20 algorytmów, które musisz znać. Kurs video. Techniki programowania i analizy danych

Tomasz Kaniecki

Obierz kurs na... sprawniejsze radzenie sobie z wyzwaniami programowania Informatyka, w szczególności programowanie, algorytmami stoi. Stanowią one punkt wyjścia do tworzenia sprawnie działającego kodu. Dlatego też wiedza o tym, jak za ich pomocą efektywnie rozwiązywać najbardziej skomplikowane problemy, okazuje się być nieoceniona w wielu dziedzinach – od analizy danych, przez rozwój oprogramowania, aż po sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Dogłębne zrozumienie, czym są i jak działają algorytmy, otwiera drzwi do pracy w najbardziej innowacyjnych sektorach technologicznych. A pomóc w tym może nasz kurs – kompleksowy przewodnik, który nie tylko pozwoli Ci się zapoznać z fundamentami algorytmiki, ale również pokaże ich praktyczne zastosowanie w różnorodnych dziedzinach programowania: od algorytmów sortowania, przez wyszukiwanie, aż po bardziej zaawansowane techniki, takie jak algorytmy grafowe i techniki optymalizacyjne. Poszerz swoją wiedzę w dziedzinie algorytmiki i stań się lepszym programistą – algorytmy, z którymi zetkniesz się podczas naszego szkolenia, znajdą zastosowanie w prawie każdej dziedzinie programowania. Gdy je opanujesz, staniesz się o wiele bardziej atrakcyjnym kandydatem do pracy na rozmaitych stanowiskach w sektorze IT. Twoje działania zyskają na efektywności – pisząc zdecydowanie wydajniejszy i lepiej skalowalny kod, będziesz robić to szybciej, a końcowy rezultat zachwyci Cię elegancją, która wbrew pozorom ma spore znaczenie w kodowaniu. Ten kurs jest skarbnicą wiedzy, która znacząco poszerzy Twoje horyzonty programistyczne! Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Ucząc się z naszym szkoleniem, poznasz między innymi: Podstawy algorytmiki – zrozumiesz, jak działają algorytmy i dlaczego są one fundamentem efektywnego programowania Algorytmy sortowania – nauczysz się różnych technik sortowania, takich jak sortowanie bąbelkowe, quicksort, merge sort, i dowiesz się, jak wybierać najbardziej efektywny algorytm w zależności od sytuacji Algorytmy wyszukiwania – opanujesz techniki wyszukiwania, w tym wyszukiwanie liniowe i binarne, i przekonasz się, kiedy warto je stosować Struktury danych – zdobędziesz wiedzę na temat struktur takich jak listy, stosy, kolejki, drzewa i kopce Algorytmy grafowe – poznasz podstawowe algorytmy grafowe, takie jak przeszukiwanie wszerz (BFS) i przeszukiwanie w głąb (DFS), najkrótszą ścieżkę, a także algorytmy do znajdowania minimalnego drzewa rozpinającego Algorytmy tekstowe – nauczysz się algorytmów przetwarzania tekstów, na przykład algorytmu KMP do wyszukiwania wzorców w tekście Algorytmy numeryczne – opanujesz podstawowe algorytmy numeryczne, w tym algorytmy do obliczeń na dużych liczbach i algorytmy kryptograficzne Techniki optymalizacji – zrozumiesz, jak stosować algorytmy optymalizacyjne, takie jak algorytm zachłanny, programowanie dynamiczne i metaheurystyki przydatne podczas rozwiązywania złożonych problemów Analiza złożoności – będziesz w stanie przeanalizować złożoność czasową i pamięciową algorytmów, aby móc wybierać lub zaprojektować najbardziej efektywne rozwiązanie Praktyczne zastosowania algorytmów – rozwiązując typowe problemy informatyczne, dowiesz się, jak zastosować algorytmy w realnych projektach programistycznych Szkolenie 20 algorytmów, które musisz znać. Kurs video. Techniki programowania i analizy danych kończy się na poziomie podstawowym. Algorytmy Zrozumienie algorytmów to nie tylko klucz do tego, by zostać lepszym programistą; to umiejętność rozwiązywania problemów, która otwiera drzwi do nieograniczonych możliwości tworzenia, innowacji i przekraczania granic tego, co możliwe. Każdy algorytm, który opanujesz, stanowi kolejny krok ku zrozumieniu języka, w jakim rozmawia z nami świat technologii. Pamiętaj, że największe odkrycia zaczynają się od zrozumienia podstaw. Wiedza i umiejętności nabyte w trakcie kursu znajdą zastosowanie w wielu aspektach Twojej pracy programistycznej – od optymalizacji istniejącego kodu, przez projektowanie efektywnych nowych rozwiązań, aż po rozwiązywanie skomplikowanych problemów algorytmicznych w projektach software’owych.

