Prowadzone przez instruktorów kursy szkoleniowe Data Science na żywo w trybie online lub na miejscu pokazują poprzez praktyczną praktykę, jak wydobywać wiedzę z danych w różnych formach.
Szkolenie Data Science jest dostępne jako "szkolenie na żywo online" lub "szkolenie na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pośrednictwem interaktywnego, zdalnego pulpitu. Szkolenie na żywo na miejscu może być prowadzone lokalnie w siedzibie klienta w Koszalin lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Koszalin.
NobleProg - lokalny dostawca szkoleń
Koszalin
Gwardia, Sportowa 34, Koszalin, Polska, 75-503
Sala szkoleniowa jest wyposażona w nowoczesne udogodnienia. Znajduje się 3 kilometry od centrum miasta. Obiekt posiada przestronny parking dla uczestników szkoleń, co zapewnia wygodny dostęp dla wszystkich kursantów.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć koncepcję wstępnie wytrenowanych modeli i dowiedzieć się, jak zastosować je do rozwiązywania rzeczywistych problemów bez budowania modeli od zera.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zrozumieć koncepcję i zalety wstępnie wytrenowanych modeli.
Zapoznać się z różnymi architekturami wstępnie wytrenowanych modeli i ich przypadkami użycia.
Dostroić wstępnie wytrenowany model do określonych zadań.
Wdrożyć wstępnie wytrenowane modele w prostych projektach uczenia maszynowego.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych i analityków, którzy chcą korzystać z AWS Cloud9 w celu usprawnienia przepływów pracy w nauce o danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Skonfigurować środowisko nauki o danych w AWS Cloud9.
Przeprowadzać analizę danych przy użyciu Python, R i Jupyter Notebook w Cloud9.
Zintegrować AWS Cloud9 z usługami danych AWS, takimi jak S3, RDS i Redshift.
Wykorzystanie AWS Cloud9 do opracowywania i wdrażania modeli uczenia maszynowego.
Optymalizacja przepływów pracy w chmurze do analizy i przetwarzania danych.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących naukowców zajmujących się danymi i specjalistów IT, którzy chcą nauczyć się podstaw nauki o danych przy użyciu Google Colab.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Konfigurować i nawigować Google Colab.
Pisać i wykonywać podstawowy Python kod.
Importować i obsługiwać zestawy danych.
Tworzyć wizualizacje przy użyciu bibliotek Python.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą zautomatyzować i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego, w tym szkoleniem modeli, walidacją i wdrażaniem przy użyciu Apache Airflow.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Skonfigurować Apache Airflow do orkiestracji przepływu pracy uczenia maszynowego.
Zautomatyzować wstępne przetwarzanie danych, szkolenie modeli i zadania walidacji.
Zintegrować Airflow z platformami i narzędziami uczenia maszynowego.
Wdrażanie modeli uczenia maszynowego przy użyciu zautomatyzowanych potoków.
Monitorowanie i optymalizacja przepływów pracy uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym.
This instructor-led, live training in Koszalin (online or onsite) introduces the idea of collaborative development in data science and demonstrates how to use Jupyter to track and participate as a team in the "life cycle of a computational idea". It walks participants through the creation of a sample data science project based on top of the Jupyter ecosystem.
By the end of this training, participants will be able to:
Install and configure Jupyter, including the creation and integration of a team repository on Git.
Use Jupyter features such as extensions, interactive widgets, multiuser mode and more to enable project collaboraton.
Create, share and organize Jupyter Notebooks with team members.
Choose from Scala, Python, R, to write and execute code against big data systems such as Apache Spark, all through the Jupyter interface.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą uczyć się i budować swoją karierę w Data Science za pomocą Kaggle.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
Dowiedzieć się o nauce o danych i uczeniu maszynowym.
Szkolenie pomoże uczestnikom przygotować się do tworzenia aplikacji internetowych przy użyciu Python Programming with Data Analytics. Taka wizualizacja danych jest doskonałym narzędziem dla najwyższego kierownictwa w podejmowaniu decyzji.
Uczestnicy, którzy ukończą to szkolenie, zdobędą praktyczne, rzeczywiste zrozumienie Data Science i powiązanych z nim technologii, metodologii i narzędzi.
