intensywny kurs Data Science
w Warszawie
W trakcie intensywnego 445-godzinnego kursu Data Science poznasz Machine Learning, Deep Learning i nauczysz się analizować i wizualizować dane. Zdobędziesz wszystkie niezbędne umiejętności potrzebne do rozpoczęcia pracy na stanowisku Junior Data Scientist.
14 marca - 20 września 2020
sobota-niedziela w godz. 8.00 - 14.00
Warszawa
12 500 zł
11 600 zł dla naszych absolwentów
wg danych portalu No Fluff Jobs
Dlaczego Data Science?
Zawód przyszłości
Produkowanie coraz większej liczby danych przez ludzi doprowadziło do sytuacji, w której dotychczasowe narzędzia przestały wystarczać. Dodatkowo, nic nie wskazuje, by liczba ta miała zacząć maleć, co potwierdza tezę, że zapotrzebowanie na Data Scientistów będzie rosło. Zwłaszcza popularność hasła „Data Scientist” w Google Trends wskazuje na to, że popularność i zainteresowanie Data Science rośnie w olbrzymim tempie.
Wysokie zarobki
Specjaliści Data Science mogą liczyć na wysokie zarobki, ponieważ efekty ich pracy generują dla firm ogromną wartość. Wsród zadań w tym zawodzie znajdują się m.in.: optymalizowanie łańcucha dostaw w logistyce, tworzenie narzędzi do wczesnego wykrywania awarii, przewidywanie popytu na produkty, budowa systemów rekomendacyjnych w sklepach internetowych lub tworzenie algorytmów wykrywających obiekty na zdjęciach.
Wszechstronność kompetencji
Według najpopularniejszej definicji Data Scientist to po prostu ktoś, kto ma większą wiedzę o statystyce niż przeciętny programista i większą wiedzę o programowaniu niż przeciętny statystyk. Data Scientistów można wyobrazić sobie jako hybrydę hackerów danych, analityków, osób o wysokich kompetencjach komunikacyjnych oraz zaufanych doradców. To połączenie potężne – i rzadko spotykane. Ich nagłe pojawienie się w wielu firmach odzwierciedla fakt, że wiele z nich obecnie mierzy się z danymi o takiej wielkości i takim zróżnicowaniu, jakie nigdy nie występowało do tej pory.
firmy, w których pracują absolwenci infoShare Academy
Program kursu
Moduł 0 Prework
Czym jest prework? W telegraficznym skrócie – jest to zestaw zadań i poleceń, jakie otrzymasz od nas, zanim rozpoczniesz kurs, a które Cię do niego przygotują. Jest on zawsze dostosowany do kursu, w którym bierzesz udział i zazwyczaj porusza kwestie przygotowania komputera i oprogramowania, czy zapoznania się z podstawowymi pojęciami z danego tematu.
Dlaczego prework jest tak ważny? Przykładając się do jego wykonania, zapewniasz sobie i reszcie grupy sprawny start w kursie i możliwość bezproblemowego rozpoczęcia nauki i pracy nad projektem. Z drugiej strony, w przypadku naszych kursów – bardzo intensywnych i napakowanych wiedzą, zlekceważenie preworku może skutkować późniejszym nawarstwieniem się zaległości, które będzie niezwykle trudno nadrobić w trakcie kursu.
Ile czasu zajmuje prework? Wykonanie preworku, przed kursem Data Science, powinno zająć Ci około 40 godzin. Pamiętaj jednak, by dać sobie rozsądny margines bezpieczeństwa na ewentualne powtórki, czy nieprzewidziane okoliczności. Czas poświęcony na prework wydatnie zaprocentuje w trakcie kursu!
W przypadku kursu Data Science w ramach preworku zapoznasz się oraz przećwiczysz praktycznie podstawy:
- języka Python
- SQL
- obsługi systemu GitHub
- obsługi wiersza poleceń systemu Linux
Moduł 1 Wstęp do analizy danych i pracy Data Scientist
- Technologie i narzędzia używane w codziennej pracy Junior Data Scientist:
- Pycharm
- Jupyter
- github
- SQL
- Git – system wersjonowania i współdzielenia kodu
- Scrum – metodyka organizacji pracy projektowej
- Wstęp do baz danych:
- projektowanie
- typy danych
- DML
- tworzenie tabel
Moduł 2 Podstawy programowania w SQL
- składnia języka SQL
- przetwarzanie danych
- fukcje
- konwersje
- analiza danych
- mediana, percentyle, kwartyle
- information value
- predykcje
Moduł 3 Narzędzia do wizualizacji danych
W tej części kursu Data Science nauczysz się korzystania z Tableau. Tableau to wszechstronny system do przetwarzania i wizualizacji danych.
