Analiza danych z Pythonem: od podstaw do modeli predykcyjnych — PickAClass
4.0 (5) ⏱ 2 godz 54 min 📚 29 lekcji 🎧 Wersja audio

Analiza danych z Pythonem: od podstaw do modeli predykcyjnych

Naucz się importować, czyścić, eksplorować i modelować zestawy danych z prawdziwego świata za pomocą Pythona, Pandas i nowoczesnych praktyk w zakresie danych, aby podejmować pewne decyzje oparte na danych.

  • 💬 Instruktor AI
    Zadawaj pytania o każdą lekcję i otrzymuj jasną odpowiedź od razu, o każdej porze.
  • 🕐 Zacznij kiedy chcesz
    Bez harmonogramów i terminów — ucz się we własnym tempie, kiedy chcesz.
  • 🌐 Po polsku
    Lekcje, zadania i certyfikat — wszystko w pełni w Twoim języku.

O tym kursie

Dane są podstawą nowoczesnego podejmowania decyzji, ale surowe dane rzadko są gotowe do analizy.Nauka czyszczenia, manipulowania i modelowania tych danych za pomocą Pythona jest najważniejszą umiejętnością dla każdego, kto chce wejść w świat nauki o danych i analityki. W tym pisemnym kursie przejdziesz od absolutnego początkującego do pewnego praktyka danych.Zaczniesz od podstawowych pojęć dotyczących danych, zanim przejdziesz do pisania czystego, wydajnego kodu Pythona, aby rozwiązać bałagan w zbiorach danych, odkryć ukryte wzorce poprzez analizę eksploracyjną i budować modele predykcyjne, które przewidują przyszłe trendy. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię analizy danych, podstawowe pojęcia statystyczne i strukturę nowoczesnych potoków danych. - Wyczyść i sformatuj bałagan, zestawy danych w świecie rzeczywistym, obsługując brakujące wartości, filtrując wartości odległe i strukturyzując dane do analizy. - Wykonaj eksploracyjną analizę danych (EDA) za pomocą Pandas i nowoczesnych praktyk ram danych, aby podsumować kluczowe cechy danych. - Twórz przejrzyste, pouczające wizualizacje danych, aby skutecznie komunikować spostrzeżenia i trendy. - Buduj i oceniaj modele predykcyjne, w tym regresje liniowe, wielokrotne i wielomianowe, przy użyciu nowoczesnych bibliotek uczenia maszynowego. - Zastosuj standardy czystego kodu, takie jak wskazówki dotyczące typu i uporządkowane przepływy pracy projektu, aby zapewnić, że analiza danych jest powtarzalna i niezawodna. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i zasad dotyczących danych, a następnie krok po kroku przeprowadza import danych, wykonuje analizę eksploracyjną, a na koniec konstruuje i udoskonala predykcyjne modele statystyczne.Będziesz czytać szczegółowe wyjaśnienia, studiować praktyczne fragmenty kodu i wykonywać ćwiczenia pisemne, aby wzmocnić naukę. Ten kurs jest przeznaczony wyłącznie dla początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w nauce danych, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość składni Pythona. Rozpocznij swoją podróż w analizie danych już dziś i odblokuj moc podejmowania decyzji opartych na danych.

Co otrzymasz

  • 📜 Certyfikat ukończenia
    Dodaj do profilu LinkedIn
  • 💬 Osobisty tutor AI
    Utknąłeś na lekcji? Zapytaj wbudowanego tutora o cokolwiek, w dowolnej chwili.
  • 🎧 Wersja audio w zestawie
    Ucz się w drodze — bez ekranu
  • ♾️ Dożywotni dostęp
    Wracaj, kiedy chcesz — bez wygaśnięcia
  • 📱 Telefon lub komputer
    Działa wszędzie, na każdym urządzeniu
  • 💸 Zwrot w 14 dni
    Bez pytań
  • Krótko i konkretnie
    2 godz 54 min praktycznej treści

Certyfikat ukończenia

Każdy kurs ukończony w PickAClass wystawia taki certyfikat — oryginalny, z własnym kodem, weryfikowalny przez URL i szczegółowy co do tego, co faktycznie wykazano.

P
PickAClass
Profil umiejętności · weryfikowalny
Dokument
Certyfikat Mistrzostwa
Niniejszym poświadcza się, że
Imię Nazwisko
pomyślnie wykazał(a) biegłość w
Analiza danych z Pythonem: od podstaw do modeli predykcyjnych
Wykazane umiejętności
Analiza wzorców behawioralnych
Podstawowy
1.2 godz.
Ramy architektury decyzji
Biegły
1.4 godz.
Projektowanie testów A/B
Biegły
1.7 godz.
Copywriting behawioralny
Zaawansowany
1.9 godz.
P
PickAClass — Imię Nazwisko
Analiza danych z Pythonem: od podstaw do modeli predykcyjnych
Strona 2 z 2
Szczegóły wyników
Podsumowanie kursu
Ukończone lekcje 14 / 14
Pytania ćwiczeniowe 26 / 28
Przesłane zadania 4 (śr. 4,5 / 5)
Projekt końcowy Oceniony — 4,6 / 5
Łączna praktyka 6.2 godz.
Wzorzec wydajności
Pozycja w kohorcie Top 12% z 1,625
Czas do ukończenia 11 dni (mediana: 22)
Wynik biegłości 91 / 100
Wynik pytań ćwiczeniowych 94%
Weryfikacja umiejętności Zweryfikowana ścieżka umiejętności
Zweryfikuj ten certyfikat
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Wydane zgodnie ze standardami akademickimi PickAClass. Poziomy umiejętności odzwierciedlają ocenioną wydajność wobec rubryki kompetencji kursu. To oryginalny certyfikat tej platformy.

Recenzje (5)

Carlos Ponce CR Zweryfikowany kursant
★ 5 · 14.07.2026

This course exceeded my expectations. The real-world applications discussed are incredibly useful. Great job!

George Baker NZ
★ 4 · 21.06.2026

Good introduction. I appreciated the clear steps, although some of the later modules could have used more examples.

Sofia Martinez KE Zweryfikowany kursant
★ 5 · 20.06.2026

Fantastic learning experience. The pace was perfect, and the examples really solidified the concepts. Big thumbs up!

Liora Weiner IL Zweryfikowany kursant
★ 3 · 07.06.2026

It's a decent introduction. Could benefit from more diverse examples and a slightly better flow between modules.

Diego Sánchez MX Zweryfikowany kursant
★ 3 · 28.05.2026

Informative and well-organized. Could benefit from more varied examples in later modules.

Napisz recenzję

Po wysłaniu poprosimy o zalogowanie — szkic zostanie zapisany.

Inni uczyli się też

Najczęstsze pytania

Czego potrzebuję, by wziąć udział w tym kursie? +

Wystarczy telefon lub komputer z internetem. Bez instalacji i specjalnego sprzętu.

Jak zapłacić? +

Kartą przez Stripe. Nie przechowujemy danych karty — robi to bezpiecznie Stripe.

Czy mogę otrzymać zwrot? +

Tak — pełen zwrot w 14 dni, bez pytań.

Jak długo będę mieć dostęp? +

Na zawsze. Po zakupie kurs jest twój — wracaj, kiedy chcesz.

Czy dostanę certyfikat? +

Tak. Po ukończeniu otrzymasz certyfikat, który możesz dodać do profilu LinkedIn.

Stworzony dla uczących się w
IT Design Finanse Marketing Ochrona zdrowia Edukacja Hotelarstwo Produkcja