🚀 By Tomasz Kajdanowicz, Kamil Tagowski, Krzysztof Rajda, Albert Sawczyn, Piotr Bielak 🚀
Witaj na kursie Przetwarzanie Danych i Odkrywanie Wiedzy, gdzie podczas kilku prostych zajęć dowiesz się przekrojowo, acz pokrótce, o metodach i narzędziach analizy danych, efektywnego tworzenia i interpretowania modeli uczenia maszynowego oraz przeprowadzania produkcyjnych wdrożeń tychże.
Jedynym wymaganiem wstępnym do uczestnictwa w kursie jest podstawowa znajomość języka Python. Jeśli czujesz, że potrzebujesz wsparcia w tej materii, polecamy przerobienie pierwszych 4 lekcji z [tego kursu](https://www.tomasbeuzen.com/python-programming-for-data-science/) w celu ugruntowania wiedzy.
Po pomyślnym ukończeniu kursu będziesz posiadać świadomość jak:
- wykorzystywać podstawowe biblioteki Pythona do manipulacji (Pandas, NumPy) i wizualizacji (Matplotlib) danych
- przeprowadzić analizę zbioru danych
- przygotować (preprocessing), wybrać i dogenerować (augmentacja) dane
- stworzyć i zewaluować model uczenia maszynowego
- zarządzać procesem przeprowadzania eksperymentów uczenia maszynowego
- wdrażać w środowisku produkcyjnym modele uczenia maszynowego