Uczestnicy będą mieli okazję wykorzystać tę wiedzę w praktyce poprzez praktyczne ćwiczenia. Interakcja w grupie i informacje zwrotne od instruktora stanowią ważny element zajęć.
Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia do podstawowych pojęć Data Science, a następnie przechodzi do narzędzi i metodologii stosowanych w Data Science.
Publiczność
Deweloperzy
Analitycy techniczni
Konsultanci IT
Format kursu
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Python to język programowania, który zyskał ogromną popularność w branży finansowej. Przyjęty przez największe banki inwestycyjne i fundusze hedgingowe, jest wykorzystywany do tworzenia szerokiej gamy aplikacji finansowych, od podstawowych programów handlowych po systemy zarządzania ryzykiem.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać Python do tworzenia praktycznych aplikacji do rozwiązywania szeregu konkretnych problemów związanych z finansami.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zrozumieć podstawy języka programowania Python
Pobrać, zainstalować i utrzymywać najlepsze narzędzia programistyczne do tworzenia aplikacji finansowych w Python
Wybierać i wykorzystywać najbardziej odpowiednie pakiety i techniki programowania Python do organizowania, wizualizacji i analizy danych finansowych z różnych źródeł (CSV, Excel, bazy danych, web, itp.)
Budować aplikacje rozwiązujące problemy związane z alokacją aktywów, analizą ryzyka, wynikami inwestycji i innymi
Rozwiązywać problemy, integrować, wdrażać i optymalizować aplikację Python
Uczestnicy
Programiści
Analitycy
Specjaliści od ilościowych metod (Quants)
Format kursu
Połączenie wykładów, dyskusji, ćwiczeń i intensywnej praktyki
Uwaga
To szkolenie ma na celu dostarczenie rozwiązań dla niektórych z głównych problemów, z jakimi borykają się profesjonaliści w branży finansowej. Jeśli jednak masz konkretny temat, narzędzie lub technikę, którą chcesz rozwinąć lub doprecyzować, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla profesjonalistów, którzy chcą rozpocząć karierę w Data Science.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Instalowanie i konfigurowanie Python i MySql.
Zrozumienie, czym jest nauka o danych i jak może ona zwiększyć wartość praktycznie każdej firmy;
Poznanie podstaw kodowania w Python.
Poznanie nadzorowanych i nienadzorowanych technik uczenia maszynowego oraz sposobów ich wdrażania i interpretowania wyników;
Format kursu
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą korzystać z ekosystemu Anaconda do przechwytywania, zarządzania i wdrażania pakietów i przepływów pracy analizy danych na jednej platformie.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zainstalować i skonfigurować komponenty i biblioteki Anaconda.
Zrozumieć podstawowe pojęcia, funkcje i zalety Anaconda.
Zarządzać pakietami, środowiskami i kanałami za pomocą Anaconda Navigator.
Używanie pakietów Conda, R i Python do nauki o danych i uczenia maszynowego.
Poznanie praktycznych przypadków użycia i technik zarządzania wieloma środowiskami danych.
Przegląd
Communication Dostawcy usług (CSP) stoją w obliczu presji na redukcję kosztów i maksymalizację średniego przychodu na użytkownika (ARPU), przy jednoczesnym zapewnieniu doskonałego doświadczenia klienta, ale ilość danych wciąż rośnie. Globalny ruch danych w sieciach komórkowych będzie rósł w tempie 78% rocznie (CAGR) do 2016 roku, osiągając 10,8 eksabajtów miesięcznie.
W międzyczasie CSP generują duże ilości danych, w tym rejestry szczegółów połączeń (CDR), dane sieciowe i dane klientów. Firmy, które w pełni wykorzystują te dane, zyskują przewagę konkurencyjną. Według niedawnego badania przeprowadzonego przez The Economist Intelligence Unit, firmy, które wykorzystują podejmowanie decyzji w oparciu o dane, cieszą się 5-6% wzrostem produktywności. Jednak 53% firm wykorzystuje tylko połowę swoich cennych danych, a jedna czwarta respondentów zauważyła, że ogromne ilości przydatnych danych pozostają niewykorzystane. Ilość danych jest tak duża, że ich ręczna analiza jest niemożliwa, a większość starszych systemów oprogramowania nie nadąża, przez co cenne dane są odrzucane lub ignorowane.