Agile w akcji. Kurs video. Scrum jako narzędzie sukcesu projektowego

Kamil Senecki

Obierz kurs na... zwinne zarządzanie projektami Zarządzanie projektami kusi niejedną osobę, która planuje zmianę kariery zawodowej lub jej dalszy rozwój. Aby podejść do tego tematu profesjonalnie, warto poznać bliżej i przyswoić kilka terminów, takich jak Agile, czyli zwinne metodyki pracy, w szczególności – Scrum. To pojęcie oznacza sprzyjające zwinnemu zarządzaniu projektami narzędzie, które pomaga w rozwiązywaniu problemów w procesie tworzenia złożonych produktów poprzez zapewnienie stałej komunikacji między członkami zespołu projektowego i klientem, elastyczne dostosowanie do zmieniających się wymagań, szybkie dostarczanie wartości i ciągłe doskonalenie procesu. Brzmi odrobinę skomplikowanie, prawda? I takie jest – na początku. Potem, kiedy się go lepiej pozna, Scrum okazuje się świetnym narzędziem, które usprawnia procesy. Praca z nim jest na tyle efektywna, że zapotrzebowanie na ekspertów pomagających go wdrożyć, wykwalifikowanych Scrum Masterów, stale rośnie – może właśnie Ty, uczestniku naszego kursu, zechcesz zasilić grono specjalistów? By to zrobić, potrzebujesz opanować podstawy Scruma, dowiedzieć się, po co w ogóle został opracowany, i zrozumieć zasady współpracy z tym narzędziem. Jeśli już wiesz co nieco na jego temat, szkolenie, które Ci proponujemy, pozwoli pogłębić Twoją wiedzę. Oczywiście w sposób skondensowany i usystematyzowany. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W trakcie kursu między innymi: Przybliżysz sobie historię metodyk zwinnych (Agile) Zrozumiesz różnicę między tradycyjnym a zwinnym podejściem do rozwoju produktu Opanujesz podstawy Scruma Dowiesz się, czym jest cykl Deminga, a także co łączy Scrum i Agile Zaznajomisz się z wartościami, filarami, wydarzeniami i artefaktami Scruma Nauczysz się funkcjonować jako właściciel produktu (ang. product owner) Upewnisz się, czy wiesz, za co odpowiada zespół developerski Zorientujesz się, jak unikać błędów najczęściej popełnianych przez Scrum Masterów Poznasz dobre i złe praktyki związane z popularnymi narzędziami używanymi razem ze Scrumem: historyjkami użytkownika, punktami historyjek i planning pokerem Co więcej... Po ukończeniu szkolenia będziesz w stanie wyjaśnić zasady pracy w Scrumie innym osobom – także członkom Twojego zespołu projektowego Po szkoleniu Agile w akcji. Kurs video. Scrum jako narzędzie sukcesu projektowego będziesz znać i rozumieć podstawy Scruma na tyle, że umożliwi Ci to pracę z wykorzystaniem tego narzędzia i odpowiednie wyedukowanie współpracowników. Słowem, zdobędziesz solidne podstawy. Ciąg dalszy – po Twojej stronie! O Scrumie bardziej „naukowo” Definicja Scruma określa go jako „iteracyjne i przyrostowe ramy zarządzania procesem produkcyjnym (ang. framework) zgodne ze Scrum Guide”, czyli oficjalnym przewodnikiem po Scrumie autorstwa Kena Schwabera i Jeffa Sutherlanda. O popularności (przewodnika i metody) niech świadczy to, że Scrum Guide jest dostępny aż w pięćdziesięciu czterech językach. Wróćmy do samego Scruma i jego zastosowań – korzysta się z niego tam, gdzie w procesie produkcyjnym obowiązują metodyki zwinne, zgodne z manifestem Agile. Na koniec jeszcze dwa słowa o metodykach zwinnych. Pisaliśmy o nich odrobinę na początku opisu szkolenia, tutaj warto rozwinąć temat. Zwinne zarządzanie bazuje na „iteracyjnym, przyrostowym podejściu do organizacji pracy zespołów przy wytwarzaniu wartości rynkowej w celu zapewnienia rozwoju nowych produktów i usług w sposób elastyczny i w interaktywnej formie”. W przeciwieństwie do zarządzania kaskadowego, w którym wysiłek skupia się na dostarczeniu wcześniej przygotowanego planu, w podejściu zwinnym zmiany są naturalnym elementem dostarczania produktu. Scrum jest prosty, ale trudny. Pomaga znajdować problemy, ale ich za Ciebie nie rozwiąże. Jeżeli nie ujawnia żadnych problemów, to robisz to źle.

