Zaawansowana Analityka i Prognozowanie
Odkryj moc predykcyjnej analityki biznesowej. Naucz się budować modele prognozujące trendy, przewidywać zachowania klientów i optymalizować procesy decyzyjne z użyciem Python, R i zaawansowanych technik machine learning.
Predykcyjna Analityka dla Strategicznych Decyzji
Program "Zaawansowana Analityka i Prognozowanie" to intensywny 12-tygodniowy kurs dla profesjonalistów pragnących opanować najnowsze techniki predykcyjnej analizy danych. Poznasz zaawansowane narzędzia statystyczne i algorytmy machine learning wykorzystywane przez czołowe firmy technologiczne i konsultingowe.
Kurs koncentruje się na praktycznym zastosowaniu Python, R i SQL w kontekście rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych. Każdy moduł obejmuje hands-on projekty z prawdziwymi zbiorami danych, od analizy szeregów czasowych po implementację algorytmów klasyfikacji i regresji.
Kluczowe kompetencje po kursie:
- • Budowanie modeli predykcyjnych dla prognozowania sprzedaży
- • Analiza szeregów czasowych i seasonality detection
- • Segmentacja klientów z użyciem technik clusteringu
- • A/B testing i statistical significance assessment
Szczegóły programu
Wymierne Korzyści Finansowe i Zawodowe
Absolwenci kursu zaawansowanej analityki osiągają znaczący wzrost wynagrodzeń i awanse na stanowiska Data Scientist i Senior Analyst
+73%
Średni wzrost wynagrodzenia
W ciągu 8 miesięcy po ukończeniu kursu
91%
Otrzymało awans
Na stanowiska Senior lub Lead poziomie
96%
Zdobyło certyfikaty
AWS Machine Learning lub Google Cloud
Anna Kowalczyk
Senior Data Scientist, FinTech Solutions
"Dzięki kursowi zbudowałam model predykcyjny dla credit scoring, który zwiększył akceptację wniosków o 34% przy utrzymaniu tego samego poziomu ryzyka. To zaowocowało awansem na Lead Data Scientist z podwyżką o 85%."
Ukończyła kurs: kwiecień 2025
Tomasz Wiśniewski
Head of Analytics, E-commerce Giant
"Implementacja algorytmów rekomendacyjnych, których nauczyłem się na kursie, zwiększyła conversion rate o 28%. Zostałem mianowany Head of Analytics i otrzymałem budżet na zespół 8 analityków."
Ukończył kurs: czerwiec 2025
Zaawansowane Narzędzia i Metodologie
Opanuj najnowsze technologie i frameworki stosowane przez top-tier data science teams w globalnych korporacjach
Python Data Science Stack
Kompleksowe wykorzystanie ekosystemu Python do analizy danych, od pandas i NumPy po scikit-learn i TensorFlow. Nauka best practices i optymalizacji wydajności.
- Pandas, NumPy, SciPy
- Scikit-learn, Statsmodels
- Matplotlib, Seaborn, Plotly
R Statistical Computing
Zaawansowana analiza statystyczna w R z wykorzystaniem tidyverse. Specjalizacja w time series analysis, hypothesis testing i advanced modeling techniques.
- dplyr, ggplot2, tidyr
- forecast, caret, randomForest
- Shiny apps, R Markdown
SQL & Big Data Technologies
Zaawansowane techniki SQL dla big data, window functions, CTEs i performance optimization. Wprowadzenie do Apache Spark i distributed computing.
- Advanced SQL, PostgreSQL
- Apache Spark, PySpark
- Cloud platforms (AWS, GCP)
Algorytmy Machine Learning w Praktyce
Linear & Logistic Regression
Random Forest & XGBoost
Support Vector Machines
K-Means & DBSCAN
Protokoły Bezpieczeństwa w Machine Learning
Najwyższe standardy ethical AI, model governance i responsible data science practices
Ethical AI Development
Implementacja bias detection, fairness metrics i explainable AI techniques. Przestrzeganie guidelines dotyczących algorithmic accountability i transparent decision-making.
Model Validation & Testing
Rigorystyczne protokoły cross-validation, out-of-sample testing i model performance monitoring w środowisku produkcyjnym.
