PyPandas

Data Science Starter Pack

Zostań Analitykiem Danych z zaświadczeniem MEiN!

Inwestycja w Karierę: Najbardziej Pożądany Zawód 2026 Roku

Data Science to fundament nowoczesnego biznesu. Jeśli szukasz ścieżki do wysokich zarobków, stabilności i możliwości pracy z najnowszymi technologiami – ten kurs jest dla Ciebie.

Przygotujemy Cię do roli Junior Data Analyst w 100% praktycznym wymiarze.

Dla Kogo Jest Ten Kurs?

• Osoby przebranżawiające się: Masz doświadczenie w innej branży, ale chcesz wejść do świata IT i analityki.
• Juniorzy i Studenci: Chcesz zdobyć przewagę, opanowując narzędzia rynkowe, których nie nauczą Cię na studiach.
• Specjaliści: Chcesz dodać do swojego CV zaawansowane metody analizy i budowania dashboardów.
• Wymaganie wstępne: Znajomość podstaw języka Python. Jeżeli ich nie masz - z chęcią pokażemy to conajważniejsze.

Dlaczego Wybrać Nasz Kurs? (Nasze Przewagi Rynkowe)

• Formalne Potwierdzenie Kwalifikacji: jako Placówka Kształcenia Ustawicznego wydajemy zaświadczenie zgodne z przepisami MEiN. To oficjalny dokument, który liczy się w rekrutacji.
• Nowoczesne Narzędzia: uczymy Plotly i Streamlit – a nie przestarzałych metod! Zbudujesz interaktywne aplikacje, a nie statyczne raporty.
• Pełny Stack Analityka: program obejmuje SQL (kluczowy język baz danych) oraz wstęp do Machine Learning, co czyni Cię gotowym do pracy od pierwszego dnia.
• Wsparcie Kariery: kończysz kurs z gotowym portfolio, a my podpowiadamy, jak je zaprezentować na rozmowie.

Program Kursu: Od Zera do Dashboardu i Predykcji (6 Modułów + SQL)

MODUŁ 1: Fundamenty i Python Refresher

• Wprowadzenie do ról w Data Science (Analyst vs. Engineer).
• Instalacja Anaconda i praca w Jupyter Notebooks.
• Python Enter: Szybka powtórka z pętli, warunków, list, sowników, funkcji i klas.
• Wprowadzenie do bibliotek Pandas i NumPy.
• Dla osób wchodzących w świat Pythona - zamiast szybkiej powtórki, oferujemy przejście po najważniejszych elementach jakie są i będa potrzebne w dalszej części kursu.

MODUŁ 2: Czyszczenie i Manipulacja Danymi (Data Wrangling)

• Podstawowe operacje na zbiorach z wykorzystaniem bilbioteki Pandas.
• Tworzenie zbiorów danych z zewnętrznych źródeł (API).
• Zaawansowane techniki czyszczenia danych: obsługa braków (.fillna(), .interpolate()), standaryzacja i normalizacja.
• Transformacja danych, praca z formatem czasowym (TimeStamp) i kodowanie zmiennych kategorycznych

MODUŁ 3: Analiza Eksploracyjna (EDA) i Statystyka

• Podstawy statystyki opisowej: średnia, mediana, odchylenie standardowe.
• Praktyczna analiza rozkładu danych, wykrywanie anomalii (outlierów) i badanie korelacji.
• Zebranie podstawowych statystyk o danym zbiorze i ich interpretacja.

NOWOŚĆ! MODUŁ UZUPEŁNIAJĄCY: Wstęp do SQL

• SQL jest niezbędny! Nauczysz się podstawowych zapytań (SELECT, WHERE).
• Łączenie tabel (JOIN) i zaawansowana agregacja danych (GROUP BY).

MODUŁ 4: Interaktywna Wizualizacja i Raportowanie

• Tworzenie wykresów statycznych w Matplotlib/Seaborn.
• Rewolucja w wizualizacji: Dynamiczne i interaktywne wykresy w Plotly Express.
• Tworzenie profesjonalnych raportów analitycznych.

MODUŁ 5: Budowanie Dashboardów Aplikacyjnych

• Szybkie tworzenie interfejsu webowego (dashboardu) za pomocą Streamlit.
• Osadzanie interaktywnych wykresów Plotly.
• Dodawanie filtrów i suwaków oraz publikowanie aplikacji w sieci (Deployment).

MODUŁ 6: Podstawy Predykcji (Wstęp do Machine Learning)

• Wprowadzenie do uczenia maszynowego (ML).
• Praktyczne zastosowanie Regresji Liniowej do prognozowania.
• Podstawy Regresji Logistycznej do klasyfikacji (np. TAK/NIE).
• Ocena wydajności modelu (accuracy, precision, recall).

Projekt Końcowy i Kariera

Kurs kończy się Zintegrowanym Projektem Portfolio, w którym samodzielnie budujesz pełną aplikację Streamlit opartą na własnej analizie danych.

• Przygotowanie Portfolio: uczymy, jak zaprezentować Twój projekt na GitHubie i LinkedIn
• Techniki Rekrutacji: porady dotyczące rozmów kwalifikacyjnych na stanowisko Junior Data Analyst.