Dzięki szybkiemu, skalowalnemu oprogramowaniu Big Data & Analytics&rsquo, dostawcy usług CSP mogą wydobywać wszystkie swoje dane w celu podejmowania lepszych decyzji w krótszym czasie. Różne produkty i techniki Big Data zapewniają kompleksową platformę oprogramowania do gromadzenia, przygotowywania, analizowania i prezentowania wniosków z dużych zbiorów danych. Obszary zastosowań obejmują monitorowanie wydajności sieci, wykrywanie oszustw, wykrywanie rezygnacji klientów i analizę ryzyka kredytowego. Produkty Big Data & Analytics skalują się do obsługi terabajtów danych, ale wdrożenie takich narzędzi wymaga nowego rodzaju systemu baz danych opartego na chmurze, takiego jak Hadoop lub masowego procesora obliczeń równoległych (KPU itp.).
Ten kurs na temat Big Data BI dla Telco obejmuje wszystkie pojawiające się nowe obszary, w które CSP inwestują w celu zwiększenia produktywności i otwarcia nowego strumienia przychodów biznesowych. Kurs zapewni pełny 360-stopniowy przegląd Big Data BI w Telco, dzięki czemu decydenci i menedżerowie będą mieli bardzo szeroki i kompleksowy przegląd możliwości Big Data BI w Telco w celu zwiększenia produktywności i przychodów.
Cele kursu
Głównym celem kursu jest wprowadzenie nowych technik analityki biznesowej Big Data w 4 sektorach Telecom biznesu (marketing / sprzedaż, operacje sieciowe, operacje finansowe i zarządzanie relacjami z klientami). Studenci zostaną zapoznani z następującymi zagadnieniami:
Wprowadzenie do Big Data - czym są 4V (objętość, szybkość, różnorodność i prawdziwość) w Big Data - generowanie, ekstrakcja i zarządzanie z perspektywy Telco
Czym różni się analityka Big Data od dotychczasowej analityki danych
Wewnętrzne uzasadnienie Big Data - perspektywa Telco
Wprowadzenie do ekosystemu Hadoop - znajomość wszystkich narzędzi Hadoop, takich jak Hive, Pig, SPARC – kiedy i jak są one wykorzystywane do rozwiązywania problemów Big Data
W jaki sposób Big Data są pozyskiwane do analizy w narzędziach analitycznych - w jaki sposób analiza biznesowa może zmniejszyć ból związany z gromadzeniem i analizą danych dzięki zintegrowanemu podejściu do pulpitu nawigacyjnego Hadoop
Podstawowe wprowadzenie do analityki Insight, analityki wizualizacyjnej i analityki predykcyjnej dla Telco
Analityka rezygnacji klientów i Big Data - jak analityka Big Data może zmniejszyć rezygnację klientów i niezadowolenie klientów w Telco - studia przypadków
Analiza awarii sieci i usług na podstawie metadanych sieciowych i IPDR
Analiza finansowa - oszustwa, marnotrawstwo i szacowanie ROI na podstawie danych sprzedażowych i operacyjnych
Problem pozyskiwania klientów - marketing docelowy, segmentacja klientów i sprzedaż krzyżowa na podstawie danych sprzedażowych
Wprowadzenie i podsumowanie wszystkich produktów analitycznych Big Data i ich miejsca w przestrzeni analitycznej Telco
Podsumowanie - jak krok po kroku wprowadzić Big Data Business Intelligence w swojej organizacji
Docelowi odbiorcy
Operacje sieciowe, menedżerowie finansowi, menedżerowie CRM i najlepsi menedżerowie IT w biurze Telco CIO.
Big data to zbiory danych, które są tak obszerne i złożone, że tradycyjne aplikacje do przetwarzania danych nie są w stanie sobie z nimi poradzić. Wyzwania związane z dużymi zbiorami danych obejmują przechwytywanie danych, przechowywanie danych, analizę danych, wyszukiwanie, udostępnianie, przesyłanie, wizualizację, zapytania, aktualizację i prywatność informacji.
