Kurs Analityk Danych + AI

Moduł 0 to wstępny etap kursu Analityk Danych, mający na celu przygotowanie uczestników do efektywnej pracy z narzędziami i technologiami stosowanymi w analizie danych. Dzięki zwięzłym instrukcjom i materiałom wideo, uczestnicy szybko zapoznają się z podstawowymi narzędziami oraz konfiguracją środowiska pracy. Moduł ten zapewni, że wszyscy kursanci będą mieli równy poziom wiedzy technicznej, co pozwoli im na płynne przejście do bardziej zaawansowanych zagadnień w kolejnych modułach kursu.

💻 Czego się nauczysz?

• Opanujesz podstawy gita i systemów kontroli wersji, co jest kluczowe dla pracy analityka danych w zespole.
• Poznasz podstawy programowania w Pythonie, w tym składnię, typy danych i operacje na nich.
• Wykonasz swoją pierwszą analizę na dołączonym zbiorze danych, którą rozwiniesz w trakcie kursu, korzystając z nowych narzędzi.

Moduł ten zapozna Cię z kluczowymi narzędziami i praktykami, które stanowią fundament codziennej pracy Analityka Danych. W ramach tej części kursu dowiesz się, jak zorganizować swoje środowisko pracy, aby efektywnie zarządzać kodem, danymi i dokumentacją. Szczególny nacisk położony jest na GitHub oraz system kontroli wersji, umożliwiające wspólną pracę oraz śledzenie postępów w projekcie, a także na korzystanie z Jupyter Notebook – interaktywnego środowiska do analizy danych i wizualizacji wyników.

💻 Czego się nauczysz?

• Zakładania i konfiguracji konta GitHub oraz podstaw pracy z repozytoriami.
• Tworzenia, klonowania i zarządzania projektami za pomocą systemu kontroli wersji Git.
• Efektywnego śledzenia zmian w kodzie, analizy historii projektu oraz rozwiązywania konfliktów.
• Uruchamiania, korzystania i organizowania pracy w Jupyter Notebook.
• Integracji narzędzi analitycznych (Python, biblioteki data science) z interaktywnymi notatnikami Jupyter.
• Najlepsze praktyki w pracy zespołowej z użyciem systemów kontroli wersji.

Blok ten przeznaczony jest na przekazanie podstawowych elementów języka Python niezbędnych do skutecznej analizy danych. W jego ramach przedstawione zostaną takie elementy jak myślenie algorytmiczne, operatory, operacje na nich, typy danych, kolekcje, instrukcje warunkowe, pętle oraz funkcje. Ten moduł zapewni Ci solidne podstawy w Pythonie, które są kluczowe dla pracy w analizie danych.

💻 Czego się nauczysz?

• Podstawy Pythona, typy danych i operacje na nich.
• Zasady tworzenia instrukcji warunkowych oraz pętli w automatyzacji zadań.
• Podstawy programowania algorytmicznego.
• Jak używać Pythona do przetwarzania i czyszczenia danych.
• Praca z listami, krotkami, zestawami i słownikami do efektywnego przechowywania i przetwarzania danych.
• Pisanie skryptów do automatyzacji prostych zadań analitycznych.

Moduł 3 wprowadza Cię w świat programowania obiektowego (OOP) w kontekście analizy danych. Zrozumiesz, jak obiektowość pozwala na tworzenie bardziej zorganizowanego i modułowego kodu, co jest szczególnie przydatne przy pracy z dużymi zbiorami danych. Poznasz kluczowe koncepcje OOP, takie jak klasy, obiekty, dziedziczenie, oraz jak zastosować te techniki w analizie danych.

💻 Czego się nauczysz?

• Zasady programowania obiektowego (OOP) i ich zastosowanie w analizie danych.
• Tworzenie i zarządzanie klasami oraz obiektami.
• Dziedziczenie, polimorfizm i enkapsulacja w kontekście pracy z danymi.
• Jak OOP wspiera modularność i ponowne wykorzystanie kodu.
• Projektowanie obiektów i ich implementacji w kontekście analizy danych.
• Wykorzystanie wyjątków do bardziej zaawansowanych operacji na danych.

Moduł ten wprowadzi Cię w podstawy analizy danych z wykorzystaniem SQL, jednego z najważniejszych narzędzi w pracy analityka danych. Skupimy się na SQLite, lekkiej i wydajnej bazie danych, która jest idealna do nauki i pracy z mniejszymi zestawami danych. Nauczysz się, jak tworzyć, modyfikować i zapytania do baz danych, aby efektywnie pozyskiwać i analizować potrzebne informacje.

💻 Czego się nauczysz?

