Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek

Piotr Szajowski

Obierz kurs na... machine learning! Uczenie maszynowe obejmuje techniki wykorzystywane najczęściej w obszarze określanym mianem sztucznej inteligencji — a właśnie ona jest w tej chwili jednym z głównych kierunków rozwoju technologicznego branży IT. Niesamowite jest to, że po odpowiednim przekształceniu wiele problemów praktycznych, inżynierskich czy też biznesowych można rozwiązać właśnie z użyciem uczenia maszynowego. Można dzięki niemu wyszukiwać zdjęcia, na których znajdują się te same lub podobne obiekty, klasyfikować teksty z danej dziedziny, szacować, jak potoczy się kariera absolwenta szkoły i jaki kolejny produkt klient umieści w koszyku. Rozwiązania takich problemów są źródłem budowania wartości właściwie w każdej branży, w której nastąpiła już choćby minimalna cyfryzacja. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pomoże Ci zorientować się w najważniejszych kwestiach dotyczących uczenia maszynowego i poznać techniki budowania praktycznych modeli, pozwalających swobodnie poruszać się w dużych zbiorach danych i wyłuskiwać z nich potrzebne informacje. Wgryź się w podstawy uczenia maszynowego i wykorzystaj je już dziś — ta rewolucja dzieje się naprawdę! Czego nauczysz się podczas naszego profesjonalnego szkolenia? Zainstalujesz i skonfigurujesz środowisko Anaconda. Nauczysz się korzystać z Google Colaboratory. Poznasz dobre praktyki w uczeniu maszynowym (w tym metody projektowe). Zobaczysz, jak wygląda wczytywanie danych i manipulowanie nimi za pomocą biblioteki Pandas. Wykorzystasz modele zaimplementowane w bibliotece Scikit-Learn (sklearn) do rozwiązania problemów:  klasyfikacji,  regresji,  redukcji wymiaru,  poszukiwania skupień. Zbudujesz modele sieci neuronowych w bibliotece Keras/Tensorflow (w tym modele sieci konwolucyjnych i rekurencyjnych). Sprawdzisz, jak wykorzystać biblioteki MLextend do analiz asocjacji. W kolejnych krokach opanujesz technikę transfer learningu, dokonasz optymalizacji hiperparametrów modeli i odkryjesz, jak działa konteneryzacja rozwiązań z użyciem Dockera. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek zakończysz na poziomie podstawowym, ale Twoja wiedza zwiększy się zdecydowanie. Bezpośrednio dzięki umiejętnościom zdobytym w czasie kursu będziesz potrafił zbudować takie rozwiązania jak: klasyfikator obrazów (na przykład rozpoznający, że na obrazie z kamery bezpieczeństwa pojawił się jakiś konkretny obiekt), klasyfikator tekstów (na przykład pozwalający zaklasyfikować wiadomości do odpowiedniej kategorii), model do prognozy zjawisk obserwowanych w czasie (na przykład prognozujący liczbę samochodów, które przejeżdżają dany odcinek drogi), model mierzący różne wartości liczbowe na podstawie obrazów (na przykład taki, który jest w stanie stwierdzić, jak bardzo nachylony jest obiekt znajdujący się na zdjęciu), model pozwalający wyszukiwać obiekty o podobnych cechach (na przykład zdjęcia zawierające podobne obiekty). Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe Sztuczna inteligencja w połączeniu z rozwojem narzędzi big data, usług chmurowych i stopniowym zwiększaniem mocy obliczeniowej nawet komputerów klasy PC coraz szybciej przekształca branżę IT. Dzięki temu, że należące do niej wielkie firmy udostępniły na zasadach open source wiele narzędzi i bibliotek, które pozwalają na szybkie i sprawne budowanie rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym, rozwój tej dziedziny przyspiesza jeszcze bardziej. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek pozwoli Ci odkryć najważniejsze techniki uczenia maszynowego i dostosować modele do Twoich celów. Oprócz przykładów zastosowania klasyfikacji z użyciem płytkiego i głębokiego uczenia maszynowego oraz zastosowania regresji znajdziesz tu przykłady uczenia nienadzorowanego, optymalizacji hiperparametrów oraz konteneryzacji wytrenowanych modeli za pomocą Dockera. Przyjmij zaproszenie do świata AI! Trudno określić, jak będzie się rozwijać uczenie maszynowe w przyszłości, jednak pewne jest, że przynajmniej w najbliższych latach będzie to dziedzina znajdująca coraz więcej praktycznych zastosowań. Zaobserwować można postępującą „demokratyzację” uczenia maszynowego — narzędzia stają się coraz łatwiejsze w użyciu, dostępne są już wytrenowane modele, które dzięki technice transfer learningu łatwo jest zaprząc do rozwiązywania własnych problemów, a usługi chmurowe, oferujące możliwość użycia komputerów o dużej mocy obliczeniowej, mają na tyle przystępne ceny, że każda firma czy nawet osoba prywatna może sobie pozwolić na korzystanie z tych narzędzi. To wszystko powoduje, że wiele osób pragnie jak najszybciej poznać techniki związane z uczeniem maszynowym i ze sztuczną inteligencją. Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek to najlepszy wstęp do praktycznego zastosowania metod zdecydowanie ułatwiających pracę z dużymi zbiorami danych. Po tym kursie już nigdy nie będziesz musiał ręcznie szukać igły w stogu siana. Tylko dla wtajemniczonych W 2020 roku firma OpenAI udostępniła API do modelu GPT-3, którego najobszerniejsza wersja zawiera przeszło 170 miliardów parametrów (dla porównania: modele omawiane podczas szkolenia Machine learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek mają maksymalnie kilkadziesiąt milionów parametrów). Okazuje się, że tak duży model, wytrenowany na ogromnym zbiorze tekstów, zaczyna mieć już pewne cechy, których spodziewać by się można po przyszłych modelach „ogólnej sztucznej inteligencji” — potrafi rozwiązywać zadania, do których nie został bezpośrednio wytrenowany. Jego możliwości są oczywiście nadal bardzo dalekie od możliwości ludzkiego mózgu, jednakże jego potencjalne praktyczne zastosowania są przeogromne, wręcz przełomowe. Obecnie dostęp do modelu GPT-3 jest możliwy jedynie przez API udostępniane beta testerom, ale gdy tylko dostęp ten stanie się powszechny, warto poeksperymentować z tym modelem i sprawdzić jego działanie.     Jak zrozumieć działanie modeli klasyfikacji w Pythonie?    

NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python

Anna Kotarba

Obierz kurs na... wymianę myśli ze sztuczną inteligencją Czy zastanawiasz się czasem nad tym, jak to możliwe, że jesteśmy w stanie "rozmawiać" z maszynami? Że coś mówimy, a one nas rozumieją i odpowiadają na nasze pytania, realizują polecenia, wykonują zadania? I na odwrót - to one mówią (i piszą) do nas słowami, które są dla nas jasne? Przetwarzaniem języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP) zajmuje się interdyscyplinarna dziedzina, łącząca między innymi zagadnienia sztucznej inteligencji, a także językoznawstwa i analityki. NLP pozwala rozwiązywać takie problemy jak automatyczne streszczanie tekstu, tłumaczenie maszynowe (na przykład Google Translate), generowanie mowy czy opinion mining (co na język polski tłumaczy się jako analizę sentymentu - emocjonalnego wydźwięku wypowiedzi). Brzmi ciekawie? NLP to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin opartych na sztucznej inteligencji. W codziennej pracy korzystają z niej na przykład analityk danych i data scientist, do których zadań należy zrozumienie danych tekstowych - między innymi kategoryzowanie tekstów, automatyczne streszczanie artykułów/książek, automatyczna analiza lub moderowanie komentarzy, a także tłumaczenie maszynowe. Jeśli myślisz o tego typu karierze, ten kurs pozwoli Ci opanować podstawy natural language processing. Dowiesz się z niego, czym jest tokenizacja i lematyzacja i jak się przeprowadza analizę sentymentu. Przykłady używane w ramach szkolenia prezentowane będą z użyciem języka Python - najpopularniejszego języka programowania w data science. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Dzięki udziałowi w proponowanym przez nas kursie: Nauczysz się importowania plików tekstowych (TXT i PDF) Przeprowadzisz analizę tekstu w bibliotece spaCy: tokenizację, lematyzację, stemming Będziesz procesować tekst za pomocą wyrażeń regularnych i za pomocą named entity recognition Porównasz teksty przy użyciu algorytmu word2Vec Dokonasz zamiany mowy na tekst i tekstu na mowę Poznasz modele analizy sentymentu Zamodelujesz tematy w tekście NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w języku Python kończy się na poziomie podstawowym, przy czym lekko zahacza o poziom średnio zaawansowany. Szkolenie pozwoli Ci zrozumieć podstawy przetwarzania języka naturalnego na język maszyny. A wszystko prowadzi do ChatGPT... Rozwinięcie technologii NLP zaowocowało rozwojem chatbotów (w tym głośnego ChatGPT). Wcześniej tego typu maszyny miały trudności z odpowiadaniem na pytania użytkowników. Obecnie coraz więcej chatbotów opiera się w działaniu na NLP i sztucznej inteligencji. Są one w stanie płynnie odpowiadać na pytania i wykonywać dla użytkowników rozmaite zadania, jakie do tej pory realizowali pracownicy działu obsługi klienta - takie jak choćby anulowanie biletów lub przebookowanie ich na inny termin. Chatboty stały się popularnym sposobem utrzymywania przez organizacje kontaktu z klientami i odpowiadania na ich pytania i wątpliwości. Można je znaleźć zarówno na stronach internetowych, jak i w aplikacjach i należy się spodziewać intensywnego rozwoju tego działu informatyki - zatem także rosnącego zapotrzebowania na specjalistów do spraw natural language processing.

OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych

Mateusz Zimoch

Obierz kurs na przetwarzanie obrazów w Pythonie Przetwarzanie obrazów to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która znajduje zastosowanie w licznych branżach, takich jak medycyna, motoryzacja, przemysł rozrywkowy, bezpieczeństwo, rolnictwo czy marketing. Umożliwia automatyczne rozpoznawanie obiektów, analizę obrazów medycznych i tworzenie interaktywnych aplikacji korzystających ze sztucznej inteligencji. Warto się zagłębić w techniki przetwarzania obrazów, które stały się dostępniejsze i skuteczniejsze niż kiedykolwiek wcześniej dzięki lepszemu wykorzystaniu mocy obliczeniowej niezbędnej do procesowania sieci konwolucyjnych (CNN) i algorytmów YOLO. Ponadto modele generatywne, jak DALL-E czy Midjourney, oferują możliwości generowania obrazów na potrzeby trenowania modeli AI, co pozwala zwiększać różnorodność i wielkość puli danych (ang. data augmentation). Powszechnym narzędziem w segmencie computer vision jest biblioteka OpenCV. Jest używana do analizy obrazów, rozpoznawania obiektów, detekcji twarzy, wykrywania ruchu czy segmentacji obrazów. OpenCV oferuje dostęp do szerokiego zakresu narzędzi i algorytmów, a dobre opanowanie biblioteki otwiera drzwi do ciekawych projektów związanych z widzeniem komputerowym. Umiejętność przetwarzania obrazów jest niezwykle ceniona na rynku pracy - specjaliści mogą liczyć na atrakcyjne stanowiska i różnorodne wyzwania technologiczne. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia Podczas kursu: Zrozumiesz, czym jest przetwarzanie obrazów i jakie ma zastosowania Zainstalujesz i skonfigurujesz bibliotekę OpenCV w Pythonie Skonfigurujesz środowisko Jupyter Notebook i Google Colaboratory Zapoznasz się z klasycznym podejściem w przetwarzaniu obrazów na podstawie zadania z wykrywaniem obiektów na obrazie Zrozumiesz podstawy działania w pełni połączonych sieci neuronowych Wprowadzisz się do sieci konwolucyjnych (CNN) i ich zastosowania w przetwarzaniu obrazów Zbudujesz proste modele CNN od podstaw przy użyciu biblioteki Tensorflow (moduł Keras) w Pythonie Zapobiegniesz przeuczeniu sieci neuronowych Wykorzystasz gotowe architektury sieci neuronowych Zastosujesz techniki przetwarzania obrazów i CNN do detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach Poznasz algorytm YOLO Wykorzystasz techniki wzbogacania danych obrazowych (obracanie, przesuwanie, zmiana jasności, zoomowanie, odwracanie lustrzane itp.) Zrozumiesz koncepcję transfer learningu i jego zalety Skorzystasz z gotowych modeli do rozwiązania nowych problemów przetwarzania obrazów za pomocą transfer learningu Szkolenie OpenCV i Python. Kurs video. Przetwarzanie obrazów z zastosowaniem sieci neuronowych otworzy przed Tobą praktyczne zastosowania przetwarzania obrazów. To unikalna okazja do zrozumienia, jak ewoluowały techniki przetwarzania obrazów i jakie korzyści niosą za sobą najnowsze technologie. Na początek nauczysz się obsługi narzędzi, w tym instalacji i konfiguracji OpenCV, a także środowisk Jupyter Notebook i Google Colaboratory. Następnie poznasz klasyczne metody przetwarzania obrazów, w tym filtrację i detekcję krawędzi, i zapoznasz się z nowoczesnymi podejściami opartymi na sieciach konwolucyjnych (CNN). Zbudujesz proste modele CNN - od podstaw, nauczysz się także zapobiegać ich przeuczeniu i używać gotowych architektur sieci neuronowych. Zapoznasz się z technikami wzbogacania danych obrazowych i koncepcją transfer learningu, aby jeszcze efektywniej trenować modele. Na koniec nabędziesz umiejętności stosowania technik przetwarzania obrazów do detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach za pomocą algorytmu YOLO. Kurs ukończysz na poziomie średnio zaawansowanym i będziesz w stanie samodzielnie napisać konwolucyjną sieć neuronową z Tensorflow do wybranego zadania przetwarzania obrazu lub użyć gotowej architektury opartej na transfer learningu. Systematyczność i ciężka praca to droga do sukcesu. Nikt nie urodził się wszechwiedzący. Jeśli będziesz poświęcać godzinę dziennie na naukę i samorozwój, prędzej czy później osiągniesz zamierzony cel.  

OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python

Mateusz Zimoch

Wybierz kurs OpenCV online Ludzkie oko jest doskonałe. Przez narząd wzroku codziennie odbieramy multum bodźców z otoczenia. Nasz mózg ma nie lada zadanie – zinterpretować to, co widzimy. To właśnie rozpoznanie i klasyfikacja obrazu mają kluczowy wpływ na rozumienie czerpanych ze świata informacji. A jak widzi komputer? Naukowcy zwykli podglądać i naśladować mechanizmy zachodzące w przyrodzie. Tak oto nasza percepcja wzrokowa stała się pierwowzorem dla wizji komputerowej (computer vision). Ta rewolucyjna dziedzina informatyki jest poświęcona rozumieniu informacji wizualnych przez maszynę. Pomimo że proste algorytmy przetwarzania obrazów towarzyszą ludzkości od 60 lat, rozwój widzenia komputerowego jest wykładniczy. Dotyczy w szczególności ostatniej dekady. Przełom ten jest związany z coraz większą mocą obliczeniową współczesnych komputerów i kart graficznych. Dzięki zrównoleglaniu złożonych obliczeń postęp technologiczny zrewolucjonizował także uczenie maszynowe i uczenie głębokie. Niegdyś niemożliwe trenowanie sieci neuronowych na podstawie dużej ilości danych wejściowych jest dziś typowym zadaniem. Kamery rejestrujące ruch, autonomiczne samochody, biometria i rozpoznawanie twarzy to już nie science fiction – to część naszej rzeczywistości! A więc dowiedz się, jak... widzą maszyny, i nie daj się prześcignąć współczesności! Poznaj OpenCV - największą wieloplatformową bibliotekę do przetwarzania obrazów i video. Znajdziesz tu wiele wbudowanych funkcji i algorytmów do analizy ruchu, detekcji obiektów i rozpoznawania gestów. OpenCV przystosowane jest do analizy w czasie rzeczywistym. Z powodzeniem obsługuje głębokie sieci neuronowe, a nawet generatywne sieci współzawodniczące GAN. By nauka była jeszcze przyjemniejsza, wszystkie przykłady zaimplementowano w Pythonie. Według rankingów popularności to najpowszechniej używany język programowania. Mało tego - jest także technologią numer jeden stosowaną przez inżynierów machine learning i data science. Co Cię czeka w trakcie kursu OpenCV online? Podczas pracy z kursem video OpenCV poznasz takie zagadnienia jak: Podstawy Pythona, Jupyter Notebooka, Google Colabolatory Biblioteka OpenCV Obsługa obrazów (ładowanie, wyświetlanie, zapisywanie) Obsługa video i streamów Rysowanie elementów na obrazie (linie, tekst, polilinie) Transformacje obrazu (skalowanie, rotacja, translacja) Transformacje afiniczna i perspektywiczna Progowanie - różne rodzaje Wyrównanie histogramu, CLAHE Rozmycie i wykrywanie krawędzi Operator Sobela i Canny’ego Wykrywanie konturów Transformata Hougha Operacje morfologiczne Użycie klasyfikatora Haara i klasyfikatora HOG Trenowanie własnego klasyfikatora HOG Nakładanie obrazów OCR - optyczne rozpoznawanie znaków Przetwarzanie wzorców Pisanie i zastosowanie sieci neuronowej i konwolucyjnej Zastosowanie gotowych wag i konfiguracji sieci neuronowych Algorytm YOLO Co więcej... Nauczysz się trenować własny klasyfikator do detekcji marek samochodów W projekcie praktycznym dowiesz się, jak wyodrębnić tekst z obrazów - przed Tobą analiza i wykrywanie cyfr z karty kredytowej! OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python wprowadzi Cię w praktyczne zagadnienia wizji komputerowej. Od podstaw poznasz bibliotekę OpenCV - od najprostszych instrukcji aż po zakres średnio zaawansowany. Nauczysz się rysować obiekty, wykrywać krawędzie i kontury, a także wykonywać transformacje obrazów (skalowanie, rotację, translację). Za pomocą klasyfikatora Haara przeprowadzisz detekcję twarzy. Następnie płynnie przejdziesz do trenowania własnych klasyfikatorów i pisania sieci konwolucyjnej. Dowiesz się, jak przetwarzać obraz i video z użyciem algorytmów uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Po ukończeniu szkolenia będziesz w stanie samodzielnie dodać moduł logowania z rozpoznawaniem twarzy na swoją stronę internetową czy wdrożyć algorytm zliczający liczbę aut, które przejeżdżają po drodze. OpenCV. Kurs video. Przetwarzanie obrazów w języku Python jest właściwym przewodnikiem zarówno dla kogoś, kto jeszcze nie pracował z obrazami, jak i dla osoby średnio zaawansowanej - pozwoli uporządkować wiedzę i dokonać podsumowania podstawowych możliwości. Machine learning engineer Specyfika pracy machine learning engineera z nastawieniem na obraz polega na dużym zróżnicowaniu. Od inżyniera wizji komputerowej wymaga się zdolności analitycznego myślenia, rozwiązywania problemów matematycznych i znajomości bibliotek używanych do obróbki obrazu. Podstawowym zadaniem na tym stanowisku jest tworzenie algorytmów, które będą przetwarzać duże zbiory danych wizualnych. Przydatne są także umiejętności interpersonalne, gdyż często potrzebna jest konsultacja ze specjalistami innych dziedzin. Znane koncerny, jak również startupy chętnie wdrażają systemy wizyjne, by zautomatyzować złożone procesy. Ofert pracy stale przybywa, a wizja komputerowa to silnie rozwijająca się branża. Dziedziny, w których jej stosowanie stwarza nowe możliwości, to robotyka, medycyna, astronomia, radiologia, metrologia, sejsmologia, metalurgia i wiele innych. Systematyczność i ciężka praca to droga do sukcesu. Nikt nie urodził się wszechwiedzący. Jeśli będziesz poświęcać godzinę dziennie na naukę i samorozwój, prędzej czy później osiągniesz zamierzony cel. W naszej ofercie znajdziesz też kurs Adobe Photoshop dostępny w naszej ofercie.

