Projekt do portfolio
- Egzamin
- Certyfikat ISA
- Warsztat Scrum
- Prompt Engineering i narzędzia AI dla programistów
- Wideo – pierwsze kroki w IT
- Pakiet poradników HR
- Perfekcyjne CV i Linkedin
- Research ofert pracy
- Autoprezentacja
- Dostęp do zamkniętej grupy #HR na slacku
- Zadania rozwojowe od Doradcy Kariery
MENTORING+
TEN PAKIET ZAWIERA:
- Kurs
- Wsparcie trenera
- Wirtualna klasa
- Nagrania z zajęć
- Prework
- Materiały szkoleniowe
- Projekt do portfolio
- Egzamin
- Certyfikat ISA
- Warsztat Scrum
- Prompt Engineering i narzędzia AI dla programistów
- Wideo – pierwsze kroki w IT
- Pakiet poradników HR
- Perfekcyjne CV i Linkedin
- Research ofert pracy
- Autoprezentacja
- Dostęp do zamkniętej grupy #HR na slacku
- Zadania rozwojowe od Doradcy Kariery
- Konsultacje CV i Linkedin z Doradcą Kariery
- Symulacja rozmowy HR
- Symulacja rozmowy technicznej
- Job Coaching
- Indywidualny mentoring technologiczny
Jak sfinansować kurs Data Science?
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.
Urząd Pracy/KFS
Możesz dofinansować kurs dzienny z Urzędu Pracy. Warunkiem otrzymania takiej pomocy jest status osoby bezrobotnej oraz tzw. gwarancja zatrudnienia od przyszłego pracodawcy. Wniosek o dofinansowanie złóż osobiście w swoim Urzędzie Pracy (w miejscu, w którym jesteś zameldowany). Jeżeli pracujesz na umowie o pracę i chcesz zwiększyć swoje dotychczasowe kwalifikacje, poproś pracodawcę o skorzystanie z Krajowego Funduszu Szkoleniowego. To dofinansowanie z Urzędu Pracy na wybrane kursy w infoShare Academy. Więcej szczegółów o tym, jak złożyć wniosek i sfinansować kurs, znajdziesz na stronie:
Kurs Data Science – weekendowy
Zgłoś się na najbliższą edycję
Kurs Data Science + AI
Weekendowy
22.06.2024 – 13.04.2025
Zdalnie na żywo
soboty i niedziele (8:00-11:00)
Kurs Data Science + AI
Weekendowy
16.03.2024 – 2.02.2025
Zdalnie na żywo
soboty i niedziele (15:00-18:00)
Kurs Data Science
Weekendowy
16.12.2023 – 28.07.2024
Zdalnie na żywo
soboty i niedziele (8:00-14:00)
Najczęściej zadawane pytania na temat kursu Data Science
Jak zapisać się na kurs?
W jakich godzinach odbywają się zajęcia?
Jak przygotować się do kursu?
Jakie warunki muszę spełnić, aby przystąpić do kursu?
Na jaką pomoc w znalezieniu pracy po kursie mogę liczyć?
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.
Agnieszka Frąckiewicz
Starsza specjalistka ds. organizacji szkoleń (+48) 530 100 686agnieszka.frackiewicz@infoshareacademy.com