Kurs Średniozaawansowany Data Science
Rozwiń swoje umiejętności w analizie danych i uczeniu maszynowym. Poznaj zaawansowane metody analizy, techniki uczenia maszynowego i inżynierię cech na poziomie profesjonalnym.
O kursie
Kurs Średniozaawansowany Data Science to kompleksowy program szkoleniowy przeznaczony dla osób, które mają już podstawową wiedzę z zakresu programowania i analizy danych, ale chcą znacząco rozwinąć swoje umiejętności i wejść na wyższy poziom.
W trakcie 12-tygodniowego intensywnego programu nauczysz się zaawansowanych technik analizy danych, poznasz i zaimplementujesz różne algorytmy uczenia maszynowego, nabędziesz umiejętności inżynierii cech oraz nauczysz się przygotowywać, wizualizować i interpretować dane w sposób profesjonalny.
Nasz kurs łączy solidne podstawy teoretyczne z intensywnymi, praktycznymi projektami wykorzystującymi rzeczywiste dane i scenariusze biznesowe. Po ukończeniu kursu będziesz przygotowany do samodzielnego przeprowadzania kompleksowych projektów analizy danych oraz implementacji rozwiązań uczenia maszynowego w praktycznych zastosowaniach.
Co zyskasz?
- Praktyczne umiejętności w zakresie zaawansowanej analizy danych i wizualizacji
- Wiedzę i doświadczenie w implementacji różnych algorytmów uczenia maszynowego
- Umiejętność inżynierii cech (Feature Engineering) w projektach analizy danych
- Znajomość technik oceny modeli i wyboru optymalnych algorytmów
- Doświadczenie w pracy z dużymi zbiorami danych i zaawansowanymi technikami ich przetwarzania
- Wprowadzenie do sieci neuronowych i głębokiego uczenia
- Portfolio 5 praktycznych projektów z wykorzystaniem rzeczywistych danych
- Certyfikat ukończenia kursu średniozaawansowanego, potwierdzający Twoje kompetencje
Program kursu
Tydzień 1-2: Zaawansowana analiza i manipulacja danymi
Pogłębisz swoją wiedzę z zakresu zaawansowanych technik analizy, przygotowania i manipulacji danymi w języku Python.
- • Zaawansowane operacje z pandas i NumPy
- • Efektywne czyszczenie i przygotowanie danych
- • Zaawansowana agregacja i transformacja danych
- • Praca z danymi czasowymi i tekstowymi
- • Zaawansowane techniki wizualizacji
Tydzień 3-4: Uczenie nadzorowane
Poznasz i zaimplementujesz różne algorytmy uczenia nadzorowanego do rozwiązywania problemów klasyfikacji i regresji.
- • Zaawansowane algorytmy klasyfikacji
- • Zaawansowane algorytmy regresji
- • Metody ensemble (lasy losowe, boosting)
- • Strojenie hiperparametrów
- • Ocena i walidacja modeli
Tydzień 5-6: Uczenie nienadzorowane i redukcja wymiarowości
Opanujesz techniki uczenia nienadzorowanego oraz metody redukcji wymiarowości w analizie danych.
- • Zaawansowane algorytmy klasteryzacji
- • Analiza głównych składowych (PCA)
- • t-SNE i UMAP
- • Detekcja anomalii
- • Wizualizacja danych wielowymiarowych
Tydzień 7-8: Inżynieria cech i selekcja cech
Nauczysz się zaawansowanych technik inżynierii cech oraz metod wyboru najistotniejszych zmiennych w modelach.
- • Zaawansowane techniki inżynierii cech
- • Selekcja cech metodami filter, wrapper i embedded
- • Feature importance i permutation importance
- • Praca z cechami kategorycznymi i tekstowymi
- • Interpretacja modeli
Tydzień 9-10: Wprowadzenie do sieci neuronowych
Poznasz podstawy sieci neuronowych i głębokiego uczenia oraz zastosujesz te techniki w praktycznych zadaniach.
- • Podstawy sieci neuronowych
- • Implementacja sieci w Keras/TensorFlow
- • Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
- • Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)
- • Transfer learning
Tydzień 11-12: Projekty końcowe
Zrealizujesz kompleksowe projekty końcowe, łączące wiedzę z całego kursu, oraz poznasz podstawy pracy z modelami w środowisku produkcyjnym.