Power BI Desktop. Kurs video. Wykorzystanie narzędzia w analizie i wizualizacji danych

Marcin Paluszkiewicz

Więcej niż Excel. Więcej, szybciej, skuteczniej Termin business intelligence ostatnimi czasy jest odmieniany przez wszystkie przypadki. Według raportu Gartnera z 2020 roku aktualnie liderem w dziedzinie narzędzi BI jest Microsoft - ten kurs video oferuje możliwość zapoznania się z jednym z nich. Power BI, bo o nim mowa, pozwala efektywnie analizować dane w czasie rzeczywistym. Za pośrednictwem tego narzędzia można podłączyć się do źródła danych, zamodelować je, a następnie zwizualizować przy użyciu interaktywnych dashboardów. A wszystko to o wiele szybciej i bardziej efektywnie niż w Excelu. Excel zresztą przestaje wystarczać, gdy pojawia się konieczność dokonania analizy interaktywnej. Power BI w podstawowej wersji jest narzędziem darmowym, pozostaje więc dostępny dla każdego. Co może nawet istotniejsze, jest prosty w obsłudze i zdecydowanie bardziej wydajny niż Excel. Z tych kilku kluczowych powodów korzystają z niego chętnie nie tylko działy kontrolingu i analiz, ale również działy księgowe, logistyczne i HR. Umiejętność współpracy z Power BI staje się powoli obowiązkowa dla pracowników tych sektorów przedsiębiorstw, w których przeprowadza się różnego rodzaju obliczenia i pracuje na danych, stanowi także atut osób poszukujących pracy lub chcących się przebranżowić. W dużym skrócie: Power BI jest narzędziem dla każdego, kto pracuje z danymi, niezależnie od tego, czy działa na trzystu, czy na kilkudziesięciu milionach wierszy. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W trakcie tego kursu video: Dowiesz się, jak pobierać dane do Power BI z różnych źródeł. Nauczysz się pracować z danymi w programie. Będziesz scalać i dołączać zapytania. Stworzysz relacyjny model danych, kolumny obliczeniowe i miary przy wykorzystaniu DAX (Data Analysis Expressions). Dokonasz analizy danych z wykorzystaniem między innymi funkcji Time Intelligence. Opanujesz sztukę budowania dashboardów w Power BI. Co więcej... Opublikujesz raport w usłudze powerbi.com, a potem wyeksportujesz go do PowerPointa i formatu PDF. Power BI Desktop. Kurs video. Wykorzystanie narzędzia w analizie i wizualizacji danych kończy się na poziomie średnio zaawansowanym. Po ukończeniu szkolenia słuchacz będzie w stanie samodzielnie korzystać z najbardziej potrzebnych funkcji oferowanych w Power BI. Specjalista pracujący z narzędziem Power BI... ...zajmuje się na co dzień pobieraniem danych z rozmaitych źródeł - od plików excelowych, przez tekstowe, aż po bardziej wyrafinowane bazy danych. Dane te scala i przetwarza w taki sposób, by nadawały się do analizy. Korzystając z możliwości oferowanych przez Power BI i nie zapominając o starym, dobrym Excelu, tworzy czytelne raporty, które trafiają następnie do różnych osób w firmie. Najczęściej oczywiście do przełożonych. Osoba znająca narzędzie Power BI trafi więc najpewniej do działu kontrolingu lub analiz, choć znajomość tej Microsoftowej usługi otwiera znacznie szersze możliwości, włącznie z karierą BI developera. A ponieważ Power BI to narzędzie stosunkowo nowe, zna go niewielu ubiegających się o stanowiska związane z pracą z danymi. Trudno jest w dzisiejszych czasach wybić się umiejętnościami obsługi Excela - wielu jest ekspertów w tym zakresie. Za to niewiele osób potrafi korzystać z narzędzi BI - to Twoja szansa, by się wyróżnić.

