Szkolenie: Uczenie maszynowe w języku Python - warsztat profesjonalisty
Szkolenie z uczenia maszynowego w Pythonie to praktyczny warsztat, który uczy budowy profesjonalnych modeli predykcyjnych, analizy danych, inżynierii cech, optymalizacji algorytmów oraz wdrażania rozwiązań ML w środowisku biznesowym
Uczenie maszynowe w języku Python - warsztat profesjonalisty
Cele szkolenia
Szkolenie przygotowuje do samodzielnego projektowania i wdrażania rozwiązań z zakresu uczenia maszynowego w Pythonie na rzeczywistych danych
Szkolenie uczy realizacji pełnego procesu budowy systemu predykcyjnego, od analizy biznesowej po wdrożenie i interpretację wyników
Szkolenie rozwija umiejętność doboru i optymalizacji algorytmów oraz stosowania zaawansowanych technik uczenia maszynowego w praktyce
Szkolenie pokazuje, jak analizować, przetwarzać i selekcjonować dane oraz oceniać skuteczność modeli w kontekście biznesowym
Dla kogo?
Specjaliści IT i analitycy danych z podstawową znajomością Pythona i uczenia maszynowego, chcący rozwinąć praktyczne umiejętności projektowe
Osoby samodzielnie uczące się ML, które chcą uporządkować i pogłębić wiedzę poprzez praktyczne warsztaty z ekspertem
Pracownicy innych języków programowania pragnący przekwalifikować się na pracę z uczeniem maszynowym w Pythonie
Osoby znające teorię ML, które chcą poznać praktyczne aspekty realizacji projektów predykcyjnych
Efekty kształcenia
Uczestnik projektuje i wdraża kompletne procesy uczenia maszynowego w Pythonie
Uczestnik analizuje i przetwarza dane z wykorzystaniem zaawansowanych technik
Uczestnik optymalizuje i ocenia modele predykcyjne pod kątem celów biznesowych
Uczestnik implementuje i testuje algorytmy XGBoost oraz sieci neuronowe
Uczestnik rozwiązuje problemy niezbalansowanych klas i selekcjonuje cechy
Uczestnik dokumentuje i prezentuje wyniki analizy oraz wdrożenia modeli
Wymagania
Szkolenie "Uczenie maszynowe w języku Python - warsztat profesjonalisty"" wymaga podstawowej umiejętności programowania w języku Python oraz podstawowej wiedzy z uczenia maszynowego (modele regresji liniowej oraz logstycznej, drzewo decyzyjne, rozumienie procesu uczenia i testowania modeli)
W cenie otrzymasz:
Materiały szkoleniowe
Certyfikat ukończenia szkolenia
W przypadku szkolenia w trybie stacjonarnym zapewnimy Ci również lunch oraz sprzęt niezbędny do nauki
Wykorzystywanie sieci neuronowych jako algorytmy predykcyjne
Problem niezbalansowanych klas - opis zjawiska i praktyczne konsekwencje
Uwzględnienie problemu w procesie uczenia modeli - ważenie funkcji celu
Techniki repróbkowania obserwacji poprawiające jakość modeli w sytuacji niezbalansowanych klas
Augmentacja danych (sztuczne powiększanie zbioru uczącego)
Ocena ważności cech na podstawie algorytmów liniowych i drzewiastych
Ocena ważności cech dla modeli typu black-box
Selekcja na podstawie ważności cech, selekcja współbieżna z uczeniem, selekcja krokowa
Filtrowanie zmiennych
Autorem szkolenia jest Norbert Ryciak
Data Scientist w SigDelta. Od lat zajmuje się uczeniem maszynowym, a specjalizuje się w obszarze przetwarzania języka naturalnego i sztucznych sieciach neuronowych (deep learning. W 2015 roku ukończył z wyróżnieniem matematykę na Politechnice Warszawskiej o specjalizacji Statystyka Matematyczna i Analiza Danych. Kontynuował rozwój na doktoracie, w ramach którego prowadził badania nad metodami głębokiego uczenia w zastosowaniach związanych z przetwarzaniem tekstów - rozpoznawaniem wydźwięku i analizą…
Wybrane opinie
Przeczytaj pozytywne opinie pochodzące z ankiet satysfakcji z naszych szkoleń wypełnianych wyłącznie przez ich uczestników po realizacji usługi
Szkolenie dobrze prowadzone. Przemyślany sposób przekazywania wiedzy.
22.09.2026
Uczestnik szkolenia “Zastosowania uczenia maszynowego dla danych teledetekcyjnych i geoprzestrzennych”
Konrad Mikszewicz
Szkolenie przybliżyło mi tematy, które mnie interesowały oraz prowadzący był w stanie odpowiedzieć na wszystkie moje pytania i mi doradzić.
22.09.2026
Uczestnik szkolenia “Jira - organizacja i zarządzanie projektami”
Kinga Paciorek, Ministerstwo Zdrowia
Odpowiedziało na potrzeby i nie było za trudne
22.09.2026
Uczestnik szkolenia “Jira - organizacja i zarządzanie projektami”
Monika Karlikowska, Ministerstwo Zdrowia
Dużo nowych zastosowań jiry
22.09.2026
Uczestnik szkolenia “Jira - organizacja i zarządzanie projektami”
Kinga Waryszewska, Ministerstwo Zdrowia
Było dużo ciekawych zadań
22.09.2026
Uczestnik szkolenia “Jira - organizacja i zarządzanie projektami”
Anna Lewandowska, Ministerstwo Zdrowia
Ciekawe przykłady, dużo wiedzy
18.09.2026
Uczestnik szkolenia “Od API LLM do Agent-RAG – budowa systemów RAG”
Hubert Rosna-Woźniak
Wiele się nauczyłem, przypomniałem sobie podstawy, utrwaliłem to co wiedziałem i miałem przestrzeń żeby nauczyć się całkowicie nowych rzeczy. Marcin był zawsze pomocny, tłumaczył co i jak a w razie kłopotów przejmował ekran i naprawiał. Bardzo pozytywne odczucia po tym szkoleniu pozostaną i na pewno dużo wiedzy którą będę chciał wdrożyć w swoich projektach.