Sprawdź 164 GWARANTOWANE TERMINY SZKOLEŃ na rok 2026! Dofinansowanie do 100% — sprawdź możliwości z BUR i KFS!
22 299 53 69
Szkolenie Python

Szkolenie Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning

Pięć dni i przechodzisz od pustego pliku do modelu, który przewiduje na Twoich danych. Zaczynasz bez jednej linijki kodu. Kończysz z modelem, który na podstawie historii sprzedaży, zgłoszeń albo pomiarów potrafi powiedzieć, czego się spodziewać, i z liczbą, która mówi, na ile można mu ufać.

więcej →

Program, termin i format dostosujemy do Twojego zespołu

Najbliższe terminy 9:00 – 16:00

19.10 –
Gwarantowany Online
Mateusz Zimoch Mateusz Zimoch
Wolne miejsca
Do koszyka
Kliknij aby przejść do formularza zapisu
14.12 –
Gwarantowany Online
Mateusz Zimoch Mateusz Zimoch
Wolne miejsca
Do koszyka
Kliknij aby przejść do formularza zapisu
22.03 –
Termin niegwarantowany Online
Mateusz Zimoch Mateusz Zimoch
Wolne miejsca
Do koszyka
Kliknij aby przejść do formularza zapisu
28.06 –
Termin niegwarantowany Online
Mateusz Zimoch Mateusz Zimoch
Wolne miejsca
Do koszyka
Kliknij aby przejść do formularza zapisu
Powiadamiaj mnie o nowych terminach gwarantowanych tego szkolenia

Powiadomienia o terminach gwarantowanych

Na podany adres e-mail będziesz otrzymywać informacje o pojawiających się terminach gwarantowanych szkolenia Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning.

Z powiadomień możesz wypisać się w dowolnym momencie.

Zorganizuj to szkolenie tylko dla swojego zespołu

To szkolenie można zorganizować w formie zamkniętej - z programem dopasowanym do potrzeb Twojego zespołu, w uzgodnionym terminie i formacie. Może odbyć się zarówno online, jak i stacjonarnie - w naszej lub w Waszej siedzibie.

Dowiedz się więcej

Opis szkolenia

W skrócie

Pięć dni i przechodzisz od pustego pliku do modelu, który przewiduje na Twoich danych.

Zaczynasz bez jednej linijki kodu. Kończysz z modelem, który na podstawie historii sprzedaży, zgłoszeń albo pomiarów potrafi powiedzieć, czego się spodziewać, i z liczbą, która mówi, na ile można mu ufać.

Po drodze budujesz trzy warstwy, które w pracy z danymi zawsze występują razem: sam język Python, przetwarzanie i wizualizację danych w bibliotece Pandas oraz uczenie maszynowe w bibliotece scikit-learn. Pracujesz w tych samych narzędziach, w których pracują analitycy: PyCharm i Jupyter Notebook.

Co potrafisz po tych 5 dniach

  • Programujesz w Pythonie od zera - Zmienne, warunki, pętle, listy, słowniki, krotki, zbiory, funkcje i moduły. Kończysz z własnym kodem, a nie z przepisanym przykładem.
  • Wyciągasz dane stamtąd, gdzie naprawdę są - Pliki tekstowe, CSV, arkusze Excel, usługi sieciowe przez GET i POST oraz baza danych PostgreSQL, z której pobierasz dane zapytaniem SELECT.
  • Porządkujesz dane w Pandas - Wczytanie tabeli, operacje na kolumnach i wierszach, filtrowanie, agregacja i statystyki opisowe. To ten etap, który w praktyce zajmuje najwięcej czasu.
  • Robisz wykresy, które da się pokazać szefowi - Matplotlib do podstaw, Seaborn do estetyki, Plotly do wykresów interaktywnych, po których odbiorca sam może kliknąć.
  • Budujesz pierwszy model uczenia maszynowego - Regresja liniowa krok po kroku: wstępna obróbka danych, przejście od jednej zmiennej do wielu, walidacja predykcji, interpretacja ważności parametrów.
  • Poznajesz algorytmy, o których usłyszysz w każdym projekcie - Regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, las drzew losowych i XGBoost. Wiesz, czym się różnią i kiedy który ma sens.
  • Umiesz rozpoznać model, który oszukuje - Przeuczenie (overfitting), czyli sytuacja, w której model świetnie radzi sobie z danymi, które już widział, i zawodzi na nowych. Uczysz się, jak mu przeciwdziałać i jak dobierać hiperparametry.