Power BI. Kurs video. Kompleksowe przygotowanie do pracy Power BI developera

Piotr Jaroszuk, Marcin Paluszkiewicz

Obierz kurs na... Power BI Termin business intelligence jest ostatnimi czasy odmieniany przez wszystkie przypadki. Według raportu Gartnera z 2020 roku liderem w dziedzinie narzędzi BI jest firma Microsoft. Za pośrednictwem udostępnianej przez nią usługi Power BI można podłączyć się do źródła danych, zamodelować je, a następnie zwizualizować przy użyciu interaktywnych dashboardów. A wszystko to o wiele szybciej i bardziej efektywnie niż w Excelu, nawet z Power Query i Power Pivot. Wyobraź sobie, że Twoje raporty są codziennie rano opatrywane zaktualizowanymi danymi i trafiają do odpowiednich odbiorców już w przefiltrowanej dla nich formie, a to wszystko automatycznie, bez nawet jednego kliknięcia myszką czy użycia kodu w VBA. I zostaje więcej czasu na kawę, który inaczej trzeba by było spędzić na wysyłaniu „exceli” e-mailem! Excel zresztą przestaje wystarczać, gdy pojawia się konieczność dokonania analizy interaktywnej. Już w wersji darmowej Power BI może go w tym zakresie zastąpić. Wersje Pro i Premium, będące tematem tego kursu, otwierają ogrom możliwości przekraczających to, co można osiągnąć przy użyciu arkuszy kalkulacyjnych i tabel przestawnych. Power BI to rozwiązanie konkurencyjne dla takich narzędzi jak Tableau, SAP Analytics Cloud czy Google Data Studio. W pełni zintegrowany z ekosystemem Microsoft (pliki Excel, dane na Sharepoint/OneDrive, Azure, Active Directory), stanowi prosty wybór dla firm, które już korzystają z udogodnień spod znaku MS. Dlatego Power BI developerzy są w ostatnim czasie intensywnie poszukiwani na rynku. W dużym skrócie: Power BI jest narzędziem dla każdego, kto pracuje z danymi, niezależnie od tego, czy działa na trzystu, czy na kilkudziesięciu milionach wierszy. Proponowany przez nas kurs jest przeznaczony dla osób, które mają już za sobą pierwsze kroki w obsłudze Power BI Desktop, stworzyły raporty i chciałyby odkryć, jak wygląda realna praca z serwisem Power BI i współdzielenie raportów w środowisku dużej albo średniej firmy. Jeśli chcesz poznać cały proces, od pobrania i przygotowania danych aż po dystrybucję raportów do odpowiednich odbiorców, w sposób symulujący codzienne zmagania Power BI developera - jesteś we właściwym miejscu. Owszem, można zacząć ten kurs bez żadnego wcześniejszego doświadczenia z Power BI, jednak zalecamy, aby uczestnik szkolenia miał za sobą pierwsze raporty w Power BI Desktop albo czuł się swobodnie w analizie danych w Excelu. Power BI. Kurs video. Kompleksowe przygotowanie do pracy Power BI developera kończy się na poziomie zaawansowanym. Zdobyte umiejętności   Być jak Power BI developer Po przyswojeniu wiedzy zawartej w kursie będziesz gotowy do podjęcia pracy jako Power BI developer. Bez problemu poradzisz sobie z pobieraniem i przekształcaniem danych, tworzeniem i optymalizacją modelu danych, budowaniem efektywnych raportów i zarządzaniem nimi w Power BI Service. Nowe umiejętności pozwolą Ci aplikować na takie stanowiska jak Power BI developer, business analyst, data analyst czy BI analyst. Warto rozważyć takie ukierunkowanie swojej kariery - dostęp do danych i ich sprawne analizowanie to umiejętności, których wymaga coraz więcej dużych przedsiębiorstw i są one w stanie płacić specjalistom w tej dziedzinie bardzo przyzwoite pieniądze.  