AI w praktyce. Kurs video. Narzędzia sztucznej inteligencji w programowaniu

Włodzimierz Iwanowski

Obierz kurs na... sztuczną inteligencję w programowaniu Czasem powoli i niepostrzeżenie, częściej jednak z fajerwerkami i w asyście mediów, sztuczna inteligencja coraz śmielej zadomawia się w naszym życiu. Ułatwia nam wykonywanie wielu codziennych czynności i wyręcza nas w sprawach, w których jest od nas po prostu lepsza, szybsza, sprawniejsza. Już dziś ponad 77% urządzeń korzysta z jakiejś jej formy. Prognozuje się, że w 2024 roku liczba asystentów AI przekroczy liczbę asystentów ludzkich. Do 2030 roku autonomiczny ma być co dziesiąty samochód. A to dopiero początek. Jednym z obszarów, w które AI wkracza coraz śmielej, jest programowanie. Tam, gdzie pracuje się z liczbami, kodem i algorytmami, pomoc sztucznej inteligencji okazuje się nieoceniona. Jak ją zaprosić do współpracy? Tego dowiesz się z naszego kursu. Jego tematyka obejmuje bowiem programowanie z wykorzystaniem takich narzędzi jak ChatGPT czy GitHub Copilot, a także tworzenie gier w Unreal Engine 5 i aplikacji w Pythonie. Pokażemy Ci, jak dzięki nowoczesnym technologiom uprościć i przyspieszyć pracę w popularnych językach programowania, a co za tym idzie – wejść na wyższy poziom kreatywności i zyskać nowe paliwo do rozwoju zawodowego. Jako uczestnik szkolenia zdobędziesz cenne umiejętności, które przełożą się na różne dziedziny Twojej pracy i pozwolą na eksplorację nowych, innowacyjnych rozwiązań z użyciem najnowszymi narzędziami sztucznej inteligencji. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W trakcie kursu między innymi: Zrozumiesz podstawy, na których bazuje sztuczna inteligencja – w tym uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, jak również pisanie odpowiednich promptów Uzyskasz wiedzę dotyczącą asystentów AI i zewnętrznego oprogramowania wspierającego Zobaczysz, jak AI może pomóc Ci w implementacji automatyzacji kodowania, tworzeniu środowisk programistycznych, a także szybkiej iteracji nowo powstałych projektów, które pozwolą na bezproblemową modyfikację i implementację kreatywnych sugestii Będziesz tworzyć projekty w Pythonie i gry w Unreal Engine 5 C++/BP z assetami stworzonymi z pomocą sztucznej inteligencji Nauczysz się szybciej budować strony internetowe i używać HTML Canvas i innych nowoczesnych narzędzi wspomagających proces tworzenia gier i aplikacji Szkolenie AI w praktyce. Kurs video. Narzędzia sztucznej inteligencji w programowaniu kończy się na poziomie podstawowym. Stanowi świetny wstęp do tematu i pretekst do bliższego zaprzyjaźnienia się ze sztuczną inteligencją w programowaniu. Pamiętaj, że AI będzie w stanie wspomóc Twoją pracę niezależnie od poziomu wiedzy i umiejętności, jakimi aktualnie dysponujesz. Programowanie nigdy nie było łatwiejsze, a wsparcie początkowych asystentów AI już pokazało, że może być ono dostępne dla każdego – a to dopiero początek!

