OpenSkills – Rozwijaj firmę i siebie

Opis szkolenia

To rozbudowany kurs wprowadzający do języka Python z mocnym akcentem na przetwarzanie, integrację i analizę danych w kontekście zastosowań służb informatycznych. Uczestnicy opanują środowisko developerskie, programowanie proceduralne i obiektowe oraz praktyczne narzędzia do pracy z danymi: przetwarzanie plików tekstowych, CSV/XLSX, łączenie źródeł danych, czyszczenie, analiza oraz przygotowanie raportów.

Grupa docelowa

Osoby bez wcześniejszego doświadczenia programistycznego
Pracownicy chcący poszerzyć umiejętności w zakresie przetwarzania danych
Kandydaci do wewnętrznych rekrutacji na stanowiska analityczne / devops

Cel szkolenia

Edukacyjny: nabycie umiejętności programowania w Python oraz praktycznych umiejętności w przetwarzaniu i analizie danych z różnych źródeł.

Biznesowy: podniesienie kompetencji zespołu, redukcja kosztów zewnętrznych wykonawców oraz zwiększenie możliwości automatyzacji procesów i raportowania.

Program szkolenia — 100 godzin

Struktura: 60 godzin zajęć prowadzonych na żywo (zdalnie), 40 godzin zadań praktycznych, projektów i samodzielnej pracy (asynchronicznie). Maks. 6 osób w grupie.

Moduł 1 — Wprowadzenie i środowisko (6h)

Co może Python? Zastosowania w administracji i analizie danych
Instalacja Pythona, PyCharm, VS Code, wirtualne środowiska (venv, pipenv)
Podstawy pracy z interpreterem i pip
Praktyczne zadanie: first script + repozytorium Git

Moduł 2 — Podstawy i struktury danych (10h)

Typy podstawowe, listy, krotki, słowniki, zbiory
Operacje na stringach, formatowanie, f-strings
List/dict comprehensions, funkcje pomocnicze (any/all)
Zadanie praktyczne: transformacja i walidacja danych

Moduł 3 — Przepływ sterowania i funkcje (8h)

Instrukcje warunkowe, pętle, range, break/continue, assert
Funkcje, parametry, dokumentacja, lambda, map, filter
Tworzenie modułów i pakietów

Moduł 4 — Obsługa plików i arkuszy (10h)

Pliki tekstowe, CSV, XLSX — czytanie, zapis, dopisywanie
openpyxl — praktyczne scenariusze z arkuszami
Efektywne przetwarzanie dużych plików (streaming, chunking)
Ćwiczenie: konsolidacja wielu plików do jednego raportu

Moduł 5 — Przetwarzanie i czyszczenie danych (16h)

Wprowadzenie do Pandas: Series, DataFrame
Operacje na kolumnach, filtrowanie, grupowanie, łączenie (merge, concat)
Czyszczenie danych: usuwanie duplikatów, imputacja braków, normalizacja pól
Praktyczne techniki: transformacja dat, parsowanie tekstów, ekstrakcja wartości
Praca na przykładach z danymi administracyjnymi

Moduł 6 — Analiza i wizualizacja danych (10h)

Podstawy NumPy
Wizualizacje: matplotlib — wykresy liniowe, słupkowe, histogramy
Podstawy wykresów złożonych i raportów (możliwość eksportu do PDF/Excel)
Przykład: raport miesięczny z danych operacyjnych

Moduł 7 — Programowanie obiektowe i zaawansowane techniki (8h)

Klasy, dziedziczenie, polimorfizm
Wzorce proste — factory, data classes
Generatorzy, iteratory, context managers

Moduł 8 — Dostęp do baz danych i integracja (12h)

Łączenie do baz SQL (psycopg2, sqlite3)
CRUD, transakcje, rollback/commit
Efektywne ładowanie danych do bazy i ekstrakcja (ETL)
Integracja z REST API — pobieranie i przetwarzanie danych JSON

Moduł 9 — Automatyzacja procesów i harmonogramowanie (10h)

Skrypty automatyzujące import/eksport danych
Harmonogramowanie zadań (cron, Windows Task Scheduler), użycie Airflow (wprowadzenie)
Tworzenie bezpiecznych backupów i rotacja plików
Przykład: automatyczny pipeline raportowy

Moduł 10 — Testowanie, debugowanie i bezpieczeństwo (10h)

Techniki debugowania, logging
Testy jednostkowe (unittest, pytest)
Podstawy bezpiecznego przetwarzania danych (maskowanie, ograniczenie dostępu)
Praktyka: testy i walidacja pipeline'u danych

Moduł 11 — Projekt końcowy (10h)

Realizacja projektu: od pozyskania danych przez ETL, analizę do raportu
Prezentacja wyników — generowanie PDF/Excel, dashboardy podstawowe
Ocena projektu przez prowadzącego i omówienie ulepszeń

Efekty uczenia się i walidacja

Zakładane efekty nauczania obejmują pełny zakres wymieniony w karcie szkolenia: od konfiguracji środowiska, poprzez operacje na plikach, SQL, po programowanie obiektowe i obsługę wyjątków. Weryfikacja:

Pre-test i post-test (20 pytań jednokrotnego wyboru, 15 min)
Ocena zadań modułowych i projektu końcowego

Logistyka i wymagania techniczne

System: Windows 10 lub nowszy / Linux / macOS (zalecany Windows dla ujednolicenia)
Łącze internetowe: min. 10 Mbps
Procesor: 4 wątki; RAM: min. 8 GB
Miejsce na dysku: min. 1 GB (+2 GB jeśli brak PyCharm i Pythona)

Szkolenie dostosujemy do polityk bezpieczeństwa klienta. Możliwość pracy na danych testowych zamiast produkcyjnych.

Cennik i warunki

Cena pakietu komercyjnego (grupa maks. 6 osób): 9 999 PLN netto za 100 godzin szkolenia (60h online prowadzone + 40h praktyki i projektów). Cena obejmuje materiały, zadania, dostęp do repozytorium z przykładowymi danymi oraz raport końcowy dla uczestników.

Możliwość wystawienia faktury VAT
Warunki płatności: 50% przed rozpoczęciem, 50% po zakończeniu szkolenia — do negocjacji
Możliwość przeprowadzenia szkolenia w trybie wewnętrznym z dopasowaniem programu (+ dodatkowa wycena)

Kontakt i zapisy

Osoba prowadząca i koordynator szkolenia:

Jan Jaranowski
Email: janjaranowski@openskills.pl
Liczba miejsc w grupie: maks. 6 osób

Zapisz grupę / zapytaj o termin

Python dla początkujących

Materiały do pobrania