Jak pracujemy

Pięć dni warsztatów na realnych danych, z możliwością zadawania pytań i indywidualną informacją zwrotną do Twojego kodu. Każdy blok kończy się ćwiczeniem, a nie slajdem z podsumowaniem. Ostatnie dwa dni to już wyłącznie praca z danymi: jeden dzień na analizę i wizualizację, jeden na uczenie maszynowe. Prowadzi Mateusz Zimoch, inżynier z wiedzą w dziedzinie data science i sztucznej inteligencji, który rozwijał rozwiązania wizji komputerowej opartej na sztucznej inteligencji.

Dla kogo

Dla osób, które chcą wejść w pracę z danymi od zera: analityków pracujących dotąd w Excelu, osób przebranżawiających się i specjalistów, którzy chcą dołożyć Pythona do swojego warsztatu. Nie musisz wcześniej programować. To nie jest kurs dla osób, które chcą zostać inżynierami uczenia maszynowego w tydzień: to solidny fundament, na którym da się dalej budować.

Co zyskujesz

Python na poziomie od podstaw do średnio zaawansowanego, własne modele do pokazania i imienny certyfikat. To umiejętność, która w ogłoszeniach o pracę dla analityków pojawia się najczęściej ze wszystkich. Szkolenie ma termin gwarantowany, więc odbędzie się niezależnie od liczby zapisanych, i można je sfinansować z BUR i KFS.

Zarezerwuj miejsce i zbuduj swój pierwszy działający model.

Sprawdź, czy w Twoim przypadku dostępne jest finansowanie szkolenia ze środków BUR/KFS. Dostępność finansowania zależy od warunków danego programu oraz decyzji właściwej instytucji. Więcej informacji: https://jsystems.pl/dofinansowanie/

Przejdź do programu szkolenia

Prowadzący szkolenie

Mateusz Zimoch

Mateusz Zimoch

Inżynier z silną wiedzą w dziedzinie informatyki, data science, robotyki i sztucznej inteligencji. Skuteczny lider zespołu z udokumentowanym doświadczeniem w realizacji innowacyjnych projektów. Zwycięzca konkursu US Navy na prototyp autonomicznego podwodnego drona. Założyciel dwóch startupów skupionych na rozwoju rozwiązań z zakresu wizji komputerowej opartej na sztucznej inteligencji oraz budowie autonomicznych pojazdów. Doświadczony trener i mentor, zarażający pasją do programowania i analizy danych.

