Python - убрзани онлајн курс за профил Data science

IAMAI ACADEMY у сарадњи са Школом Рајак организује онлајн курс:

Python - убрзани онлајн курс за профил Data science - комбиновани програм рада

Курс намењен полазницима без предзнања или полазницима који имају предзнање, а желе да га систематизују и унапреде уз подршку сјајног ментора
Трајање курса 3 недеље
14 видео лекција + 3 онлајн консултације од 60 минута (уторак од 20:00 до 21:00) + практичне вежбе + свакоденвна доступност предавача на групном чету
Два предавача - свакодневно доступни на групном чету
Акценат на анализи података
Од 31.05. Пријаве до 28.05.
Цена: 7800 динара

Python је најпопуларнији програмски језик на глобалном нивоу
Python је језик Data Scientist-а
Python је одскочна даска за учење других програмских језика и започињање каријере
Овај курс ставља фокус на анализу и презентацију података

Комбиновани програм рада - видео лекције + менторске онлајн консултације (уторком од 20:00 до 21:00) + свакодневна доступност предавача на групном чету
Комбиновани програм рада смо креирали као искуствени одговор на ритам у коме данас живимо.
Курсеви са предавањима уживо, захтевају да се група полазника окупи у исто време на предавањима.
Онлајн курсеви базирани само на видео лекцијама, немају живу реч. Менторски приступ је изузетно важан, а неопходан код курсева који су намењени људима без предзнања.
Предавач Владимир Обрадовић и асистент Нада Тандарић су свакодневно доступни на групном чету за ваша питања. На овај начин ћете ефикасно савладати градиво презентовано у видео лекцијама.
Онлајн консултације (уторком од 20:00 до 21:00) - Ситематизују стечено знање и подижу га на виши ниво кроз директну комуникацију са предавачем.
Комбиновани метод се показао као сјајан начин да минимизујемо недостатке појединачних метода.

Предавач: Владимир Обрадовић
Асистент: Нада Тандарић
Искористите прилику да учите од изузетног предавача. Његово доменско знање и предавачко исуство ће Вам омогућити да усвојите занања и вештине које су у плану и програму курса. Видео лекције су аналитичне и јасно структуиране.
Онлајн консултације се одржавају у дефинисаним терминима, у трајању од сат времена.
Свакодневна размена искустава и питања са групом, уз Владимирово и Надино менторство је сигуран начин да дођете до жељеног знања и вештина.
Циљ је стицање функционалног знања, које можете одмах применити у пракси.
Владимир ОбрадовићВаш предавач на курсу Владимир Обрадовић, је неко ко својом биографијом курсу даје релевантност.

  • 9 година искуства у раду на пројектима водећих светских инвестиционих банака и владиних организација: ING Bank - Амстердам, Европска Медицинска Агенција - Амстердам, Холандско министарство за инфраструктуру - Ротердам
  •  10+ година Scrum Master и Technical Product Owner
  •  14+ година ради у агилним софтверским организацијама: Levi9 - Нови Сад, SDL - Амстердам
  •  8 година искуства у управљању људима и пројектима
  •  6 година искуства у домену AI и ML


Програм курса:
Лекција 1. Увод у Python
Лекција 2. Anakonda окружење
Циљ: Након ове лекције научићете како да инсталирате професионално Python окружење за рад.
Лекција 3. Visual Studio Code
Циљ: Након ове лекције научићете како да инсталирате и радите у едитору за писање Python кода.
Лекција 4. Python синтакса и типови података
Циљ: Након ове лекције научићете основне Python типове података и Python синтаксу.
Лекција 5. Контролне структуре, низови и речници
Циљ: Након ове лекције научићете како да контролишете ток извршавања програма као и комплексне структуре података низове и речнике.
Лекција 6. Matplotlib
Циљ: Научите како да визуализујете податке у виду графикона помоћу библиотеке Matplotlib.
Лекција 7. Plotly
Циљ: Научите како да визуализујете податке у виду графикона помоћу библиотеке Plotly. Plotly графикони су визуелно модернији и допадљивији од Matplotlib графикона
Лекција 8. Пред-процесирање и анализа података
Циљ: Научите како да припремите сирове податке за анализу и приказ.
Лекција 9. Python функције и библиотеке
Циљ: Научите како да организујете Python скрипте.
Лекција 10. Рад са Python датотекама
Циљ: Научите како да користите Python датотеке за складиштење и читање података.
Лекција 11. Pandas библиотека за анализу података
Циљ: Научите како да користите Pandas библиотеку за анализу података.
Лекција 12. Pandas библиотека - вежбе
Циљ: Научите како да користите Pandas библиотеку на конкретним примерима.
Лекција 13. Numpy библиотека
Циљ: Научите како да користите Numpy библиотеку за нумеричку анализу.
Лекција 14. Подаци и статистика
Циљ: Научите како да користите Numpy библиотеку за статистичке прорачуне.
Одјавни час

ПРИЈАВИТЕ СЕ НА ВРЕМЕ - преко контакт форме на дну ове стране или:

  • слањем мејла на skolarajak@gmail.com
  • Као наслов мејла ставите: Python курс - пријава.
  • У телу мејла наведите Ваше име, презиме, адресу и број телефона.
  • Додатне инфoрмације телефоном на тел/вибер: 062 1643066, радним даном од 07:30 до 19:30 и суботом 09:00 до 15:00
  • Након пријаве ћете добити изглед рачуна, а касније и линк и упутство за приступ првом предавању.

Шта су рекли полазници:

Шта бисте додали да програм буде занимљивији и ефективнији?

- Више примјера за самостално рјешавање.
- Додала бих мало тестирање после сваке лекције, од лакших задатака до тежих, не пуно можда 5 задатка. Мислим да би помогло ученику да увиди где "шкрипи", јер је све лако док је видео ту али после када се остане сам треба тестирати стечено знање.
- Више практичних примера за вежбу
- Поједине видео лекције би могле бити концизније, уместо дугих лекција, нпр у краткој презентацији на почетку или на примеру објаснити суштину и онда оставити више времена за самостално вежбање.

Оцена курса:

- Курс је изванредан, нарочито за почетнике у анализи података.
- Похвала увек, јер знам да је предавач одличан.
- Допала ми се Ваша енергија и стрпљење. Што се тиче унапређења, супер је ствар што се у видео лекцијама виде и ''проблеми'' или изазови, мада сам мишљења да се тако мало више губи на концентрацији.
- Иако смо самостално прелазили лекције, курс је био интерактиван. Владимир увек доступан и стрпљив и успео је да за мене као почетника нађе праве речи да ми приближи Python. Све похвале за савете и смернице а нарочито Вашу енергију.