Airflow. Kurs video. Zarządzanie i monitorowanie przepływu danych

Piotr Chudzik

Obierz kurs na... operowanie przepływami danych Jeśli pracujesz lub będziesz pracować na danych, prędzej czy później zetkniesz się z akronimem ETL. ETL, czyli wyodrębnianie, przekształcanie i ładowanie, jest procesem powszechnie stosowanym przez organizacje gromadzące i łączące dane z wielu źródeł w celu wspomagania zadań wykrywania, raportowania, analizowania i podejmowania decyzji. Apache Airflow pozwala na tworzenie wysokiej jakości procesów ETL i wprowadzenie optymalizacji niezależnie od infrastruktury końcowej (na przykład relacyjna baza danych, pliki json itp.). Korzystający z języka Python Airflow służy do harmonogramowania wielu zadań i przepływów pracy w projektach i organizacjach. Dlatego też będzie idealny dla osób, które są obeznane z Pythonem, muszą pracować na zbiorach danych i monitorować ich przepływ, ale nie chcą budować własnego narzędzia ETL. Jako rozwiązanie typu open source Apache Airflow jest coraz częściej wymagany na stanowiskach typu data engineer czy data analysis. Nic w tym dziwnego, skoro automatyzacja to jeden z najważniejszych procesów dzisiejszego IT, a główną zaletą Airflow jest właśnie ułatwienie automatyzowania procesów. Podstawowym sposobem definiowania zadań są tu acykliczne grafy skierowane (DAG), które określają relacje między operatorami, porządek i zależności. Airflow DAG może zawierać wiele gałęzi i to Ty będziesz decydować, które z nich mają być przestrzegane, a które będą pomijalne w trakcie wykonywania przepływu pracy. Nasz kurs obejmuje podstawowe tematy powiązane z orkiestracją zadań poprzez Apache Airflow. W jego trakcie dowiesz się, jak stworzyć w pełni proces za pomocą Airflow: skonfigurować zmienne globalne i połączenia, stworzyć DAG i jego scheduler czy konfigurację. Poznasz też najważniejsze elementy Airflow, takie jak Operator czy Sensor. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W trakcie kursu między innymi: Zobaczysz, jak poprawnie skonfigurować środowisko pracy Dowiesz się, czym jest DAG i na czym polega orkiestracja zadań Stworzysz operatory typu Bash, Empty, Python, SimpleHTTP i PostgreSQL Ustawisz scheduler i operację catch, a także domyślne argumenty DAG-a Skonfigurujesz sensory Uruchomisz polecenia SQL na bazie danych PostgreSQL Skonfigurujesz zmienne webservera za pomocą obiektów Param, Variable, Config Skorzystasz z szablonów Jinja do przekazywania parametrów Będziesz zarządzać zadaniami za pomocą grupowania, branchowania i tworzenia triggerów Airflow. Kurs video. Zarządzanie i monitorowanie przepływu danych zakończysz na poziomie podstawowym. Zdobyta wiedza pozwoli Ci samodzielnie przygotować proste orkiestratory zadań oparte na języku SQL i Python. Dodatkowo będziesz w stanie zabezpieczyć procesy za pomocą sensorów i wprowadzić zmienne globalne czy konfiguracje za pomocą obiektów webservera. Na zdobycie szczytu zawsze składa się postawienie tysięcy małych kroków. Aby zrozumieć rzeczy skomplikowane i złożone, należy najpierw przyswoić wiedzę w podstawowym zakresie. Materiał zawarty w powyższym kursie jest pierwszym krokiem dla osób, które widzą swoją przyszłość w branży IT.