Power Pivot i język DAX. Kurs video. Analiza i wizualizacja danych w praktyce

Sebastian Bąk

Obierz kurs na... szybszą i efektywniejszą pracę z danymi Współczesny świat wydaje się idealny dla biznesu. Dzięki internetowi bowiem mamy dostęp do niemal nieograniczonych zasobów danych. Zdolność do ich sprawnego analizowania i wyciągania z nich wniosków daje ogromną przewagę konkurencyjną – dane stały się więc świętym Graalem XXI wieku. Nic dziwnego, że pracujący z nimi specjaliści są poszukiwani i dobrze opłacani. Ekspertom w dziedzinie analityki nie wystarcza sam arkusz kalkulacyjny – chętnie sięgają po dodatek Power Pivot. Jest to narzędzie, które pozwala na wygodne i efektywne analizowanie dużych ilości danych w Excelu, modelowanie ich, tworzenie z nich relacji i modeli, a także wykonywanie obliczeń. Power Pivot jest szczególnie popularny i powszechnie używany w branżach wymagających pracy z wieloma tabelami, które powinny być powiązane ze sobą, lub z tabelami zawierającymi duże ilości danych. Jeśli należysz do osób, które pracują w ten sposób, nasz kurs sprawi, że przeniesiesz umiejętności zawodowe na wyższy poziom. To szkolenie pomoże Ci poznać najważniejsze funkcje języka DAX i narzędzia Power Pivot. Zapewni Ci przygotowanie do samodzielnego tworzenia skomplikowanych modeli danych i wizualizacji. Uwaga! Power Pivot pozwoli Ci efektywnie pracować nie tylko w Excelu, ale również z innymi źródłami danych, takimi jak pliki .csv, .txt, bazy danych, internetu – a to jedynie kilka wybranych przykładów. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia W ramach kursu nauczysz się: Importować dane z różnych źródeł i łączyć je w jeden model Tworzyć i wykorzystywać kolumny obliczeniowe Zmieniać i ujednolicać typy danych w kolumnach Pisać formuły wykorzystujące kolumny obliczeniowe i działać na całych kolumnach Korzystać z wielu funkcji języka DAX Stosować miary obliczeniowe Analizować dane przy użyciu funkcji DAX i miar obliczeniowych Używać narzędzi Power Pivot, takich jak relacje, hierarchie i miary, aby uzyskać bardziej zaawansowane wyniki Tworzyć wizualizacje danych z użyciem tabel i wykresów przestawnych Co więcej... Nabierzesz wprawy w pracy z dużymi zestawami danych, takimi jak miliony wierszy, co zapewni Ci wydajność i szybkość działania Power Pivot i język DAX. Kurs video. Analiza i wizualizacja danych w praktyce zakończysz na poziomie nieco powyżej średnio zaawansowanego. Uzyskasz wiedzę między innymi o najważniejszych funkcjach DAX, używaniu miar obliczeniowych, a także o tym, których funkcji należy używać w kolumnach obliczeniowych, a których właśnie w miarach. Po raz pierwszy ujrzał światło dzienne w 2010 roku Jako dodatek do Excela Power Pivot zadebiutował wraz z wersją 2010. Do dziś jest najlepszym przyjacielem analityków – potrafi przetwarzać i odczytywać setki milionów wierszy danych, co czyni z niego idealne narzędzie do zastosowania w dużych projektach biznesowych. Jego elastyczność pozwala zaprząc go do pracy w wielu różnych dziedzinach, takich jak finanse, marketing, sprzedaż, logistyka itd. Szczęśliwie dla początkujących specjalistów do spraw analizy danych nauka obsługi Power Pivota nie nastręcza wielkich problemów – z tym kursem z pewnością szybko opanujesz zasady tworzenia skomplikowanych raportów i analiz. Warto to narzędzie poznać, tym bardziej że oferuje wiele gotowych funkcji i miar obliczeniowych, które umożliwiają szybką i łatwą analizę danych, co jest szczególnie przydatne dla osób niezaznajomionych z językami programowania.

