Data Science &
Machine Learning
Wykorzystaj ekosystem Python do analizy danych i uczenia maszynowego. Od NumPy po TensorFlow w praktycznych projektach AI i deep learning.
Szczegóły Kursu
Data Science & Machine Learning to zaawansowany program nauczania wykorzystujący pełny ekosystem Python do analizy danych i budowy inteligentnych systemów. Kurs łączy teorię statystyczną z praktycznymi umiejętnościami implementacji algorytmów uczenia maszynowego i deep learning.
Czego się nauczysz:
- NumPy, Pandas i analiza eksploracyjna
- Scikit-learn i algorytmy ML
- Deep Learning z TensorFlow i Keras
- Natural Language Processing (NLP)
- Computer Vision i analiza obrazów
Korzyści:
- Portfolio projektów AI i ML
- End-to-end pipelines MLOps
- Umiejętności feature engineering
- Deployment modeli ML
- Analiza danych Big Data
Osiągnięcia i Rezultaty
Po ukończeniu kursu będziesz potrafił:
Umiejętności techniczne:
Tworzenie kompleksowych systemów analizy danych od preprocessing po deployment modeli. Implementacja algorytmów machine learning i deep learning dla problemów biznesowych.
Budowa pipeline'ów MLOps z monitoringiem, A/B testing i continuous integration. Optymalizacja modeli pod kątem wydajności i accuracy w środowiskach produkcyjnych.
Możliwości kariery:
Stanowiska Data Scientist, ML Engineer, AI Researcher w czołowych firmach technologicznych i instytucjach badawczych. Konsulting i freelancing w obszarze sztucznej inteligencji.
Rozwój w kierunku Chief Data Officer, Head of AI lub założenie własnego startupu AI. Specjalizacja w Computer Vision, NLP lub Reinforcement Learning.
Narzędzia i Techniki
Biblioteki Data Science:
Deep Learning i AI:
Metodologia projektowa:
Program opiera się na CRISP-DM metodologii z naciskiem na real-world datasets i business problems. Każdy projekt obejmuje pełny cykl: od business understanding, data understanding, data preparation przez modeling, evaluation aż po deployment. Wykorzystujemy Jupyter Notebooks dla eksploracji, MLflow do trackingu eksperymentów i Docker do reproducible environments. Code review odbywa się w kontekście statistical significance i model interpretability.
Etyka i Standardy
Responsible AI:
MLOps i Production:
Dla Kogo jest ten Kurs
Idealny uczestnik:
Przypadki użycia:
Wymagania wstępne:
Pomiar Postępów
Modele ML
4 kompleksowe projekty machine learning
Deep Learning
Neural networks i computer vision
Production
End-to-end ML pipeline deployed
System oceniania i postępów:
Metody ewaluacji:
Wskaźniki sukcesu:
Inne Kursy
Python Programming Mastery
Poznaj Python od podstaw do zaawansowanych konceptów poprzez praktyczne projekty. Naucz się czystego kodu i optymalizacji.
Dowiedz się więcej
Web Development Django & Flask
Twórz profesjonalne aplikacje webowe używając potężnych frameworków Python. Pełen stos od bazy danych po deployment.
Dowiedz się więcejRozpocznij Data Science & ML
Zostań ekspertem od sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Buduj systemy AI przyszłości. Kolejny kurs rozpoczyna się 29 września 2025.