Ten kurs jest przeznaczony dla Marketing specjalistów ds. sprzedaży, którzy zamierzają zagłębić się w zastosowanie nauki o danych w Marketing / sprzedaży. Kurs zapewnia
szczegółowe omówienie różnych technik data science stosowanych w “upsale”, “cross-sale”, segmentacji rynku, brandingu i CLV.
Różnica między Marketing a sprzedażą - Czym różni się sprzedaż od marketingu?
W bardzo prostych słowach sprzedaż można określić jako proces, który koncentruje się lub jest skierowany do osób lub małych grup. [Z drugiej strony, sprzedaż skierowana jest do większej grupy lub ogółu społeczeństwa. [Marketing obejmuje badania (identyfikacja potrzeb klienta), rozwój produktów (wytwarzanie innowacyjnych produktów) i promowanie produktu (poprzez reklamy) oraz tworzenie świadomości na temat produktu wśród konsumentów. Jako taki marketing oznacza generowanie potencjalnych klientów. Gdy produkt jest już dostępny na rynku, zadaniem sprzedawcy jest przekonanie klienta do zakupu produktu. Sprzedaż oznacza przekształcanie potencjalnych klientów w zakupy i zamówienia, podczas gdy marketing jest ukierunkowany na dłuższe okresy, sprzedaż dotyczy krótszych celów.
KNIME Analytics Platform to wiodąca opcja open source dla innowacji opartych na danych, pomagająca odkrywać potencjał ukryty w danych, wydobywać nowe spostrzeżenia lub przewidywać nowe przyszłości. Dzięki ponad 1000 modułom, setkom gotowych do uruchomienia przykładów, szerokiej gamie zintegrowanych narzędzi i najszerszemu dostępnemu wyborowi zaawansowanych algorytmów, KNIME Analytics Platform jest idealnym zestawem narzędzi dla każdego analityka danych i analityka biznesowego.
Ten kurs dla KNIME Analytics Platform jest idealną okazją dla początkujących, zaawansowanych użytkowników i KNIME ekspertów, aby zapoznać się z KNIME, dowiedzieć się, jak korzystać z niego bardziej efektywnie i jak tworzyć przejrzyste, kompleksowe raporty oparte na KNIME przepływy pracy
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla specjalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać KNIME do rozwiązywania złożonych potrzeb biznesowych.
Jest skierowany do odbiorców, którzy nie znają programowania i zamierzają korzystać z najnowocześniejszych narzędzi do wdrażania scenariuszy analitycznych
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Instalacja i konfiguracja KNIME.
Tworzenie scenariuszy Data Science
Trenuj, testuj i waliduj modele
Wdrażanie kompleksowego łańcucha wartości modeli Data Science
Format kursu
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu lub dowiedzieć się więcej na temat tego programu, skontaktuj się z nami.
Ta sesja szkoleniowa oparta na klasie zbada narzędzia uczenia maszynowego z (sugerowane) Python. Delegaci będą mieli do wykonania przykłady komputerowe i ćwiczenia studium przypadku.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i programistów internetowych, którzy chcą opracowywać modele asocjacyjne w Qlik Sense.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
Zastosować Qlik Sense w nauce o danych.
Używać i poruszać się po interfejsie Qlik Sense.
Budować siłę roboczą znającą się na danych dzięki interakcji AI.
Tworzyć przedsiębiorstwo oparte na danych za pomocą Qlik Sense.
Praktyczne Quantum Computing: Live Online
Rozpocznij karierę w branży zaawansowanych technologii
Jest to 10-godzinne szkolenie online na żywo prowadzone przez instruktora. Po tym wciągającym szkoleniu będziesz gotowy do rozpoczęcia pracy jako podstawowy programista obliczeń kwantowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Uruchamiać i testować swoje programy kwantowe za pomocą zintegrowanego IBM Q
Używać Qiskit do tworzenia, kompilowania i wykonywania kwantowych programów obliczeniowych.
Pracować z praktycznymi i zaawansowanymi algorytmami kwantowymi, takimi jak QAOA
Przekształcanie rzeczywistych problemów w odpowiedni język obliczeń kwantowych.
Format kursu
Interaktywny wykład i dyskusja.
Wiele ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowania kursu
Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać RAPIDS do tworzenia GPU przyspieszonych potoków danych, przepływów pracy i wizualizacji, stosując algorytmy uczenia maszynowego, takie jak XGBoost, cuML itp.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia modeli danych za pomocą NVIDIA RAPIDS.
