250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python

Podnieś poziom swoich umiejętności programowania w języku Python i rozwiąż ponad 250 zadań z data science!

Stworzony przez Paweł Krakowiak

79,00 zł

30 dni gwarancji zwrotu pieniędzy

Rozpocznij naukę teraz, zapłać do 30 dni

Polska obsługa i faktura

Odkryj powiązane tematy

Python

W cenie szkolenia otrzymasz

calendar_clockPłacisz raz, wracasz kiedy chcesz

licenseCertyfikat ukończenia

currency_exchange30 dni gwarancji zwrotu

headset_micWsparcie online

forumDostęp do grupy dyskusyjnej

database_uploadAktualizacje w cenie

W skrócie

250 ćwiczeń z data science w Pythonie: zadania i gotowe rozwiązania.

Przećwiczysz numpy, pandas, seaborn, plotly, scikit-learn, opencv, tensorflow.

Idealny sprawdzian przed rozmową – omówione popularne pytania.

Dla osób z podstawami Pythona i bibliotek data science.

Dlaczego warto wybrać to szkolenie

Ten kurs to praktyka bez zbędnej teorii: 250 zadań z gotowymi rozwiązaniami. Każde ćwiczenie wzmacnia kluczowe umiejętności w data science w Pythonie i pomaga utrwalić wiedzę.

Zadania obejmują popularne biblioteki: numpy, pandas, seaborn, plotly, scikit-learn, opencv oraz tensorflow. To także solidny trening przed rozmową – wiele typowych pytań zostało na kursie omówionych.

250 praktycznych zadań – Uczysz się, rozwiązując problemy krok po kroku.
Rozwiązania do każdego zadania – Porównasz podejście i szybciej wychwycisz błędy.
Biblioteki data science – Ćwiczysz numpy, pandas, seaborn, plotly, scikit-learn, opencv, tensorflow.
Przygotowanie do rozmowy – Na kursie omówiono wiele popularnych pytań rekrutacyjnych.

Czego się nauczysz?

1
Rozwiązywać zadania z data science w PythonieOd zrozumienia problemu, przez implementację, po porównanie z gotowym rozwiązaniem.
2
Praca z biblioteką numpyZadania ukierunkowane na praktyczne użycie biblioteki w pracy z danymi.
3
Analiza danych w pandasĆwiczenia utrwalające praktyczne podejście do pracy z danymi.
4
Wizualizacje w seaborn i plotlyTworzenie czytelnych wykresów i przegląd danych w ćwiczeniach nastawionych na obrazowanie.
5
Modele z użyciem scikit-learnZadania obejmujące wykorzystanie popularnych narzędzi uczenia maszynowego.
6
Operacje na obrazach w opencvĆwiczenia pokazujące zastosowanie biblioteki w pracy z danymi obrazowymi.
7
Podstawy tensorflowZadania ilustrujące praktyczne użycie biblioteki w kontekście data science.
8
Trening przed rozmowąPrzećwiczysz pytania często pojawiające się na rekrutacjach – omówione na kursie.

Zobacz więcej Zobacz mniej

Dla kogo jest to szkolenie

Osób uczących się Pythona, które mają już podstawy.
Tych, którzy znają podstawy bibliotek do data science.
Kandydatów szykujących się do rozmowy kwalifikacyjnej.
Samouków szukających wyzwań i autoweryfikacji.
Programistów chcących przećwiczyć narzędzia data science.
Analityków zaznajomionych z Pythonem i chcących praktyki.
Studentów, którzy chcą sprawdzić wiedzę na zadaniach.
Osób lubiących naukę przez rozwiązywanie problemów.

Wymagania

Wymagana jest podstawowa znajomość Pythona oraz bibliotek do data science. Rekomendowane wcześniejsze kursy: „Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020” oraz „Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z - 2020”.

Opis szkolenia

„250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python” to zestaw zadań z gotowymi rozwiązaniami, zaprojektowany do intensywnej praktyki. Kurs skupia się na bibliotekach używanych w data science: numpy, pandas, seaborn, plotly, scikit-learn, opencv i tensorflow. Sprawdzi się u osób z podstawową wiedzą w Pythonie, które chcą się sprawdzić, wzmocnić umiejętności i przygotować do rozmowy — wiele popularnych pytań zostało tu omówionych.

Jak wygląda nauka w tym kursie

Uczysz się przez działanie. Kurs składa się z 250 ćwiczeń przygotowanych specjalnie pod data science w Pythonie. Każde zadanie rozwiążesz samodzielnie, a następnie porównasz swoje podejście z gotowym rozwiązaniem. Taka forma pomaga szybko wyłapać braki, utrwalić składnię i nabrać swobody w pracy z kodem. Możesz przerabiać ćwiczenia po kolei albo wybierać te obszary, które chcesz wzmocnić. To droga, która premiuje praktykę i regularny kontakt z narzędziami.

Zakres bibliotek i narzędzi

Zadania obejmują popularne biblioteki data science: numpy, pandas, seaborn, plotly, scikit-learn, opencv oraz tensorflow. Każdy zestaw ćwiczeń koncentruje się na praktycznym użyciu narzędzi i na rozwiązywaniu problemów spotykanych w pracy z danymi. Dzięki różnorodności zadań płynnie przechodzisz między analizą, wizualizacją, tworzeniem modeli a operacjami na obrazach. Zachowujesz jednocześnie spójny, pythono-centryczny sposób myślenia i działania.

Dla kogo zaprojektowano ćwiczenia

Ćwiczenia zaprojektowano dla osób, które mają już podstawową wiedzę w Pythonie oraz znają biblioteki do data science. Autor rekomenduje wcześniejsze przerobienie kursów „Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020” oraz „Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z - 2020”. Ten materiał będzie dla Ciebie wymagającym sprawdzianem i sposobem na uporządkowanie umiejętności. Jeśli szukasz nowych wyzwań i lubisz uczyć się, rozwiązując problemy, odnajdziesz tu właściwy poziom praktyki.

Przygotowanie do rozmów rekrutacyjnych

Ćwiczenia świetnie sprawdzają się jako przygotowanie do rozmowy kwalifikacyjnej. W materiale omówiono wiele popularnych pytań, dlatego możesz przećwiczyć sposób myślenia i techniki rozwiązywania zadań w bezpiecznym środowisku. Rozwiązania pozwalają porównać krok po kroku Twoje podejście z propozycją trenera. Dzięki temu wyłapiesz typowe potknięcia i nabierzesz pewności, zanim zmierzysz się z pytaniami na żywo.

Jak pracować z materiałem

Aby wycisnąć z kursu jak najwięcej, zaczynaj od samodzielnej próby rozwiązania każdego zadania, a dopiero później zaglądaj do rozwiązania. Zaznaczaj te obszary, które wymagają powtórki, i wracaj do nich po przerwie. Możesz układać własną kolejność ćwiczeń, skupiając się na wybranych bibliotekach. Taki sposób pracy buduje nawyk szukania rozwiązań, a gotowe odpowiedzi pomagają domknąć proces nauki i utrwalić dobre praktyki.

Zobacz więcej Zobacz mniej