250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
What you'll learn
- rozwiązać ponad 250 ćwiczeń z data science w języku Python
- radzić sobie z rzeczywistymi problemami występującymi w programowaniu
- radzić sobie z rzeczywistymi problemami występującymi w data science
- pracować z bibliotekami numpy, pandas, seaborn, plotly, scikit-learn, opencv, tensorflow
- pracować z dokumentacją
- zagwarantowane wsparcie instruktora
Requirements
- ukończone kursy ze ścieżki Python Developer na tym koncie instruktorskim
- ukończone kursy ze ścieżki Data Scientist na tym koncie instruktorskim
Description
Kurs "250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python" to intensywny program szkoleniowy, który koncentruje się na praktycznym aspekcie nauki o danych w Pythonie. Ten kurs jest przeznaczony dla osób na wszystkich poziomach zaawansowania, które pragną umocnić swoje umiejętności w dziedzinie nauki o danych poprzez praktyczne ćwiczenia.
Główną siłą tego kursu jest zbiór ponad 250 ćwiczeń, które obejmują szerokie spektrum zagadnień, począwszy od przetwarzania i czyszczenia danych, poprzez analizę statystyczną i eksploracyjną, aż po budowanie i ocenianie modeli uczenia maszynowego. Te ćwiczenia zostały zaprojektowane tak, aby zapewnić Ci możliwość bezpośredniego zastosowania i utrwalenia zdobytej wiedzy.
Każde ćwiczenie zawiera szczegółowe rozwiązanie, które pozwala uczestnikom na porównanie swoich odpowiedzi z zalecanym podejściem, zrozumienie potencjalnych błędów i nauczenie się optymalnych technik.
Kurs "250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python" to doskonały wybór dla tych, którzy chcą doskonalić swoje umiejętności w naukach o danych przez praktyczne zastosowanie. Bez względu na to, czy jesteś początkujący, czy doświadczony analityk danych, ten kurs pomoże Ci udoskonalić swoje umiejętności w Pythonie i w naukach o danych.
Data Scientist: Odkrywaj wiedzę w gąszczu danych!
Data Scientist to profesjonalista zajmujący się eksploracją, analizą i interpretacją dużych zbiorów danych w celu wyciągania cennych informacji i podejmowania decyzji biznesowych (data-driven decisions). Jest to osoba posiadająca zarówno umiejętności analityczne, jak i techniczne, która potrafi wykorzystać różne techniki statystyczne, uczenie maszynowe i narzędzia programistyczne do rozwiązywania problemów biznesowych.
Data Scientist ma za zadanie zbierać, czyszczyć, przekształcać i analizować dane, aby znaleźć ukryte wzorce, trendy i zależności. Korzysta z różnych technik i narzędzi statystycznych, takich jak analiza regresji, klasyfikacja, grupowanie, analiza przestrzenna, analiza czasowa i wiele innych, aby uzyskać nowe spostrzeżenia i wiedzę.
Data Scientist jest również odpowiedzialny za budowanie modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, które mogą przewidywać trendy, klasyfikować dane, wykrywać anomalie, personalizować rekomendacje i podejmować decyzje na podstawie danych. Tworzy i wdraża te modele, a następnie monitoruje ich wydajność i dokonuje iteracyjnych ulepszeń.
Ponadto, Data Scientist musi posiadać umiejętności komunikacyjne, aby móc przekazywać wyniki i wnioski z analizy danych w sposób zrozumiały dla interesariuszy biznesowych. Współpracuje zespołowo, aby identyfikować problemy, definiować cele analityczne i wdrażać rozwiązania oparte na danych.
Data Scientist znajduje zastosowanie w różnych branżach i dziedzinach, takich jak finanse, marketing, e-commerce, zdrowie, przemysł, technologia i wiele innych. Jego praca ma kluczowe znaczenie dla organizacji, pomagając w podejmowaniu lepszych decyzji opartych na faktach i przyczyniając się do osiągania sukcesów biznesowych.
W skrócie, Data Scientist to specjalista, który łączy umiejętności analityczne, techniczne i komunikacyjne, aby odkrywać wiedzę z danych i przekładać ją na wartość biznesową. Jest kluczową postacią w dziedzinie analizy danych i pomaga organizacjom w wykorzystywaniu potencjału swoich danych do podejmowania informowanych decyzji i osiągania sukcesów.
Who this course is for:
- analitycy danych, naukowcy i specjaliści ds. danych, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności związane z analizą danych, przetwarzaniem danych i budowaniem modeli predykcyjnych w języku Python
- programiści i inżynierowie oprogramowania, którzy chcą rozszerzyć swoje umiejętności o obszar data science i nauczyć się wykorzystywać narzędzia i biblioteki Pythona do analizy danych i uczenia maszynowego
- studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, statystyką, analizą danych lub pokrewnymi dziedzinami, którzy chcą zdobyć wiedzę i umiejętności związane z data science w kontekście języka Python
- specjaliści ds. biznesowych, którzy chcą poznać narzędzia i techniki data science, aby wykorzystać je w analizie danych i podejmowaniu decyzji biznesowych
- osoby zainteresowane eksploracją danych, wizualizacją danych, modelowaniem predykcyjnym i uczeniem maszynowym, które preferują język Python jako narzędzie programistyczne i chcą zdobyć praktyczne umiejętności w data science
- osoby pragnące rozpocząć karierę w dziedzinie data science, które chcą zdobyć podstawową wiedzę i umiejętności praktyczne związane z analizą danych, uczeniem maszynowym i eksploracją wizualną przy użyciu języka Python
Instructor
EN
Python Developer/AI Enthusiast/Data Scientist/Stockbroker
Enthusiast of new technologies, particularly in the areas of artificial intelligence, the Python language, big data and cloud solutions. Graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science and Big Data specialization. Master's degree graduate in Financial and Actuarial Mathematics at the Faculty of Mathematics and Computer Science at the University of Lodz. Former PhD student at the faculty of mathematics. Since 2015, a licensed Securities Broker with the right to provide investment advisory services (license number 3073). Lecturer at the GPW Foundation, conducting training for investors in the field of technical analysis, behavioral finance, and principles of managing a portfolio of financial instruments.
Founder at e-smartdata
PL
Data Scientist, Securities Broker
Jestem miłośnikiem nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, języka Python big data oraz rozwiązań chmurowych. Posiadam stopień absolwenta podyplomowych studiów na kierunku Informatyka, specjalizacja Big Data w Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych oraz magistra z Matematyki Finansowej i Aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego. Od 2015 roku posiadam licencję Maklera Papierów Wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego (nr 3073). Jestem również wykładowcą w Fundacji GPW prowadzącym szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych. Mam doświadczenie w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką. Moje główne obszary zainteresowań to język Python, sztuczna inteligencja, web development oraz rynki finansowe.
Założyciel platformy e-smartdata
IG: e_smartdata