Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Data Science/AI
- Pozyskiwanie wiedzy z danych
- Reprezentacja wiedzy
- Tworzenie wartości
- Przegląd Data Science
- Ekosystem AI i nowe podejście do analityki
- Kluczowe technologie
Przepływ pracy w Data Science
- CRISP-DM
- Przygotowanie danych
- Planowanie modelu
- Budowanie modelu
- Komunikacja
- Wdrożenie
Technologie Data Science
- Języki używane do prototypowania
- Technologie Big Data
- Kompleksowe rozwiązania typowych problemów
- Wprowadzenie do języka Python
- Integracja Pythona ze Sparkiem
AI w biznesie
- Ekosystem AI
- Etyka AI
- Jak wdrażać AI w biznesie
Źródła danych
- Rodzaje danych
- SQL vs NoSQL
- Przechowywanie danych
- Przygotowanie danych
Analiza danych – podejście statystyczne
- Prawdopodobieństwo
- Statystyka
- Modelowanie statystyczne
- Zastosowania w biznesie z użyciem Pythona
Uczenie maszynowe w biznesie
- Uczenie nadzorowane vs nienadzorowane
- Problemy prognozowania
- Problemy klasyfikacji
- Problemy grupowania
- Wykrywanie anomalii
- Silniki rekomendacji
- Eksploracja wzorców asocjacyjnych
- Rozwiązywanie problemów uczenia maszynowego z użyciem języka Python
Uczenie głębokie
- Problemy, w których tradycyjne algorytmy uczenia maszynowego zawodzą
- Rozwiązywanie złożonych problemów z użyciem uczenia głębokiego
- Wprowadzenie do TensorFlow
Przetwarzanie języka naturalnego
Wizualizacja danych
- Wizualne raportowanie wyników modelowania
- Częste pułapki w wizualizacji
- Wizualizacja danych z Pythonem
Od danych do decyzji – komunikacja
- Wywieranie wpływu: opowiadanie historii oparte na danych
- Skuteczność wywierania wpływu
- Zarządzanie projektami Data Science
Wymagania
Brak szczególnych wymagań wstępnych, aby wziąć udział w tym szkoleniu.
Wybierz dostępny termin kursu
- Formularz Zdalne
- Język polski
- Szkolenie Kursy otwarte
- Data rozpoczęcia 2026-11-03
- Czas trwania 5 dni (35 godzin)
Cena netto za uczestnika
Opinie uczestników (7)
Zajeczia praktyczne związane z treścią naprawdę pomagają lepiej zrozumieć każdy temat. Ponadto, styl rozpoczęcia zajęć od wykładu i kontynuowania praktycznymi ćwiczeniami jest dobry i pomocny do połączenia się z wcześniejszym wykładem.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Szkolenie - Introduction to Data Science and AI using Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Ekspertyza trenera i jego zdolność angażowania studentów
Nikita - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Szkolenie - Introduction to Data Science and AI using Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Ania ma wielką wiedzę i wie, jak wyjaśniać nawet złożone tematy.
Kasia - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
Szkolenie - Introduction to Data Science and AI using Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
przykłady i ćwiczenia
Kamil
Szkolenie - Introduction to Data Science and AI using Python
Kontakt z prowadzącą - Anna była bardzo dobrą rozmówczynią i świetną prowadzącą - słuchała naszych pytań, opinii i przemyśleń i bardzo aktywnie odpowiadała na nasze potrzeby - czy to pokazując dodatkowe rzeczy, albo modyfikując przykłady tak, by odzwierciedlały w jakiś sposób problemy, z jakimi możemy się spotkać w naszej dziedzinie operacji.
Bartosz Kratochwil
Szkolenie - Introduction to Data Science and AI using Python
Kurs jest bardzo interesujący i stanowi obecnie główne zagadnienie.
mohamed taher - FAB banak Egypt
Szkolenie - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Ahmed był bardzo interaktywny i nie miał nic przeciwko odpowiadaniu na wszelkiego rodzaju pytania. Dobra prezentacja i płynny przebieg kursu.
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Szkolenie - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