Moduł 4 Podstawy Pythona
- typów i struktur danych
- zmiennych
- bibliotek
- warunków
- modułów i pakietów
- klas
- wyjątków
- wyrażeń regularnych
- środowiska wirtualnego
- logowania
- operacji na plikach
Moduł 5 Statystyka i operowanie danymi
- wprowadzenie teoretyczne do statystyki
- czyszczenie danych
- przetwarzanie danych
Moduł 6 Machine Learning w Pythonie
W tej części kursu rozpoczyna się przygoda z Machine Learning. W tej części przerobisz:
- wstęp do Machine Learning
- regresja liniowa i logistyczna
- scikit-learn, drzewo decyzyjne
- klasyfikacja Knn (K-Nearest Neighbors)
- random forest
Moduł 7 Modele i narzędzia Machine Learning
- SVM (Support Vactor Machine)
- Bayes
- XGBoost
- Jupyter Notebook
- Porównanie modeli / konsolidacja
Moduł 8 Deep Learning
- wstęp do Deep Learning
- sieci konwolucyjne
- funkcje aktywacji i kosztu
- wizualizacja sieci
- klasyfikacja
- detekcja
- segmentacja
- oszukiwanie i wdrożenie produkcyjne sieci
- generowanie tekstu i zanikanie gradientu
- uczenie nienadzorowane
- uczenie ze wzmocnieniem
Moduł 9 Narzędzia i biblioteki Deep Learning
- OpenCV
- NumPy
- Biblioteka TensorFlow
445 godzin
- Prework – 40 godzin
- Warsztaty z trenerem – 240 godzin
- Praca w domu – 160 godzin
- Wsparcie HR – 5 godzin
QUIZ
Nie wiesz czy ten kurs jest dla Ciebie?
Zanim staniesz przed wyborem konkretnego kursu wykonaj krótki test, który pomoże nam wspólnie sprawdzić czy programowanie jest dla Ciebie.
Czego się nauczysz?
Podstaw programowania
w Pythonie
Zdobędziesz umiejętności niezbędne do pracy w najbardziej pożądanym zawodzie XXI wieku. Poznasz i wykorzystasz Pythona, a także użyjesz go w projektach Machine Learningowych – do tego pomogą Ci między innymi biblioteki Pandas i NumPy. Nauczysz się narzędzi i technologii Deep Learningowych, m. in. TensorFlow.
Pracy z danymi
i aktualnych narzędzi
Poznasz język SQL i będziesz go używał do pracy z danymi. Opanujesz system kontroli wersji GIT i nauczysz się go wykorzystywać w codziennej pracy. Poznasz także metody pracy z branchami w GIT-cie, wykorzystywane przy większych projektach – GIT Flow. Poznasz PyCharma, Jupyter Notebooka, Tableau. Każdego dnia będziesz korzystać z narzędzi do zarządzania zadaniami (np. JIRA).
Pracy projektowej
w zespole
Podczas kursu będziesz realizować projekt pracując w kilkuosobowym zespole – to symulacja codziennej pracy w realnej firmie. Dzięki temu nauczysz się stosować zdobytą wiedzę oraz zbudujesz pierwszy projekt do swojego portfolio. Nauczysz się pracować w zespole wykorzystując Scrum.
Dobrych praktyk
Poznasz język programistów, pojęcia, zasady i dobre praktyki pracy z danymi. Nauczysz się poprawnej komunikacji w zespole programistycznym. Pisząc kod, będziesz zwracał szczególną uwagę na możliwość jego łączenia z kodem innych osób. Będziesz regularnie pracować po zajęciach, rozwiązując zadania domowe, a po każdym sprincie rozwiążesz test sprawdzający Twoje postępy w nauce.
narzędzia i technologie, których nauczysz się na kursie
Wsparcie w karierze
Celem większości kursantów jest zdobycie nowych umiejętności oraz zmiana zawodu. Celem Akademii jest jak najlepsze przygotowanie ich do tego wyzwania. Właśnie dlatego przygotowaliśmy specjalną ścieżkę przygotowań, aby zwiększyć Twoje szanse na znalezienie pierwszej pracy w branży IT.
Sprawdź na jaką pomoc z zakresu HR możesz liczyć w ramach kursu:
Szkolenia HR
Dowiesz się, jak przygotować się do wejścia na rynek pracy w branży IT, gdzie szukać pierwszej pracy oraz jakie praktyki zastosować, by jak najlepiej przygotować się do rozmowy rekrutacyjnej i zwiększyć swoje szanse na zatrudnienie.
Pomoc w przygotowaniu CV i profilu LinkedIn
“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.
Próbne techniczne rozmowy rekrutacyjne
Rozmowy symulują prawdziwą rekrutację techniczną. Sprawdzisz swoją wiedzę i zobaczysz, jakie pytania mogą pojawić się na Twoich pierwszych rozmowach kwalifikacyjnych po ukończeniu kursu.