• Podstawy SQL i jak działa baza danych SQLite.
• Tworzenie i zarządzanie tabelami w SQLite.
• Pisanie zapytań SELECT do pozyskiwania danych.
• Jak filtrować, sortować i agregować dane w SQL.
• Tworzenie efektywnych zapytań z wykorzystaniem JOIN, GROUP BY i HAVING.
• Wykorzystanie SQL do rozwiązywania rzeczywistych problemów analitycznych.
• Najlepsze praktyki w pracy zespołowej z użyciem systemów kontroli wersji.

Moduł 5 wprowadza Cię w przetwarzanie wielowymiarowych danych z użyciem biblioteki NumPy, która jest fundamentem do pracy z dużymi zbiorami danych w Pythonie. Poznasz narzędzia i techniki niezbędne do obsługi skomplikowanych zbiorów danych. NumPy, dzięki swojej wydajności i wszechstronności, jest kluczowym elementem w toolkitu każdego analityka danych. Ten moduł pozwoli Ci na praktyczne zastosowanie NumPy w realnych scenariuszach analitycznych.

💻 Czego się nauczysz?

• Podstawy pracy z biblioteką NumPy i jej rolę w analizie danych.
• Tworzenie i manipulacja tablicami wielowymiarowymi.
• Operacje matematyczne i statystyczne na tablicach NumPy.
• Jak efektywnie przetwarzać i filtrować duże zbiory danych.
• Zastosowanie NumPy w analizie wielowymiarowej i algebrze liniowej.
• Optymalizacja wydajności analiz poprzez użycie NumPy.

Moduł 6 skupia się na wykorzystaniu biblioteki Pandas do analizy danych. Pandas to jedno z najważniejszych narzędzi w arsenale analityka danych, umożliwiające efektywne przetwarzanie, manipulację i analizę danych. Nauczysz się, jak korzystać z Pandas do pracy z różnymi typami danych, jak również jak przeprowadzać zaawansowane analizy oraz wizualizować dane z wykorzystaniem tej biblioteki.

💻 Czego się nauczysz?

• Podstawy pracy z biblioteką Pandas i jej zastosowanie w analizie danych.
• Praca z DataFrame: tworzenie, indeksowanie i filtrowanie danych.
• Manipulacja danymi: agregacja, grupowanie i przekształcanie danych.
• Importowanie, eksportowanie i czyszczenie danych z użyciem Pandas.
• Tworzenie zaawansowanych analiz i wizualizacji danych z Pandas.
• Integracja Pandas z innymi narzędziami i bibliotekami w Pythonie.

W ramach modułu omówione zostaną szczegóły integracji z interfejsami programistycznymi w celu pozyskiwania danych do analizy. Dzięki temu uzyskasz umiejętności korzystania z różnych API oraz przetwarzania otrzymanych danych. Dodatkowo przedstawione zostaną narzędzia do Web Scrapingu, czyli pobierania danych bezpośrednio ze stron internetowych.

💻 Czego się nauczysz?

• Podstawy pracy z API: jak wysyłać zapytania i odbierać dane w formacie JSON.
• Autoryzacja i uwierzytelnianie przy pracy z API.
• Techniki Web Scraping: jak pozyskiwać dane z HTML przy użyciu bibliotek BeautifulSoup i Scrapy.
• Obróbka i czyszczenie danych pozyskanych z sieci.
• Praktyczne zastosowania: jak pozyskiwać dane z popularnych serwisów internetowych.
• Etyczne aspekty Web Scraping i przestrzeganie zasad zgodności.

Moduł 8 koncentruje się na umiejętnym formułowaniu zapytań (promptów) do narzędzi opartych o sztuczną inteligencję, takich jak modele językowe czy asystenci analityczni. Dowiesz się, jak dostosowywać treść poleceń, aby uzyskiwać precyzyjne, relewantne i wartościowe odpowiedzi, a także jak unikać typowych błędów, które mogą prowadzić do mylących wyników. Ten moduł ma na celu wprowadzenie do strategicznego korzystania z AI jako wsparcia w procesie analizy danych – od eksploracji i przetwarzania, po wnioskowanie i raportowanie wyników.

💻 Czego się nauczysz?

• Formułowania skutecznych promptów, aby otrzymać wartościowe informacje.
• Dopasowywania promptów do konkretnych etapów analizy danych.
• Weryfikowania oraz udoskonalania promptów na podstawie otrzymanych rezultatów.
• Unikania typowych pułapek – zbyt ogólnych, wieloznacznych lub nieprecyzyjnych zapytań.
• Wykorzystania AI do generowania sugestii dotyczących kodu, metryk, metod analizy czy wizualizacji danych.
• Integracji sztucznej inteligencji z istniejącymi narzędziami i procesami pracy analityka, celem zwiększenia efektywności i jakości wyników.

Moduł 9 skupia się na technikach tworzenia efektywnych wizualizacji danych w Pythonie. Nauczysz się, jak za pomocą popularnych bibliotek tworzyć czytelne i informatywne wykresy oraz wizualizacje, które wspierają analizę i prezentację danych.

💻 Czego się nauczysz?

