Python Data Science & AI - Specjalistyczny Kurs Machine Learning

def data_science_mastery():

Nasz kurs Python Data Science & AI to intensywny program dla osób, które chcą zostać specjalistami w dziedzinie analizy danych i sztucznej inteligencji.

Analiza Danych

NumPy, Pandas i Matplotlib - fundamenty pracy z danymi

Machine Learning

Scikit-learn, algorytmy ML i predykcyjne modelowanie

Deep Learning

TensorFlow, sieci neuronowe i aplikacje AI

Przykład ML Pipeline

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Przygotowanie danych
df = pd.read_csv('dataset.csv')
X = df.drop('target', axis=1)
y = df['target']

# Model training
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42
)

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

print(f'Accuracy: {model.score(X_test, y_test):.3f}')

return wyniki_data_science()

92%

Absolwentów pracuje w Data Science w ciągu 4 miesięcy

8,200

Średnia miesięczna płaca PLN

97%

Satysfakcji z kursu i mentoringu

Sukcesy Absolwentów

"Dzięki kursowi zostałem Data Scientist w banku. Projekty z prawdziwymi danymi były kluczowe - pracodawca był pod wrażeniem mojego portfolio."
- Piotr Mazurek, Absolwent z lipca 2025

"TensorFlow i deep learning wydawały się nieosiągalne. Po 10 tygodniach stworzyłem własną sieć neuronową rozpoznającą obrazy."
- Anna Krawczyk, Absolwentka z czerwca 2025

Ścieżki Specjalizacji

▶ Data Scientist - 7,000 - 12,000 PLN
▶ ML Engineer - 8,500 - 15,000 PLN
▶ Data Analyst - 5,500 - 9,000 PLN
▶ AI Consultant - 150 - 300 PLN/h

from data_stack import *

NumPy

Obliczenia numeryczne i operacje na macierzach

Pandas

Manipulacja i analiza struktur danych

Matplotlib

Wizualizacja i wykres danych

Scikit-learn

Biblioteka machine learning

TensorFlow

Deep learning i sieci neuronowe

Seaborn

Zaawansowana wizualizacja statystyczna

Jupyter

Interaktywne notebooks do analizy

OpenCV

Computer vision i przetwarzanie obrazów

class EtykaBezpieczeństwo():

Etyka AI i Danych

▶
RODO i Prywatność: Ochrona danych osobowych w projektach ML
▶
Bias i Fairness: Wykrywanie i eliminowanie uprzedzeń w modelach
▶
Interpretability: Tworzenie wyjaśnialnych modeli AI
▶
Responsible AI: Etyczne zastosowania sztucznej inteligencji

Jakość Modeli

▶
Cross-Validation: Walidacja krzyżowa i ocena modeli
▶
Overfitting Prevention: Regularyzacja i early stopping
▶
Model Monitoring: Tracking dryfu danych i degradacji modelu
▶
MLOps: Versioning modeli i automated pipelines

if profile in target_audience:

Analitycy Danych

Specjaliści pracujący z danymi, którzy chcą rozszerzyć umiejętności o machine learning i zaawansowane techniki analityczne.

Python Developerzy

Programiści Python, którzy chcą przekwalifikować się w kierunku Data Science i zdobyć umiejętności w dziedzinie AI.

Badacze & Akademicy

Osoby z wykształceniem naukowym w matematyce, fizyce, ekonomii, które chcą zastosować AI w swojej dziedzinie.

Wymagania Wstępne

Obowiązkowe:

✓ Podstawy Python (zmienne, funkcje, pętle)
✓ Matematyka na poziomie liceum
✓ Język angielski (dokumentacje)

Mile Widziane:

+ Statystyka i prawdopodobieństwo
+ Doświadczenie z Jupyter Notebooks
+ Algebra liniowa (podstawy)

def evaluate_progress():

Ocena Kompetencji

Projekty ML 50%

Kaggle competitions 25%

Prezentacje wyników 15%

Peer review 10%

Kamienie Milowe

Tydzień 3: Data Mastery

Pandas i NumPy w praktyce

Tydzień 6: ML Pipeline

Pierwszy model predykcyjny

Tydzień 8: Deep Learning

Pierwsza sieć neuronowa

Tydzień 10: Portfolio

Kompleksowy projekt AI

import inne_kursy

4,800 PLN

Full-Stack Python Bootcamp

16-tygodniowy intensywny program pokrywający Django/Flask, bazy danych, API i deployment

✓ Django i Flask frameworks
✓ Projekty w portfolio
✓ Pomoc w znalezieniu pracy

Zobacz szczegóły

2,400 PLN

Python Fundamentals

8-tygodniowy kurs dla początkujących z podstawami programowania i OOP

✓ Składnia Python od podstaw
✓ Programowanie obiektowe
✓ Mentoring i wsparcie