Algorytmy i struktury danych. Kurs video. Java, JavaScript, Python

Artur Kulesza

Obierz kurs na... myślenie algorytmiczne Algorytm jest pojęciem ściśle związanym z programowaniem. Jak podaje definicja, algorytm to skończony ciąg jasno zdefiniowanych czynności koniecznych do wykonania pewnego rodzaju zadań. W efekcie ich wykonania następuje rozwiązanie postawionego problemu. Brzmi informatycznie? Oczywiście - wszak algorytm może zostać zaimplementowany w postaci programu komputerowego. Może, ale nie musi. Myślenie algorytmiczne jest przede wszystkim myśleniem matematycznym, nastawionym na rozwiązanie zadania. Dopiero potem informatycznym. Czy wiesz, że jednym z pierwszych etapów rekrutacji do największych na świecie firm technologicznych, takich jak Google, Facebook, Microsoft czy Amazon, jest rozwiązywanie problemu algorytmicznego na tablicy? Bez użycia komputera... Nie dzieje się tak przypadkiem. Kto bowiem potrafi myśleć algorytmicznie i udowodnić to kredą czy mazakiem na tablicy, ten poradzi sobie z każdym zadaniem programistycznym. I ten może nazywać siebie programistą wszechstronnym. Programistą analitycznym. Bardzo pożądanym na rynku pracy. Myślenia algorytmicznego można się nauczyć. W ramach tego kursu pokażemy Ci jak. Jesteś gotów wejść z nami na wyższy poziom programowania? Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Ten kurs video: Wprowadza w zagadnienia związane z myśleniem algorytmicznym Przedstawia, jak mogą wyglądać struktury danych Przybliża algorytmy sortowania Zapoznaje z teorią grafów Pozwala poćwiczyć programowanie dynamiczne Co więcej... Na koniec czeka Cię omówienie najczęstszych błędów popełnianych podczas rozwiązywania zadań na platformach rekrutacyjnych, a także poprawne rozwiązanie jednego z nich Algorytmy i struktury danych. Kurs video. Java, JavaScript, Python ukończysz z podstawową znajomością algorytmów i struktur danych. Będziesz samodzielnie rozwiązywać podstawowe problemy algorytmiczne, a także szacować ich złożoność obliczeniową. Algorytm najpierw, wdrożenie później Jeśli myślisz, że w programowaniu najważniejsze są znajomość języków, operowanie frameworkami i myszkowanie po bibliotekach, to... masz rację i mylisz się równocześnie. Masz rację, ponieważ bez wymienionych umiejętności trudno być programistą „praktycznym”, czyli takim, który wyczarowuje kolejne linijki działającego kodu. Mylisz się, ponieważ nawet najdłuższy ciąg znaków jest bez sensu, jeśli... jest bez sensu. Celem pisania kodu jest stworzenie działających rozwiązań konkretnych problemów. Tworzone oprogramowanie ma być użytkowe. Reagować na zasadzie „jeśli wystąpi zdarzenie A, to zareagować należy B, w przypadku gdy X, albo C, w przypadku gdy Y”. To jest zrąb algorytmu. Napisać czy narysować można go dowolnie - na kartce, na tablicy, na komputerze. Ważne, by działał. By był skuteczny. Umiejętność tworzenia takich algorytmów to poziom wyżej w programowaniu. To zdolność, która odróżnia programistę wyjątkowego od przeciętnego i która nigdy się nie zdezaktualizuje - myślenie logiczne, analityczne jest zawsze w programistycznej modzie.

Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib

Przemysław Dacko

Obierz kurs na analizę danych w Pythonie! Według raportu Digital 2022 liczba internautów to ponad 62% światowej populacji. Są nas miliardy i w krótkim czasie produkujemy miliardy danych. We współczesnym świecie zbiory danych postrzegane są niemal jak złoto, determinują bowiem kierunek rozwoju gospodarki. Jednakże tylko odpowiednio przetworzone dane stają się wartościowymi informacjami. Możemy przyjąć, że kształtują one każdy biznes, dlatego biznes chętnie sięga po analizę danych - naukę, w której surowe dane są analizowane w celu uzyskania na ich podstawie użytecznych informacji i wniosków. A więc jak przekuć zebrane dane w złoto? Branżowym standardem w analizie danych jest język Python i dystrybucja Anaconda wraz z licznymi pakietami data science. Zarezerwuj ponad 6 godzin na naukę, a wszystkie te niezbędne narzędzia i metodyki analizowania danych poznasz w ramach naszego kursu. W trakcie naszego profesjonalnego szkolenia wideo z analizy danych w Pythonie nauczysz się: Korzystać z dystrybucji Anaconda Używać programów Jupyter Lab i Jupyter Notebook Tworzyć wirtualne środowiska dla języka Python i nimi zarządzać Korzystać na poziomie podstawowym z języka Python Używać na poziomie podstawowym biblioteki Pandas, w tym: Obsługiwać DataFrame'y i sety Operować na DataFrame'ach i setach Wczytywać pliki Excel, CSV, tekstowe, pickle Wczytywać dane z baz danych i poprzez API Stosować metody oczyszczania danych: Usuwać puste wiersze Podglądać i przeglądać dane Zarządzać duplikatami Radzić sobie z błędnym typem danych Formatować tabele i dane Usuwać konkretne znaki Korzystać z metod manipulacji danymi: Zmieniać nazwy i dzielić kolumny Agregować dane i znajdować średnie, sumy, mediany, minimum i maksimum Grupować dane - sprawdzać teorię i analizować konkretne tendencje Sortować dane Filtrować dane Łączyć kilka źródeł i tabel w jedną Używać biblioteki Matplotlib i tworzyć wykresy: Tworzyć podstawowy wykres liniowy Edytować markery i linie Edytować etykiety i siatki Tworzyć subwykresy Tworzyć wykres scatterplot Tworzyć wykres słupkowy Generować histogram Tworzyć wykres kołowy Analizować dane i wyciągać wnioski z uzyskanych informacji Analiza danych w Pythonie. Kurs video. Pracuj z Jupyter, Pandas i Matplotlib rozpoczyna się konfiguracją środowiska Anaconda i instalacją bibliotek. W drugim rozdziale przestaną Ci być obce podstawy języka Python, poznasz między innymi operatory, listy, tuple, sety, słowniki, instrukcje warunkowe, pętle, funkcję lambda, RegEx i wyjątki. Po zaprzyjaźnieniu z Pythonem przyjdzie kolej na Pandas - bibliotekę oferującą struktury danych i operacje do manipulowania tabelami liczbowymi, a także szeregami czasowymi. Następnie czeka Cię dużo pracy z danymi; nauczysz się je oczyszczać, agregować i grupować. Po odpowiednim przygotowaniu danych kolej na ich wizualizację. W ostatnim rozdziale poznasz bibliotekę Matplotlib do generowania wizualizacji danych takich jak wykresy i histogramy. Kurs z analizy danych w Pythonie zakończysz na poziomie podstawowym. Będziesz w stanie samodzielnie stworzyć projekt analizy i przeprowadzić ją od wczytania danych po wnioski i wyniki w postaci tabel i wykresów. Pozbędziesz się uczucia skołowania, wywołanego wątpliwościami, od czego by rozpocząć naukę, a poznane zagadnienia pozwolą Ci na efektywny dalszy rozwój, wskażą bowiem wiele punktów wyjścia do kreowania swojej ścieżki w data science. Jakie zadania wykonuje analityk danych? Do codziennych zadań analityka należy zwiększanie wydajności poprzez wykrywanie wzorców w danych. Pod tym pojęciem kryje się realizowana na różne sposoby praca z danymi, w tym ich eksploracja, zarządzanie nimi, a także analiza statystyczna i wizualizacja danych. Analityk zajmuje się weryfikacją pewnych hipotez biznesowych i przygotowaniem raportów dla zarządu lub innych pracowników firmy. Jednocześnie zachowuje dużą samodzielność, eksplorując dane w sposób kreatywny i poszukując ciekawych zależności i zachowań. Już teraz jest to jeden z lepiej opłacanych zawodów w branży informatycznej, a analityk danych jest pożądanym pracownikiem z pogranicza IT i biznesu w każdej, zarówno większej, jak i mniejszej firmie. Zobacz także kursy wideo z .NET

Analiza danych w środowisku R. Kurs video. Poziom pierwszy. Manipulacja, modelowanie i wizualizacja danych w praktyce