• Podstawy tworzenia wizualizacji z użyciem bibliotek Matplotlib i Seaborn.
• Tworzenie różnych typów wykresów, takich jak słupkowe, liniowe, kołowe i wykresy rozrzutu.
• Personalizacja wykresów: kolory, style, etykiety i legendy.
• Tworzenie interaktywnych wizualizacji za pomocą Plotly.
• Zastosowanie wizualizacji do opowiadania historii danych (data storytelling).
• Optymalizacja wizualizacji pod kątem różnych odbiorców i platform.

Ten moduł poświęcony jest tworzeniu i prezentacji raportów danych dla potrzeb biznesowych przy użyciu Pythona. Dowiesz się, jak wykorzystać Pythona do zbierania, analizowania i prezentowania danych w jasny i przekonujący sposób. Raportowanie danych jest kluczowe w środowisku biznesowym, a ten moduł dostarczy Ci umiejętności niezbędnych do tworzenia profesjonalnych raportów. Poznasz również najlepsze praktyki w zakresie prezentacji wyników analizy danych.

💻 Czego się nauczysz?

• Tworzenie raportów danych w Pythonie z użyciem bibliotek takich jak Pandas i Matplotlib.
• Generowanie zautomatyzowanych raportów w formacie PDF i Excel.
• Integracja danych z różnych źródeł w celu stworzenia kompleksowego raportu.
• Zastosowanie Pythona do monitorowania kluczowych wskaźników wydajności (KPI).
• Personalizacja raportów według potrzeb odbiorcy (np. menedżerowie, analitycy).
• Automatyzacja procesu raportowania i powiadamianie o wynikach.

Ten moduł poświęcony jest nauce tworzenia interaktywnych dashboardów z wykorzystaniem Tableau. Nauczysz się, jak skutecznie wizualizować dane i tworzyć atrakcyjne, interaktywne panele kontrolne. Tableau jest potężnym narzędziem do prezentacji danych, a umiejętności związane z jego wykorzystaniem są cenione w wielu dziedzinach. Ten moduł pomoże Ci lepiej zrozumieć i zaprezentować dane w przystępnej i efektownej formie.

💻 Czego się nauczysz?

• Podstawy pracy z Tableau: importowanie danych i tworzenie podstawowych wizualizacji.
• Projektowanie interaktywnych dashboardów w Tableau.
• Tworzenie dynamicznych wykresów, map i tabel.
• Łączenie różnych źródeł danych i ich wizualizacja w jednym dashboardzie.
• Optymalizacja dashboardów pod kątem wydajności i czytelności.
• Publikacja i udostępnianie dashboardów w organizacji.

Moduł 12 wprowadza Cię w podstawy technik sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (Machine Learning) w kontekście analizy danych. Poznasz kluczowe algorytmy i narzędzia, które pozwalają na budowanie i wdrażanie modeli predykcyjnych.

💻 Czego się nauczysz?

• Podstawowe pojęcia i techniki uczenia maszynowego.
• Jak przygotować dane do treningu modelu Machine Learning.
• Implementacja prostych modeli predykcyjnych z użyciem scikit-learn.
• Ocena i optymalizacja modeli Machine Learning.
• Wprowadzenie do technik uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
• Praktyczne zastosowania AI w analizie danych: od prognozowania trendów po klasyfikację.

Aby zapisać się na kurs możesz wypełnić formularz, wysłać maila bezpośrednio do opiekunki lub zadzwonić. W przypadku zgłoszenia się przez formularz otrzymasz od razu maila ze szczegółowym programem kursu oraz informacjami o kolejnych krokach.

Zajęcia na kursie odbywają się we wtorki i czwartki od 17:30 do 20:30.

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.

W celu przystąpienia do kursu „Analityk danych + AI” powinieneś(aś) posiadać predyspozycje do analizowania danych. Są one weryfikowane za pomocą testu, który wysyłamy Ci przed zapisaniem się na kurs. Dodatkowo, niezbędna do rozpoczęcia kursu 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.

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 rozpocząć swój rozwój w obszarze Analizy Danych. 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 w czasie trwania zajęć.

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.

Na rynku jest dostępnych wiele form finansowania kursów, szczegółowe informacje znajdziesz na naszej stronie Finansowanie.

Tak, zajęcia są nagrywane i można z nich korzystać, żeby utrwalać wiedzę z zajęć.

Oczywiście, po zaliczeniu kursu otrzymasz od nas doceniany na rynku certyfikat infoShare Academy z informacją o zakresie kursu i terminie, w jakim kurs się odbywał. Certyfikat podpisany jest przez CEO infoShare Academy oraz Trenera prowadzącego kurs. Otrzymasz go w formacie PDF, dzięki czemu łatwo podzielisz się informacją o zdobytych kwalifikacjach na LinkedIn z potencjalnymi, przyszłymi pracodawcami lub klientami.