Program szkolenia

Podstawy Pythona

  1. Wstęp do kursu
    • Dlaczego Python?
    • Główne cechy języka
    • Data science - o co w tym właściwie chodzi?
  2. Środowisko pracy
    • Tworzenie projektu w Pycharm
    • Środowisko wirtualne projektu
    • Obsługa interfejsu Pycharm
    • Interaktywny zeszyt Jupyter Notebook
    • Kluczowe różnice między środowiskiem Pycharm, a Jupyter Notebook
  3. "Hello world" i pisanie na konsoli
  4. Zmienne i typy danych
    • Zmienne
    • Typy danych
      • Typ tekstowy
      • Typy liczbowe
  5. Instrukcje warunkowe
    • Jeden warunek
    • Else
    • Wiele warunków
    • Operatory logiczne w warunkach
  6. Pętle
    • Pętla while
    • Pętla for
    • Zagnieżdżanie pętli
    • Instrukcja BREAK
    • Instrukcja CONTINUE
  7. Łańcuchy znaków
    • Funkcje wbudowane
      • upper
      • lower
      • title
      • replace
      • len w kontekście ciągów tekstowych
      • count
      • strip
      • split i join - zamiana tekstu na listę i listy na tekst
    • Łańcuchy funkcji
    • Iterowanie po łańcuchach tekstowych
    • Mnożenie tekstu. Ale jak?
    • Wygodne sprawdzanie czy tekst zawiera frazę
    • Cięcia, cięcia - o cięciu łańcuchów tekstowych słów kilka
  8. Listy
    • Tworzenie list
    • Pobieranie wartości z list
    • Iterowanie po listach
    • Sprawdzanie czy element znajduje się na liście
    • Modyfikowanie zawartości listy
      • Dodawanie nowych wartości i wstawianie w miejsce istniejących
      • Usuwanie elementów z listy
    • Funkcje wbudowane w listy
      • Sortowanie i odwracanie list
      • Inne ciekawe funkcje i możliwości
  9. Krotki
    • Deklaracja i uzupełnianie krotek danymi
    • Pobieranie wartości z krotek
  10. Słowniki
    • Tworzenie słowników
    • Pobieranie wartości ze słowników
    • Modyfikacja zawartości słowników
  11. Zbiory
    • Tworzenie zbiorów i konwersje z innych typów złożonych
    • Modyfikowanie zawartości zbiorów
    • Funkcja difference
    • Funkcja intersect
    • Funkcja union
  12. Zaawansowane elementy przetwarzania list i zbiorów
  13. Wyjątki
    • Obsługa wyjątków
  14. Funkcje
    • Deklarowanie funkcji
    • Parametry funkcji
    • Wartości domyślne parametrów
    • Zwracanie wyników z funkcji
    • Dokumentowanie funkcji
  15. Moduły
    • Definiowanie modułów
    • Dokumentowanie modułów i sprawdzanie dostępnych funkcji
  16. Korzystanie z plików tekstowych
    • Czytanie z plików tekstowych
      • read()
      • readlines()
      • readline()
    • Funkcja seek()
    • Sprawdzanie ilości linii w pliku
    • Zapis w plikach tekstowych
      • Tryby otwarcia pliku
      • Wprowadzanie danych do pliku
  17. Dane zdalne - wykorzystanie usług sieciowych
    • Pobieranie danych za pomocą GET
    • Przesyłanie danych za pomocą POST
  18. Wykorzystanie baz danych
    • Tworzenie baz danych, użytkowników i tabel w bazach danych PostgreSQL
    • Łączenie z serwerem PostgreSQL
    • Pobieranie danych z użyciem SELECT
    • Wstawianie, zmiana i kasowanie danych, oraz operacje DDL

Analiza danych (jeden dzień):

  1. Pandas - kluczowy pakiet do danych tabelarycznych
    • Wczytywanie danych tabelarycznych (CSV, TSV, XLS)
    • Operacje na kolumnach i wierszach
    • Filtrowanie i procesowanie danych
    • Odczytywanie danych statystycznych
    • Modyfikacja danych z użyciem funkcji pythonowych
    • Agregacja, podobieństwa do SQL
  2. Wizualizacja danych
    • Fragmenty Matplotlib - bazowej biblioteki do wykresów w Pythonie
    • Seaborn - nieco bardziej estetyczne wykresy
    • Plotly - tworzenie interaktywnych wykresów
  3. Inne biblioteki (numpy, scipy, polars, pandas profiling)

Uczenie maszynowe (jeden dzień):

  1. Co to jest uczenie maszynowe?
    • Statystyka a uczenie maszynowe
    • Rodzaje problemów
    • Przykładowe metody
    • Różnica pomiędzy klasyfikacją a regresją
    • Rodzaje błędów popełnianych przez algorytmy
    • Ekosystem uczenia maszynowego w Pythonie (biblioteka scikit-learn)
  2. Budowa modelu uczenia maszynowego na przykładzie regresji liniowej
    • Wstępna obróbka danych
    • Od jednej zmiennej do wielu
    • Walidacja predykcji
    • Interpretacja ważności parametrów
    • Kluczowe różnice pomiędzy metodami liniowymi
    • Zjawisko przeuczania (overfitting) i jak mu przeciwdziałać
    • Ustalanie hiperparametrów
  3. Przegląd wybranych algorytmów uczenia maszynowego
    • Regresja logistyczna
    • Drzewa decyzyjne
    • Las drzew losowych
    • XGBoost

Zainteresowany? Zapisz się na szkolenie!

Zapisz się — wybierz termin

Szkolenie Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning realizowane tylko dla pracowników Twojej firmy?