- • Realizacja projektów końcowych
- • Podstawy MLOps
- • Wdrażanie modeli
- • Monitorowanie modeli
- • Dokumentacja i prezentacja projektów
Technologie i narzędzia
W trakcie kursu będziesz pracować z popularnymi technologiami i narzędziami wykorzystywanymi w branży Data Science:
Umiejętność pracy z tymi narzędziami zwiększy Twoją wartość na rynku pracy jako specjalista Data Science, pozwalając na realizację kompleksowych projektów analizy danych i uczenia maszynowego.
Projekty praktyczne
Predykcja cen nieruchomości
Zbudujesz model przewidujący ceny nieruchomości z wykorzystaniem zaawansowanych technik regresji i inżynierii cech.
Klasyfikacja tekstów i analiza sentymentu
Zaimplementujesz system klasyfikacji tekstów i analizy sentymentu z wykorzystaniem przetwarzania języka naturalnego.
Segmentacja klientów
Opracujesz model segmentacji klientów z wykorzystaniem metod uczenia nienadzorowanego do wspierania strategii marketingowych.
System rekomendacji
Zbudjesz prosty system rekomendacji produktów oparty na współpracy filtrowania i podejściu content-based.
Detekcja fraudów transakcyjnych
Opracujesz model wykrywania fraudów w transakcjach finansowych z wykorzystaniem technik detekcji anomalii i uczenia maszynowego.
Instruktorzy
Nepomucena Zephyrdale
Senior Data Scientist
Specjalistka z 8-letnim doświadczeniem w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego. Pracowała dla wiodących firm z branży finansowej i e-commerce, wdrażając rozwiązania oparte na AI w środowisku produkcyjnym.
Erazm Quailfrost
Machine Learning Engineer
Inżynier ML z doświadczeniem w budowaniu skalowalnych systemów AI. Specjalizuje się w technikach uczenia maszynowego i sieciach neuronowych. Jest współautorem kilku publikacji naukowych w dziedzinie ML.
Opinie uczestników
Gryzelda Nightshade
Absolwentka kursu, kwiecień 2024
Kurs średniozaawansowany był dokładnie tym, czego potrzebowałam, aby rozwinąć moje umiejętności w zakresie uczenia maszynowego. Miałam wcześniej podstawową wiedzę z Pythona, ale ten kurs pomógł mi wskoczyć na zupełnie nowy poziom. Projekty były wyzwaniem, ale dzięki wsparciu mentorów i społeczności kursantów, udało mi się je wszystkie ukończyć. Szczególnie podobała mi się część o inżynierii cech, która była dla mnie całkowicie nowym obszarem.
Ambrozjusz Wintersmith
Absolwent kursu, luty 2024
Jako programista z kilkuletnim doświadczeniem, szukałem kursu, który pomoże mi przenieść moją karierę w kierunku Data Science. Ten kurs okazał się idealnym rozwiązaniem. Instruktorzy są ekspertami w swojej dziedzinie i potrafią przekazać skomplikowane koncepcje w przystępny sposób. Wiedza, którą zdobyłem, pozwoliła mi już zacząć wdrażać rozwiązania ML w moim obecnym miejscu pracy, a projekt systemu rekomendacji, który zrealizowałem w ramach kursu, wzbudził duże zainteresowanie mojego zespołu.
Często zadawane pytania
Jakie są wymagania wstępne do tego kursu?
Kurs średniozaawansowany jest przeznaczony dla osób, które posiadają już podstawowe umiejętności programistyczne i wiedzę z zakresu analizy danych. Wymagania wstępne obejmują:
- Podstawowa znajomość języka Python
- Znajomość podstaw analizy danych (pandas, NumPy)
- Podstawowa wiedza z zakresu statystyki
- Umiejętność pracy z danymi tabelarycznymi
- Podstawowa znajomość wizualizacji danych
Zalecamy ukończenie naszego kursu podstawowego lub posiadanie równoważnego doświadczenia przed przystąpieniem do kursu średniozaawansowanego.
Ile czasu tygodniowo powinienem poświęcić na naukę?