Zrozumieć funkcje, komponenty i zalety RAPIDS.
Wykorzystać GPU do przyspieszenia kompleksowych potoków danych i analiz.
Wdrożenie akcelerowanego przez GPU przygotowywania danych i ETL za pomocą cuDF i Apache Arrow.
Dowiedz się, jak wykonywać zadania uczenia maszynowego za pomocą algorytmów XGBoost i cuML.
Twórz wizualizacje danych i wykonuj analizę wykresów za pomocą cuXfilter i cuGraph.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać stosu SMACK do tworzenia platform przetwarzania danych dla rozwiązań Big Data.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Wdrożenie architektury potoku danych do przetwarzania dużych zbiorów danych.
Rozwój infrastruktury klastrowej przy użyciu Apache Mesos i Docker.
Analiza danych za pomocą Spark i Scala.
Zarządzanie nieustrukturyzowanymi danymi za pomocą Apache Cassandra.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Koszalin (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać Modin do tworzenia i wdrażania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Skonfigurować niezbędne środowisko, aby rozpocząć opracowywanie Pandas przepływów pracy na dużą skalę z Modin.
Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
Znać różnice między Modin, Dask i Ray.
Szybsze wykonywanie operacji Pandas za pomocą Modin.
Wdrożenie całego interfejsu API i funkcji Pandas.
Więcej...
Ostatnia aktualizacja:
Opinie uczestników (10)
Trener tłumaczył zagadnienia korzystając z problemów pojawiających się w codziennej pracy.
Kamil
Szkolenie - Data Science with KNIME Analytics Platform
Zrozumienie dużych danych lepiej
Shaune Dennis - Vodacom
Szkolenie - Big Data Business Intelligence for Telecom and Communication Service Providers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
bardzo interaktywny...
Richard Langford
Szkolenie - SMACK Stack for Data Science
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Younes jest wspaniałym trenerem. Zawsze chętny do pomocy i bardzo cierpliwy. Dam mu 5 gwiazdek. Ponadto, szkolenie z QLIK sense było doskonałe, dzięki doskonałemu trenerowi.
Dietmar Glanninger - BMW
Szkolenie - Qlik Sense for Data Science
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Rzeczowa wiedza poparta doświadczeniem praktycznym. Pierwszy raz brałem udział w szkoleniu 1 osobowym co znaczanie bardziej ułatwiło kontakt i przyswajanie wiedzy, także tutaj też duzy plus.
Mateusz Macalik - LG Energy Solution Wroclaw Sp. z o.o.
Szkolenie - Introduction to Data Science
Trener był uprzejmy. I rzeczywiście zachęcił mnie do podjęcia kursu.
Grace Goh - DBS Bank Ltd
Szkolenie - Python in Data Science
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Prezentacja tematu wiedzy czasu
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Szkolenie - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wspaniałe jest to, że kurs jest dostosowany do kluczowych obszarów, które zaznaczyłem w ankiecie przed kursem. To naprawdę pomaga w rozwiązaniu moich pytań dotyczących materiału oraz w dostosowaniu się do moich celów uczenia.
Winnie Chan - Statistics Canada
Szkolenie - Jupyter for Data Science Teams
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
To jest przedstawia wiele metod z przygotowanymi skryptami - bardzo dobrze przygotowane materiały i łatwe do śledzenia.
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Szkolenie - Machine Learning – Data science
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing.
Przykłady i materiały szkoleniowe były wystarczające i ułatwiły zrozumienie, co się robi.
Szkolenie Data Science Koszalin, szkolenie wieczorowe Data Science Koszalin, szkolenie weekendowe Data Science Koszalin, Data Science boot camp Koszalin, kurs zdalny Data Science Koszalin, lekcje Data Science Koszalin, instruktor Data Science Koszalin, edukacja zdalna Data Science Koszalin, nauczanie wirtualne Data Science Koszalin, kurs online Data Science Koszalin, Kurs Data Science Koszalin, Trener Data Science Koszalin, wykładowca Data Science Koszalin, Kursy Data Science Koszalin, nauka przez internet Data Science Koszalin