To szkolenie możemy zorganizować w formie zamkniętej — wyłącznie dla Twojego zespołu. Doświadczony trener-praktyk poprowadzi szkolenie skrojone pod potrzeby Twojej organizacji:

  • Program dopasujemy do potrzeb i poziomu uczestników
  • Termin ustalimy indywidualnie, pod Twój kalendarz
  • Format do wyboru: online na żywo lub stacjonarnie w Twojej lub naszej siedzibie

Zamów bezpłatną, niezobowiązującą wycenę szkolenia zamkniętego.

Zapytaj o bezpłatną wycenę szkolenia
Szkolenie dedykowane dla Twojego zespołu Dopasowany program, termin i format - online lub stacjonarnie w naszej albo w Waszej siedzibie. Napisz lub zadzwoń - wspólnie dobierzemy rozwiązanie dla Twoich pracowników.
5/5 średnia ocena JSystems w Google na podstawie 298 ocen

Terminy gwarantowane

Szkolenia oznaczone jako "termin gwarantowany" odbędą się w zaplanowanym terminie niezależnie od liczby zgłoszonych uczestników. Nie musisz się martwić, że szkolenie zostanie odwołane z powodu zbyt małej liczby zapisanych osób.

Szkolenia online

Szkolenie realizowane jest w formie zdalnej na żywo poprzez platformę ZOOM. Trener prowadzi szkolenie na żywo, a uczestnicy mogą na bieżąco zadawać pytania i wykonywać ćwiczenia. Format online zapewnia pełną interakcję z trenerem, identyczną jak przy szkoleniu stacjonarnym.

Szkolenie na żywo z trenerem — nie kurs video

To nie jest nagrany kurs video. Przez cały czas trwania szkolenia masz bezpośredni kontakt z doświadczonym trenerem-praktykiem. Możesz na bieżąco zadawać pytania, prosić o wyjaśnienie trudnych zagadnień, konsultować własne projekty i uzyskać odpowiedź na dowolne pytanie związane z tematyką szkolenia. To realne wsparcie eksperta, którego nie zapewni żaden kurs nagrany.

Certyfikat ukończenia szkolenia

Każdy uczestnik po ukończeniu szkolenia otrzymuje imienny certyfikat potwierdzający udział i zdobyte kompetencje. Certyfikat wystawiany jest przez JSystems — firmę z certyfikatem ISO 9001 — i jest honorowany przez pracodawców.

Środowisko robocze

Nie jest wymagane instalowanie żadnego oprogramowania. Każdy uczestnik szkolenia otrzymuje dostęp do gotowego środowiska w chmurze, skonfigurowanego na potrzeby szkolenia. Dostęp realizowany jest poprzez przeglądarkę lub zdalny pulpit, w zależności od szkolenia.

Sprawdź pozostałe szkolenia z kategorii:

Python

Opinie uczestników

5.0/5
Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning

Merytoryczne podejście. Polecam.

Maciej Wiklent Energa-Operator SA
4.9/5
Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning

Bardzo dobre wykłady, dużo przydatnej wiedzy i perfekcyjny trener M. Z.

Kacper Jakubowski Fundacja Rozwoju Systemu Edykacji
4.9/5
Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning

Super szkolenie, prowadzący Pan Mateusz spełnił moje oczekiwania, wykazał się wiedzą na każdy temat, potrafił odpowiadać na wszystkie zadawane pytania w trakcie szkolenia oraz pomagał rozwiązać każdy problem - w skrócie - pełen profesjonalizm. Polecam wybranie tego szkolenia!

Mateusz Sowiński URZĄD KOMISJI NADZORU FINANSOWEGO
5.0/5
Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning

Rzeczywiście - (0:Hero:HugeStep)

Krzysztof Kozłowski Narodowy Bank Polski
5.0/5
Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning

Bardzo intensywne, ale wartościowe szkolenie. Polecam

Elżbieta Gawrońska Politechnika Częstochowska
5.0/5
Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning

Świetne, kompleksowe szkolenie.

Olga Siedlecka-Lamch Politechnika Częstochowska
5.0/5
Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning

Polecam szkolenie ze względu na bardzo przydatne treści, doskonale przygotowane materiały treningowe i dydaktyczne. Jest to olbrzymia ilość wiedzy Pythonowej przekazanej w zwięzły, konkretny i zrozumiały sposób.