Alicja Wolny-Dominiak

Obierz kurs na sprawniejszą analizę danych W dobie rozwoju technologii informatycznych i bazodanowych firmy gromadzą coraz więcej danych związanych z różnymi obszarami funkcjonowania przedsiębiorstwa. Praca z danymi powoli staje się codziennością działów marketingu i sprzedaży, w których konieczna okazuje się umiejętność szybkiego analizowania masowych informacji dotyczących profilu i zachowań klientów, źródeł ruchu na stronach WWW czy produktów przynoszących największe przychody w danym kanale dystrybucji. Kto potrafi błyskawicznie przetworzyć te dane i wyciągnąć z nich trafne wnioski, ten zyskuje przewagę konkurencyjną. Nic dziwnego, że rynek pracy jak gąbka chłonie specjalistów w zakresie analizy oraz wizualizacji danych. Sprzymierzeńcem w tych działaniach jest program R, czyli środowisko do obliczeń statystycznych, oraz współpracujące z nim R-Studio, stanowiące zestaw narzędzi do odzyskiwania danych utraconych z wewnętrznych i zewnętrznych nośników. Umiejętność sprawnego posługiwania się tym oprogramowaniem pozwala w bardzo elastyczny i indywidualny sposób przeprowadzać niezwykle zaawansowane analizy oraz profesjonalne wizualizacje danych. Co istotne, praca z nimi nie wymaga posiadania dużej wiedzy z dziedziny programowania — skupia się przede wszystkim na problemach stricte związanych z analizą. Niniejszy kurs video pozwala na szybkie rozpoczęcie samodzielnego działania w R-Studio i pokazuje możliwości, jakie oferuje środowisko R. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W trakcie niniejszego kursu video: Zobaczysz, na czym polega obróbka danych i jak zautomatyzować ten proces. Przeprowadzisz obliczenia statystyczne na zbiorach danych, a następnie je zautomatyzujesz. Zapoznasz się z zagadnieniem modelowania statystycznego. Będziesz wizualizować dane, wyniki oraz uzyskasz wykresy statystyczne. Co więcej... Nauczysz się wykonywać aplikację webową dla powyższych czynności. Analiza danych w środowisku R. Kurs video. Poziom pierwszy. Manipulacja, modelowanie i wizualizacja danych w praktyce kończy się na poziomie podstawowym. Jego słuchacz zdobędzie bazową wiedzę z obszaru statystyki opisowej oraz pracy w środowisku R i narzędziu R-Studio, dzięki czemu będzie w stanie samodzielnie ją rozwijać. Witaj w programie R Program, środowisko albo — jeszcze inaczej — język R to oprogramowanie typu open source, co oznacza, że rozwijają go sami użytkownicy, a korzystanie z niego jest nieodpłatne. Współpracuje z komputerami zarówno z Linuksem, jak i z Windowsem oraz macOS. Dostarcza szeroką gamę technik statystycznych (takich jak modelowanie liniowe i nieliniowe, klasyczne testy statystyczne, analiza szeregów czasowych, klasyfikacja czy grupowanie) oraz graficznych. Powszechnie korzysta się z niego w biznesie, bioinformatyce czy medycynie — do badań klinicznych. Jest na tyle popularny, że producenci komercyjnych pakietów statystycznych (na przykład SAAS lub Statistica) oferują dedykowane mechanizmy, dzięki którym ich oprogramowanie współpracuje z R. Dowiedz się, czym jest i jak działa pakiet R Kurs, dzięki któremu opanujesz podstawy pracy z językiem R oraz narzędziem R-Studio, trwa cztery godziny. W tym czasie dowiesz się, czym jest środowisko R i R-Studio i jak je zainstalować na swoim komputerze. Poznasz składnię programu R: rodzaje obiektów, wymuszanie typu zmiennej, wektor, macierz, listę faktor, ramkę danych data.frame, działania wektorowe, if oraz pętlę. Będziesz manipulować danymi — wczytywać je, agregować, filtrować, sortować i łączyć. Wykonasz analizę danych — i poznasz przy tym kolejne pojęcia: zmienną losową, jej rozkład i wybrane rozkłady, korelację i regresję oraz analizę szeregu czasowego (dekompozycja, średnia ruchoma, prognozowanie). Zobaczysz podstawowe wykresy wykonywane w technice tradycyjnej, dowiesz się, na czym polega formatowanie i personalizacja wykresu, poznasz nowoczesne wykresy z pakietem ggplot2, htmlwidgets i mapy z ggplot. Zaznajomisz się również z budową webowej aplikacji R Shiny. Tylko dla wtajemniczonych Osoba korzystająca z programu R może zajmować się wszystkim, co dotyczy danych i ich obróbki, analiz statystycznych czy wizualizacji. Poszerzając samodzielnie zakres wiedzy, będzie potrafiła budować modele statystyczne bazujące na zmiennych losowych i ich rozkładach, wykonywać na własne potrzeby różnego rodzaju symulacje, tworzyć modele predykcyjne i inne eksperymenty w ramach uczenia maszynowego oraz automatyzować wymienione czynności.