Konsultacje ze specjalistami
Mamy wspólny cel – zależy nam, aby nasi absolwenci jak najszybciej po kursie znaleźli zatrudnienie. Masz pytania? Jesteś po rozmowie rekrutacyjnej lub przygotowujesz się do niej? Możesz liczyć na nasz czas i wsparcie w trakcie oraz po zakończeniu kursu.
Jak sfinansować kurs?
Podobno najlepszą inwestycją jest inwestycja we własny rozwój. Wiedziałaś/eś, że możesz rozpocząć naukę programowania niezależnie od tego, czy posiadasz aktualnie odpowiednie środki? Sprawdź dostępne metody finansowania kursów!
Płatność ratalna
Dotyczy kursów dziennych, weekendowych oraz wieczorowych. Rozłożymy dla Ciebie płatność na raty. Pierwsza rata powinna zostać uiszczona przed rozpoczęciem kursu, natomiast ostatnia przed zakończeniem kursu. Skontaktuj się z nami, aby poznać szczegółowy harmonogram płatności.
Dofinansowania
Decydując się na kurs możesz skorzystać z jednej z kilku możliwości dofinansowań. Sprawdź wszystkie opcje i zobacz czy spełniasz kryteria do ubiegania się o dofinansowanie kształcenia.
Pożyczka 0%
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.
Kredyt na kurs
Jeżeli nie posiadasz obecnie wystarczających środków, aby przystąpić do kursu – mamy na to rozwiązanie. Skontaktujemy Cię z naszym doradcą kredytowym, który pomoże wybrać najlepszą alternatywę na rynku. Nie musisz marnować swojego czasu w bankach, a formalności ograniczysz do minimum.
PYTANIA DOTYCZĄCE KURSU
NAPISZ DO OPIEKUNA KURSU
Masz jakiekolwiek pytania lub wątpliwości dotyczące kursu?
Napisz do Agnieszki, która odpowie na wszystkie Twoje pytania.
Najczęstsze pytania?
Jak przygotować się do kursu?
Obowiązkowym punktem rozpoczęcia kursu jest przerobienie preworku – są to materiały do samodzielnej nauki. Otrzymasz od nas wszystkie niezbędne materiały, linki oraz instrukcje, jak krok po kroku zainstalować programy i narzędzia, z których będziesz korzystać w trakcie kursu.
Przykładając się do jego wykonania, zapewniasz sobie i reszcie grupy sprawny start w kursie i możliwość bezproblemowego rozpoczęcia nauki i pracy nad projektem. Z drugiej strony, w przypadku naszych kursów – bardzo intensywnych i napakowanych wiedzą, zlekceważenie preworku może skutkować późniejszym nawarstwieniem się zaległości, które będzie niezwykle trudno nadrobić w trakcie kursu.
Ile czasu muszę poświęcić na wykonanie preworku?
Wykonanie preworku przed kursem Data Science powinno zająć około 40 godzin. Pamiętaj jednak, by dać sobie rozsądny margines bezpieczeństwa na ewentualne powtórki, czy nieprzewidziane okoliczności.
Jakie warunki muszę spełnić, aby przystąpić do kursu?
W celu przystąpienia do kursu Data Science powinieneś(aś) posiadać predyspozycje do nauki programowania. Są one weryfikowane za pomocą testu, który wysyłamy Ci przed zapisaniem się na kurs. Znajdziesz go również tutaj.
Dodatkowo, niezbędna do rozpoczęcia nauki programowania jest:
- znajomość j.angielskiego na poziomie min. B1/B2
- umiejętność analitycznego myślenia
- wykonanie preworku, który otrzymasz po zapisaniu się na kurs
- wysoka motywacja
- dyspozycyjność – czas na zajęcia, ale również naukę w domu
Na jaką pomoc w znalezieniu pracy po kursie mogę liczyć?
Do szukania pracy należy się przygotować, dlatego już podczas kursu proponujemy szkolenia HR, dzięki którym dowiesz się jak stworzyć skuteczne CV oraz profil w serwisie LinkedIn. Powiemy Ci również jak przygotować się do rozmów rekrutacyjnych. Po kursie rekomendujemy kursantów firmom partnerskim, które aktualnie prowadzą rekrutacje na stanowiska juniorskie.
Czy pomagacie/gwarantujecie pracę po kursie?