Power Query i Power Pivot. Kurs video. Poznaj narzędzia Excel BI

Marcin Paluszkiewicz

Obierz kurs na... nowoczesne narzędzia analityczne w biznesie Nim zaczniesz się zastanawiać, czy ten kurs video jest dla Ciebie, odpowiedz sobie na jedno pytanie: jak ważny dla mojej pracy jest arkusz Excel? Jeśli odpowiedź brzmi: ważny/bardzo ważny/coraz ważniejszy - to tak, nasz kurs video jest właśnie dla Ciebie. Nauczy Cię bowiem korzystania z narzędzi będących swojego rodzaju Excelem z plusem. Pierwszym z nich jest Power Query, czyli technologia pozwalająca odnajdywać, łączyć i uściślać źródła danych po to, by następnie poddać je dogłębnej analizie. Drugie to Power Pivot, dzięki któremu owe dane można modelować, tworzyć między nimi relacje i wykonywać na nich zaawansowane obliczenia. Gdy opanujesz te dwa potężne narzędzia obliczeniowe, przeniesie Cię to na wyższy poziom pracy z danymi. Power Query i Power Pivot są oczywiście oparte na najpopularniejszym arkuszu kalkulacyjnym na świecie, czyli - a jakże - Excelu. Gdy się z nimi zapoznasz, przekonasz się, że Power Query jest dość prosty w obsłudze, z kolei Power Pivot - o wiele bardziej wydajny niż „nieuzbrojony” Excel. Razem te nowoczesne narzędzia business intelligence stają się powoli obowiązkowe w większości działów controllingu i analiz, korzystają z nich także chętnie działy księgowe, logistyczne oraz human resources. Kto poszukuje nowej pracy, szczególnie w dużej firmie, dobrze, by opanował zawczasu Power Query i Power Pivot, aby móc się nimi pochwalić w trakcie rozmowy kwalifikacyjnej. A kto już działa zawodowo i pracuje z danymi, dobrze, by znał oba narzędzia, aby realizować swoje zadania szybciej i wydajniej. Co Cię czeka podczas naszego profesjonalnego szkolenia? W trakcie kursu nauczysz się: Pobierać dane z plików excelowych, tekstowych oraz z całych folderów. Przekształcać dane za pomocą kolumn przestawnych, anulować przestawienie kolumn, dzielić tekst na wiersze. Dodawać kolumny warunkowe. Scalać zapytania. Budować relacyjny model danych. Tworzyć kolumny obliczeniowe i miary przy wykorzystaniu DAX (data analysis expressions) Rozumieć kontekst filtra i wiersza w obliczeniach opartych na DAX. Co więcej... Opanujesz analizę danych z wykorzystaniem funkcji time intelligence. Power Query i Power Pivot. Kurs video. Poznaj narzędzia Excel BI zakończysz na poziomie średnio zaawansowanym - będziesz umiał pobierać dane z wielu źródeł i przekształcać te, które nie nadadzą się od razu do analizy. Dowiesz się, jak zbudować relacyjny model danych oraz zanalizować dane za pomocą miar i kolumn obliczeniowych stworzonych w DAX. Nieco więcej danych o programach do opracowywania danych Zarówno Power Pivot, jak i Power Query są darmowymi dodatkami do Excela, udostępnianymi przez Microsoft. Są więc certyfikowane, a korzystanie z nich jest absolutnie bezpieczne. Dział IT w firmie na pewno nie będzie miał nic przeciwko ich używaniu. Za to szef może być bardzo zadowolony - praca z Power Pivotem i Power Query oszczędzi Ci mnóstwo czasu, dotąd zużywanego na to, by mozolnie łączyć ze sobą dane z różnych, często niespójnych źródeł, zestawiać je, modelować i analizować. Dzięki Power Query scalanie danych przyspieszy, dzięki Power Pivot praca na nich się usprawni. Czego chcieć więcej? Może tylko przewodnika, który wprowadzi Cię w świat obu tych genialnych technologii. Na szczęście go masz - w osobie prowadzącego nasz kurs video.