Szczegóły kursu
Profesjonalny Python: od kontroli wersji do automatyzacji wdrożeń
Data
12.12–13.12.2026
Cena
1,400.00 PLN + 23% VAT*
Język
polski
Forma
online
Czas trwania
14 h
Płatność, certyfikat, rezygnacja — sprawdź FAQ
*Zwolnienie z VAT
W przypadku finansowania udziału ze środków publicznych możliwe jest uzyskanie zwolnienia z VAT. Oświadczenie należy przesłać w trakcie rejestracji.
Pobierz oświadczenie
Szkolenie skierowane jest do osób średniozaawansowanych w Pythonie, które chcą podnieść swoje umiejętności w zakresie programowania i zastosować je w nauce, kładąc nacisk na tworzenie powtarzalnych i niezawodnych procesów analitycznych. Uczestnicy dowiedzą się, jak projektować i wdrażać efektywne rozwiązania wspierające analizy naukowe, korzystając z narzędzi i najlepszych praktyk w programowaniu.
Idealne dla naukowców, analityków danych, inżynierów oraz wszystkich, którzy dążą do profesjonalizacji swojej pracy z Pythonem w środowisku naukowym.
Szkolenie łączy teorię z praktyką, pozwalając uczestnikom na rozwijanie rzeczywistych projektów, które wspierają reprodukowalność badań. Dzięki zdobytym umiejętnościom uczestnicy będą mogli tworzyć i utrzymywać narzędzia, które usprawnią ich codzienną pracę badawczą i zwiększą wiarygodność wyników.
Od uczestników wymaga się podstawowej znajomości składni i elementów języka Python, takich jak: zmienne, pętle, funkcje, oraz podstawowa umiejętność pracy z pakietami i modułami (np. numpy, pandas). Mile widziane jest również ogólne zrozumienie procesów analizy danych lub doświadczenie w pracy z narzędziami analitycznymi.
Kurs odbędzie się w terminie wskazanym po lewej stronie przycisku "Zarejestruj się" w formie webinarium. Wymagane jest posiadanie komputera z systemem Windows, Linux lub Mac OS posiadającego dostęp do internetu. Organizator zastrzega sobie prawo do odwołania kursu nie później niż na dwa tygodnie przed datą jego rozpoczęcia w przypadku mniej niż 5 uczestników.
Program szkolenia obejmuje
- Testowanie jednostkowe, które pozwala na szybkie wykrywanie i eliminowanie błędów w kodzie.
- Konteneryzację przy użyciu Dockera, co umożliwia łatwe przenoszenie i skalowanie analiz między różnymi środowiskami.
- Podstawy systemów kontroli wersji (Git), dzięki którym praca zespołowa i zarządzanie kodem stają się prostsze i bardziej efektywne.
- Automatyzację procesów analitycznych z użyciem specjalistycznych bibliotek i narzędzi.
- Tworzenie modułowego i dobrze udokumentowanego oprogramowania wspierającego nowoczesne badania naukowe.
Dla kogo przeznaczony jest ten kurs?
Idealne dla naukowców, analityków danych, inżynierów oraz wszystkich, którzy dążą do profesjonalizacji swojej pracy z Pythonem w środowisku naukowym.
Oczekiwane efekty
Szkolenie łączy teorię z praktyką, pozwalając uczestnikom na rozwijanie rzeczywistych projektów, które wspierają reprodukowalność badań. Dzięki zdobytym umiejętnościom uczestnicy będą mogli tworzyć i utrzymywać narzędzia, które usprawnią ich codzienną pracę badawczą i zwiększą wiarygodność wyników.
Podstawowe wymagania
Od uczestników wymaga się podstawowej znajomości składni i elementów języka Python, takich jak: zmienne, pętle, funkcje, oraz podstawowa umiejętność pracy z pakietami i modułami (np. numpy, pandas). Mile widziane jest również ogólne zrozumienie procesów analizy danych lub doświadczenie w pracy z narzędziami analitycznymi.
Informacje organizacyjne
Kurs odbędzie się w terminie wskazanym po lewej stronie przycisku "Zarejestruj się" w formie webinarium. Wymagane jest posiadanie komputera z systemem Windows, Linux lub Mac OS posiadającego dostęp do internetu. Organizator zastrzega sobie prawo do odwołania kursu nie później niż na dwa tygodnie przed datą jego rozpoczęcia w przypadku mniej niż 5 uczestników.