Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z - 2023
What you'll learn
- Pracy z narzędziem Google Colab
- Biblioteki do obliczeń numerycznych NumPy
- Podstaw algebry liniowej w języku Python
- Analizy danych w bibliotece Pandas
- Wizualizacji danych w bibliotekach: matplotlib, seaborn, plotly
- Budowania interaktywnych dashboardów - dash, plotly
- Podstaw prawdopodobieństwa i statystyki
- Podstaw uczenia maszynowego z biblioteką scikit-learn
- Budowy modeli klasyfikacji i regresji
- Regresji liniowej
- Regresji wielomianowej
- Regresji logistycznej
- Działania algorytmu k-najbliższych sąsiadów
- Działania algorytmu drzew decyzyjnych
- Podstaw uczenia głębokiego z bibliotekami Tensorflow oraz Keras
- Budowy sieci neuronowej z pakietem Keras
- Wykorzystania Tensorflow Hub oraz transfer learning
- Podstaw Computer Vision z biblioteką OpenCV
Requirements
- ukończone kursy ze ścieżki Python Developer
- wolny czas i chęci do podjęcia kroku w stronę data science
- posiadam kursy, które mogą pomóc w zdobyciu wszystkich niezbędnych umiejętności wymaganych do tego kursu
Description
Data Scientist - zawód przyszłości!
Dynamiczny rozwój technologii, a także nieustannie zwiększająca się ilość danych, które są generowane powoduje, że w skali globalnej drastycznie wzrasta zapotrzebowanie na osoby zajmujące się data science. Jest to już trend globalny od którego żaden wysoko rozwinięty kraj nie może przejść obojętnie.
Przez ostatni rok sporo firm działających na terenie Polski zaczęło budować zespoły data science. Pojawiło się także bardzo dużo ofert pracy związanych z przeróżnymi branżami, np. finanse, ubezpieczenia, telco, sprzedaż, marketing internetowy czy nawet gaming, To tylko początkowy sygnał trendu, który jak przewiduje wiele źródeł nie pojawił się tylko na chwilę.
Kim jest data scientist?
Jest to osoba, która łączy w sobie rolę programisty (tutaj preferowanym językiem jest Python) oraz analityka danych poruszająca się zwinnie w obszarze statystyki oraz uczenia maszynowego. Poza cechami technicznymi cenne są także umiejętności miękkie, takie jak umiejętność prezentacji, ciekawość, umiejętność wyjaśniania skomplikowanych zagadnień w prosty sposób czy myślenie krytyczne.
Jeśli zastanawiasz się nad karierą w data science właściwy moment jest właśnie teraz!
Boom na rozwiązania AI
Zastosowania sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence) rosną w tempie wykładniczym. Od prostych modeli klasyfikujących pocztę mailową, wybierającą najbardziej optymalną trasę dojazdu, rozpoznającą nas w czasie rzeczywistym (wideoweryfikacja) po auta a nawet samoloty autonomiczne. A przed nami przecież tyle nieodkrytych obszarów w których można zastosować AI.
Stack Overflow Developer Survey
Według Stack Overflow Developer Survey 2021 język Python jest najchętniej wybieranym językiem do nauki programowania.
Who this course is for:
- dla programistów języka Python, którzy chcą poznać data science
- dla osób, które chcą zgłębić swoją wiedzę na temat data science
- dla osób zainteresowanych uczeniem maszynowym oraz uczeniem głębokim
- dla data scientistów
- dla analityków danych
- dla inżynierów uczenia maszynowego
Instructor
![Paweł Krakowiak](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.5 Instructor Rating
- 5,831 Reviews
- 253,625 Students
- 87 Courses
EN
Python Developer/Data Scientist/Stockbroker
Founder at e-smartdata[.]org.
Big fan of new technologies!
Graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science and Big Data specialization.
Graduate of MA studies 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.
Stockbroker license holder (no 3073).
Lecturer at the GPW Foundation (technical analysis, behavioral finance and portfolio management).
PL
Data Scientist, Securities Broker
Założyciel platformy e-smartdata[.]org
Miłośnik nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, języka Python oraz rozwiązań chmurowych.
Absolwent podyplomowych studiów na Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych na kierunku Informatyka, spec. Big Data.
Absolwent studiów magisterskich z matematyki finansowej i aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego.
Od 2015 roku posiadacz licencji Maklera Papierów Wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego (nr 3073).
Wykładowca w Fundacji GPW prowadzący szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych.
Z doświadczeniem w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką.
Główne obszary zainteresowań to język Python, sztuczna inteligencja, web development oraz rynki finansowe.
IG: e_smartdata