Android Studio. Kurs video. Narzędzia Android developera

Michał Szczepanik

Obierz kurs na... szybsze i efektywniejsze projektowanie aplikacji mobilnych Mobile, mobile, mobile... Smartfon stanowi dziś niezbędny element wyposażenia niemal każdej męskiej kieszeni i damskiej torebki. Smartfon, a w nim ulubione i niezbędne aplikacje. Muszą działać bezbłędnie - szybko się uruchamiać, nie zawieszać, a bateria musi być wytrzymała... Zdolność do ich projektowania jest na rynku pracy umiejętnością pożądaną - powstał nawet zawód developera aplikacji mobilnych - a specjaliści z tej dziedziny są pilnie poszukiwani! Warto więc nauczyć się pisać programy przeznaczone specjalnie dla segmentu mobile i poznać przeznaczone do tego celu środowiska programistyczne. W przypadku najpopularniejszego systemu - mowa o Androidzie - takim środowiskiem jest Android Studio firmy Google. Android Studio jest mocno rozbudowane i bogate w narzędzia, których istnienia początkujący użytkownik może być nieświadomy. Jeśli nie zna narzędzi wspomagających, nie korzysta z nich, a szkoda. Po co tracić 50 procent swojego czasu na pisanie w kółko podobnego kodu i dalsze 30 procent na szukanie błędów i debugowanie, skoro dzięki udogodnieniom środowiska Android Studio można znacznie ten czas zredukować? Weź udział w naszym kursie i poznaj wewnętrzne i zewnętrzne narzędzia oraz pluginy, dzięki którym zautomatyzujesz pewne zadania, wykonanie innych zaś bardzo sobie ułatwisz. Po zakończeniu tego kursu będziesz w stanie znacznie zoptymalizować swoją pracę jako programista. Część prezentowanych w szkoleniu rozwiązań nie ogranicza się tylko do projektowania pod system Android, przydadzą Ci się one także na przykład podczas pracy nad aplikacją działającą pod iOS-em. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Z kursu video nauczysz się między innymi: Efektywnej obsługi środowiska programistycznego Android Studio. Pracy z kodem i tego, jak używać jego statycznych analizatorów. Stosowania multi cursora do przyspieszenia pracy. Obsługi narzędzi developerskich zintegrowanych z Android Studio, takich jak Profiler, Layout Inspector, APK Analyzer. Wykorzystania przydatnych pluginów do pracy z kodem. Wykorzystania pluginów do generowania powtarzającego się kodu i typowych struktur. Obsługi narzędzi do optymalizacji rozmiaru pliku APK. Używania narzędzi przydatnych w debugowaniu. Co więcej... ...przekonasz się, że Fastlane to narzędzie przydatne nie tylko podczas pracy nad aplikacją na iOS. Android Studio. Kurs video. Narzędzia Android developera kończy się na poziomie średnio zaawansowanym. Istotne jest to, że aby w pełni skorzystać z dostępnej dzięki szkoleniu wiedzy, należy do niego przystąpić przynajmniej z podstawową znajomością systemu Android - posiadać umiejętność używania najważniejszych jego komponentów oraz znać podstawy Android Studio. By programować dla Androida... ...należy dobrze poznać jego środowisko programistyczne, którym jest Android Studio. Zostało ono stworzone przez firmę Google na bazie środowiska IntelliJ. Adresatami Android Studio są oczywiście developerzy tworzący aplikacje pod system mobilny Google. Narzędzie pozwala opracowywać, testować i debugować aplikacje. Do tego jest proste i intuicyjne, co chwalą sobie programiści tworzący na potrzeby mobile, ze szczególnym uwzględnieniem osób, które stawiają pierwsze kroki w zawodzie Android developera. Android Studio przejęło najlepsze rozwiązania środowiska IntelliJ i zostało dodatkowo usprawnione - pozwala na wygodną pracę z kodem źródłowym, ma przejrzysty, konfigurowalny interfejs graficzny, funkcję kolorowania składni oraz mechanizm zakładek, dzięki czemu można operować w nim na kilku plikach równocześnie. Przy znajomości dodatkowych narzędzi, które omawiamy w tym kursie, Android Studio staje się wprost wymarzonym środowiskiem Android developera! Wszystkie narzędzia Androida Powiedzmy - prawie wszystkie. Te najważniejsze. Poznasz je podczas dwóch godzin spędzonych z naszym kursem video. Zaczniemy od pracy z kodem - od jego analizy, refaktoringu i generacji z uwzględnieniem wszystkich przydatnych opcji, w tym multi cursora. Następnie przejdziemy do narzędzi wewnętrznych Android Studio, czyli między innymi Layout Inspectora i Profilera. Kolejny blok szkoleniowy poświęcony jest zagadnieniom związanym z pluginami, w tym poprawnej czytelności kodu, generatorom kodu, pracy ze stringami i automatycznemu wykrywaniu błędów. Wreszcie sporo czasu zajmie nam poznanie takich narzędzi jak Vysor, Fabric, Fastlane, Stetho i Gradle. Pokrótce omówimy inne przydatne narzędzia, a na koniec zajmiemy się analizą APK (DeGuard) oraz opcjami developerskimi. Nie przewiduj przyszłości - twórz ją!