Nie zapewniamy pracy po kursie, ale przygotowujemy kursantów do wejścia na rynek pracy w branży IT. Oprócz umiejętności technicznych, których uczymy na regularnych zajęciach, proponujemy także działania dodatkowe. Są to na przykład konsultacje CV i profili LinkedIn, szkolenia dotyczące rynku IT oraz szukania pracy, a także próbne rozmowy techniczne, dzięki którym kursanci wiedzą, jakich pytań mogą spodziewać się na prawdziwych rozmowach rekrutacyjnych. Dodatkowo rekomendujemy naszych absolwentów do firm, z którym współpracujemy i które mają realne potrzeby rekrutacyjne.
Dlaczego Wy a nie konkurencja?
Kursy w Akademii prowadzą trenerzy – praktycy, specjaliści w swojej dziedzinie, z którymi można kontaktować się także poza godzinami zajęć na komunikatorze wewnętrznym. Dlatego kiedy napotkasz problem podczas pracy nad projektem w domu, zawsze możesz skontaktować się z trenerem i poprosić o pomoc.
Na kursach symulujemy środowisko pracy, dzięki temu oprócz technologii i narzędzi programistycznych, uczymy także dobrych praktyk i metodyk pracy (Scrum, Kanban).
Podczas kursu tworzysz wraz z zespołem projekt, który możesz wpisać do swojego portfolio i opowiedzieć o nim na rozmowie rekrutacyjnej. W Akademii kompleksowo przygotowujemy do znalezienia pierwszej pracy w branży IT, dlatego proponujemy także wsparcie HR (szkolenia, konsultacje CV i LinkedIn, próbne rozmowy rekrutacyjne).
Dlaczego kurs a nie studia podyplomowe?
Główną przewagą kursu nad studiami jest warsztatowa forma zajęć – wiedzę zdobytą na zajęciach teoretycznych kursanci wykorzystują od razu na zajęciach praktycznych. Zarówno zajęcia teoretyczne, jak i warsztaty prowadzą doświadczeni trenerzy – praktycy. W Akademii dbamy o to, aby program kursu był dopasowany do aktualnej sytuacji na rynku pracy.
Kursy są krótsze niż studia, co z jednej strony wiąże się większym natężeniem zajęć i dostarczanej wiedzy, a z drugiej sprawia, że szybciej możesz się przebranżowić i rozpocząć pracę w IT.
Dodatkowo zajęcia odbywają się w nowoczesnym biurowcu, do którego masz dostęp także poza godzinami zajęć. Na koniec – na kursach panuje bardzo dobra atmosfera, kursanci wspierają się wzajemnie i są w stałym kontakcie ze sobą i z trenerami na komunikatorze wewnętrznym.
Jakie są zalety kursu stacjonarnego w stosunku do nauki online?
Niewątpliwą zaletą kursów stacjonarnych jest praca zespołowa. Dzięki temu możliwa jest symulacja środowiska pracy czy też wykorzystywanie metodyki Scrum, w której pracuje się w wielu firmach IT. Cenne jest także wsparcie i wzajemna motywacja, ponieważ kursanci mierzą się z tymi samymi wyzwaniami.
Dodatkowo trener dopasowuje tłumaczenie do uczestników i pokazuje różne przykłady. Możliwe jest także konsultowanie z trenerem bieżących problemów.
Kursy stacjonarne ze względu na ściśle określony harmonogram zajęć wymuszają systematyczność w nauce. Z kolei kursy online wymagają dużej dyscypliny i motywacji, aby zachować intensywność i regularność nauki.
Czy kobiety mają szanse w branży IT?
Jak najbardziej. Płeć w branży IT nie jest żadnym ograniczeniem, liczą się przede wszystkim wiedza, umiejętności i wysoka motywacja. Na naszych kursach praktycznie w każdej grupie są zarówno kobiety, jak i mężczyźni. Kobiety odnajdują się w branży IT, niezależnie od tego jaką technologię wybiorą. Można jednak zauważyć, że najmniej kobiet jest na kursach Javy, więcej na kursach front-endowych, a na kursach UX-owych jest z kolei przewaga kobiet.
Czy wiek jest ograniczeniem?
Jeśli chodzi o samo uczestnictwo w kursach, to wiek nie jest ograniczeniem. Nasze kursy kończyli zarówno 18-latkowie, jak i osoby 50+. Należy jednak pamiętać, że karierę w branży IT zaczyna się od stażu albo od stanowiska juniora, co może wiązać się z otrzymywaniem niższego wynagrodzenia niż na obecnym miejscu pracy, jeśli ma się już kilkanaście lat doświadczenia. Warto wziąć to pod uwagę zanim podejmie się decyzję o przebranżowieniu.
Jakie wymagania powinien spełnić mój komputer?
Na kursie Data Science będziesz potrzebował(a) własnego laptopa z systemem operacyjnym Windows 7 / 8 / 10 lub MacOS lub Linux. Optymalna konfiguracja sprzętowa: procesor i5+ lub podobny, 8GB+ pamięci RAM. Zalecany jest dysk SSD.