Aby w pełni skorzystać z kursu i skutecznie opanować materiał, zalecamy poświęcenie około 8-10 godzin tygodniowo na naukę. Obejmuje to:
- Zapoznanie się z materiałami dydaktycznymi (3-4 godziny)
- Realizację zadań praktycznych (3-4 godziny)
- Pracę nad projektami (2-3 godziny)
Harmonogram jest elastyczny, co pozwala na dostosowanie go do indywidualnych potrzeb, jednak konsekwentne poświęcanie czasu na naukę jest kluczowe dla skutecznego przyswojenia materiału.
Jakie są możliwości po ukończeniu kursu?
Po ukończeniu kursu średniozaawansowanego będziesz przygotowany do pracy na stanowiskach związanych z analizą danych i uczeniem maszynowym, takich jak:
- Data Scientist
- Machine Learning Engineer
- Data Analyst (zaawansowany poziom)
- Business Intelligence Analyst
- Research Analyst
Będziesz także przygotowany do kontynuacji nauki na naszym kursie zaawansowanym, który skupia się na głębokim uczeniu, przetwarzaniu języka naturalnego i wdrażaniu modeli w środowisku produkcyjnym.
Jak wygląda wsparcie podczas kursu?
Oferujemy kompleksowe wsparcie na każdym etapie kursu:
- 6 godzin indywidualnych konsultacji z ekspertami (pakiet standardowy)
- Cotygodniowe sesje Q&A z instruktorami
- Dedykowane forum dla uczestników kursu
- Code review dla projektów
- Wsparcie techniczne przy konfiguracji środowiska
- Materiały dodatkowe i zasoby do samodzielnej nauki
W pakiecie Premium oferujemy dodatkowe wsparcie, w tym więcej godzin konsultacji i priorytetowy dostęp do instruktorów.
Czy otrzymam certyfikat po ukończeniu kursu?
Tak, po ukończeniu kursu i realizacji wszystkich wymaganych projektów otrzymasz certyfikat ukończenia kursu średniozaawansowanego DataScience Pro. Certyfikat obejmuje:
- Potwierdzenie ukończenia 12-tygodniowego programu (ok. 100 godzin nauki)
- Szczegółowe informacje o zrealizowanych projektach
- Listę opanowanych technologii i narzędzi
- Unikalne ID certyfikatu dla weryfikacji przez pracodawców
Certyfikat DataScience Pro jest rozpoznawalny w branży i stanowi wartościowy dodatek do CV, potwierdzający Twoje kompetencje w dziedzinie Data Science.
Zapisz się na kurs
Standardowy
Dostęp do wszystkich materiałów kursu
- 12 tygodni materiałów
- 5 praktycznych projektów
- Certyfikat ukończenia
- 6 godzin konsultacji
- Dostęp do forum
Premium
Wszystko ze standardu plus intensywny mentoring
- Wszystko ze standardu
- 12 godzin konsultacji
- Priorytetowe wsparcie
- Indywidualny feedback do projektów
- Dodatkowe materiały i zasoby
- Wsparcie przy budowie portfolio
Możliwość płatności w ratach 0%
14-dniowa gwarancja zwrotu pieniędzy
Masz pytania? Skontaktuj się z nami
Zadaj pytanieKurs Średniozaawansowany Data Science w Polsce
DataScience Pro oferuje kompleksowy kurs średniozaawansowany z zakresu analizy danych i uczenia maszynowego. Program został zaprojektowany dla osób, które posiadają już podstawowe umiejętności programistyczne i wiedzę z zakresu analizy danych, ale chcą znacząco rozwinąć swoje kompetencje w tej dziedzinie.
W trakcie 12-tygodniowego intensywnego szkolenia uczestnicy poznają zaawansowane techniki analizy danych, różnorodne algorytmy uczenia maszynowego, techniki inżynierii cech oraz podstawy sieci neuronowych. Kurs łączy solidne podstawy teoretyczne z intensywnymi projektami praktycznymi, wykorzystującymi rzeczywiste dane i scenariusze biznesowe.
Szkolenie prowadzone jest przez doświadczonych specjalistów z branży, którzy dzielą się nie tylko wiedzą teoretyczną, ale także praktycznymi wskazówkami z projektów realizowanych dla wiodących firm. Dołącz do społeczności ekspertów Data Science i otwórz drzwi do nowych możliwości zawodowych w jednej z najbardziej perspektywicznych dziedzin na rynku pracy.