Agnieszka Rusiecka Uniwersytet Medyczny im. Piastów Śląskich we Wrocławiu
4.9/5
Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning

Szczerze polecam. Mateusz posiada ogromna wiedze i umie ja efektywnie przekazac.

Magda Trzaska WavEC Offshore Renewables - CENTRO DE ENERGIA OFFS
Pokaż wszystkie opinie Google Opinie w Google

Zaufali nam

...oraz setki innych firm

Dlaczego warto nas wybrać?

Terminy gwarantowane na 100%

Jeśli termin jest oznaczony jako gwarantowany, odbędzie się we wskazanym czasie — nawet jeśli część grupy wycofa się z udziału. Ryzyko organizacyjne ponosimy my, nie Ty.

Trenerzy-praktycy z oceną minimum 4.75/5

Każdy trener JSystems ma bogate doświadczenie komercyjne w technologiach których uczy i musi utrzymywać średnią z ankiet powyżej 4.75 na 5. Czerwony pasek to u nas minimum ;)

100% format warsztatowy

Każde zagadnienie teoretyczne jest poparte ćwiczeniami praktycznymi o rosnącym poziomie trudności. Uczymy przez działanie, nie przez slajdy.

Jesteśmy w BUR

Jako zarejestrowany dostawca usług w Bazie Usług Rozwojowych umożliwiamy sfinansowanie szkoleń pracowników ze środków zewnętrznych — dofinansowanie z BUR i KFS sięga nawet 100% wartości szkolenia.

Certyfikat ISO 9001

Posiadamy certyfikat ISO 9001 potwierdzający najwyższe standardy jakości naszych usług szkoleniowych i procesów organizacyjnych.

Gotowe środowiska w chmurze

Do każdego szkolenia wymagającego oprogramowania dostarczamy skonfigurowane, gotowe hosty w chmurze. Uczestnik nie musi nic instalować — łączy się przez zdalny pulpit lub SSH.

Dowiedz się dlaczego warto nas wybrać

Masz pytania? Zadzwoń lub napisz!
22 299 53 69 biuro@jsystems.pl
Pon–Pt 9:00–17:00
A może nielimitowane szkolenia za
1 148 PLN brutto / mies.?
Sprawdź Karnet Open
KARNET OPEN na szkolenia

Najczęstsze pytania

Ile trwa szkolenie „Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning”?

Szkolenie trwa 5 dni.

Ile kosztuje szkolenie „Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning”?

Cena to 3 500 zł netto (4 305 zł brutto) za osobę.

Czy szkolenie „Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning” jest dofinansowane z BUR / KFS?

Tak. Jesteśmy wpisani do Bazy Usług Rozwojowych, więc udział w szkoleniu można sfinansować z dofinansowania BUR lub KFS - nawet do 100% wartości. Szczegóły znajdziesz na stronie dofinansowanie BUR/KFS.

Czy termin szkolenia „Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning” jest gwarantowany?

Tak. To szkolenie ma gwarantowane terminy, które odbywają się niezależnie od liczby uczestników - który termin jest gwarantowany, sprawdzisz w sekcji z terminami. O kolejnych terminach gwarantowanych możesz otrzymywać powiadomienia.

Czy szkolenie „Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning” można zamówić jako zamknięte dla firmy?

Tak. Realizujemy je również w formie zamkniętej (dedykowanej) dla Twojego zespołu.

Czy szkolenie „Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning” odbywa się online, czy stacjonarnie?

Szkolenie „Python od podstaw, przez analizę danych, do machine learning” prowadzimy w formie online - na żywo z trenerem przez platformę ZOOM, z pełną interakcją i ćwiczeniami. To nie jest nagrany kurs wideo. Szkolenie stacjonarne możemy zrealizować jako dedykowane - tylko dla Twojej firmy.

A może nielimitowane szkolenia za
1 148 PLN brutto / mies.?
Sprawdź Karnet Open
KARNET OPEN na szkolenia

Zanim wyjdziesz

Wyślemy Ci podsumowanie tego szkolenia z terminami i ceną — do przemyślenia w spokoju.

Żadnego spamu — tylko jedno podsumowanie.