Data Privacy & Security
Differential privacy, federated learning i secure multi-party computation. Compliance z RODO, CCPA i innymi regulacjami privacy.
MLOps i Production Readiness
Version Control & Reproducibility
Git workflows dla data science, DVC dla data versioning, Docker containerization i infrastructure as code z Terraform.
Automated Testing & CI/CD
Unit testing dla ML pipelines, integration testing, automated model validation i continuous deployment strategies.
Monitoring & Alerting
Model drift detection, performance degradation alerts, data quality monitoring i automated retraining triggers.
Branżowe Certyfikacje
Przygotowanie do AWS Machine Learning Specialty, Google Cloud Professional ML Engineer oraz Microsoft Azure Data Scientist Associate.
Dla Ekspertów Gotowych na Następny Poziom
Program dedykowany dla doświadczonych analityków pragnących rozwinąć kompetencje w zakresie advanced analytics i machine learning
Data Scientists & Analysts
Junior-Mid poziom z doświadczeniem BI
Analitycy posiadający solidne fundamenty w zakresie pracy z danymi, którzy chcą rozszerzyć swoje kompetencje o zaawansowane techniki modelowania predykcyjnego i machine learning.
Quantitative Analysts
Sektor finansowy i consulting
Specjaliści z background w finansach, ekonometrii lub statystyce, którzy chcą zastosować nowoczesne narzędzia ML w modelowaniu ryzyka, pricing i investment strategies.
Software Engineers
Transition do ML Engineering
Doświadczeni programiści pragnący przebranżowić się do ML Engineering lub rozszerzyć obecne umiejętności o komponenty predykcyjne w systemach produkcyjnych.
Zaawansowane Projekty Biznesowe
Churn Prediction & Customer Lifetime Value
Budowanie modeli predykcyjnych dla customer retention, CLV forecasting i personalised marketing campaign optimization.
Supply Chain Optimization
Demand forecasting z seasonal decomposition, inventory optimization i predictive maintenance dla manufacturing equipment.
Algorithmic Trading Strategies
Time series analysis dla financial markets, feature engineering z market indicators, backtesting i risk management.
Recommendation Systems
Collaborative filtering, matrix factorization, deep learning approaches i A/B testing dla recommendation quality.
Wymagania Wstępne
- Minimum 2 lata doświadczenia w analizie danych lub pokrewnej dziedzinie
- Podstawowa znajomość Python lub R (minimum 6 miesięcy praktyki)
- Znajomość statystyki na poziomie uniwersyteckim (descriptive & inferential)
- Gotowość poświęcenia 12-15 godzin tygodniowo na intensywną naukę
Kompleksowa Ocena Kompetencji ML
Wielowymiarowy system ewaluacji obejmujący theoretical knowledge, practical implementation i business application skills
Deep Knowledge Testing
Zaawansowane egzaminy teoretyczne sprawdzające zrozumienie mathematical foundations, algorithm complexity i statistical inference.
Industry-Grade Projects
Ośmiu kompleksowych projektów opartych na real-world datasets z end-to-end machine learning pipelines i deployment considerations.
Professional Portfolio
Stworzenie comprehensive portfolio na GitHub z dokumentacją, case studies i live demos gotowych do prezentacji potencjalnym pracodawcom.
Advanced Skills Progression Matrix
Kompetencje ML w Real-Time Assessment
Eksploruj Inne Ścieżki Rozwoju
Poznaj pozostałe programy w naszym ekosystemie analitycznym
Podstawy Business Intelligence
Idealne wprowadzenie dla osób rozpoczynających przygodę z analizą danych. Nauka Power BI, Tableau i Excel na solidnych fundamentach.
- • Zbieranie i czyszczenie danych biznesowych
- • Tworzenie professional dashboardów
- • Prezentacja insights dla stakeholderów
Strategiczne Przywództwo w Analityce
Executive-level program dla liderów budujących data-driven organizacje. Strategy, governance i team management w analytics.
- • Enterprise data strategy development
- • ROI measurement dla data initiatives
- • C-level mentoring i real client projects
Przekształć Się w Data Science Experta
Dołącz do grupy zaawansowanej rozpoczynającej się 28 lipca 2025. Miejsca ograniczone do 16 uczestników z uwagi na intensywny charakter programu i indywidualne mentoring.