Python w Data Science - NumPy, Pandas & Scikit-Learn

Podnieś poziom swoich umiejętności programowania w języku Python oraz data science i rozwiąż 350 ćwiczeń!

Ratings 5.00 / 5.00

Python w Data Science - NumPy, Pandas & Scikit-Learn

What You Will Learn!

rozwiąż ponad 350 ćwiczeń z data science przy pomocy języka Python
postaw się przed rzeczywistymi problemami występującymi w data science
pracuj z bibliotekami NumPy, Pandas, Scikit-Learn
pracuj z dokumentacją
zagwarantowane wsparcie instruktora

Description

Kurs składa się z 350 ćwiczeń (zadania + rozwiązania) z języka Python w obszarze data science. Wykorzystane są takie biblioteki jak NumPy, Pandas oraz Scikit-Learn. Kurs przeznaczony jest dla osób posiadających podstawową wiedzę z zakresu języka Python oraz data science. Jest to świetny sprawdzian dla osób, które chcą wejść w świat data science i szukają nowych wyzwań. Ćwiczenia są również dobrym sprawdzianem przed rozmową kwalifikacyjną. Wiele popularnych pytań zostało omówionych na kursie.

Jeśli zastanawiasz się, czy warto zrobić krok w kierunku języka Python oraz data science nie zwlekaj i już dziś podejmij wyzwanie!

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 Should Attend!

analitycy danych i naukowcy, którzy chcą nauczyć się wykorzystywać język Python i narzędzia takie jak NumPy, Pandas i Scikit-Learn w swoich projektach związanych z analizą danych
programiści, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w zakresie analizy danych przy użyciu Pythona i popularnych bibliotek takich jak NumPy, Pandas i Scikit-Learn
studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, statystyką, analizą danych lub pokrewnymi dziedzinami, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności w zakresie analizy danych przy użyciu języka Python i narzędzi takich jak NumPy, Pandas i Scikit-Learn
specjaliści ds. danych i analitycy biznesowi, którzy chcą zdobyć umiejętności w zakresie manipulacji danymi, eksploracji danych i modelowania przy użyciu Pythona i narzędzi takich jak NumPy, Pandas i Scikit-Learn
osoby zainteresowane karierą w dziedzinie analizy danych i data science, które chcą zdobyć podstawową wiedzę i umiejętności w zakresie używania Pythona i wspomnianych bibliotek do pracy z danymi
osoby, które już posiadają pewne doświadczenie w pracy z Pythonem i chcą rozszerzyć swoje umiejętności w zakresie analizy danych przy użyciu zaawansowanych funkcji i narzędzi dostępnych w bibliotekach NumPy, Pandas i Scikit-Learn

TAKE THIS COURSE