W branży IT pracuje od ponad ośmiu lat. Posiada wykształcenie graficzne - ukończyła studia magisterskie w Instytucie Sztuki Uniwersytetu Opolskiego i na Wydziale Sztuk Wizualnych łódzkiej ASP. Po studiach od razu znalazła się w IT i pokochała ten świat!
Kurs na żywo z trenerem Promocja
Program zaktualizowany 2026
Kurs Analityk Danych + AI
Analizy, dashboardy i AI w codziennej pracy z danymi.
Czas trwania
78 h
Tryb
wieczorowy
Najbliższy start
21 września 2026
do 10 lutego 2027
Dla kogo jest ten kurs
Sprawdź, czy to kurs dla Ciebie.
Osoby pracujące z danymi, które chcą rozwinąć warsztat analityczny o Python, SQL i AI.
Wymagania wstępne
Czego potrzebujesz na start.
01
Znajomość języka angielskiego na poziomie min. B2
02
Praktyczna umiejętność sprawnej obsługi komputera
03
Zdolność logicznego i analitycznego myślenia
Nie masz pewności?
Upewnij się, że ten kurs jest dla Ciebie.
Jeden sposób zajmuje 3 minuty i przechodzisz go sam. Drugi to rozmowa z doradcą, który zna program i wie, z czym mierzą się uczestnicy.
Test predyspozycji
3 minuty, bez rejestracji. Pytania o to, jak pracujesz — odpowiedzi pokażą,
czy ta ścieżka gra z Twoimi mocnymi stronami.
Rozwiąż test Rozmowa z doradcą
Opisz swoje doświadczenie i cel — powiemy wprost, czy poradzisz sobie z tym
kursem, czy lepiej zacząć od innego. Bez zobowiązań.
Umów konsultację
Co potrafisz po kursie
Umiejętności, które od razu wykorzystasz w pracy.
✓
Piszesz zaawansowane zapytania SQL
✓
Analizujesz dane w Pythonie (Pandas)
✓
Budujesz interaktywne dashboardy w Tableau i Power BI
✓
Wykorzystujesz AI do przygotowania i automatyzacji raportów
Program kursu · 10 modułów
Od fundamentów do realnych projektów
78 h pracy z trenerem + zadania domowe i projekt.
Program zaktualizowany 2026 M00 Przygotowanie przed kursem
+
Porządkuje środowisko pracy, sprawdza podstawowe narzędzia i odświeża najważniejsze elementy Pythona oraz SQL. Cel: na pierwszych zajęciach nie tracisz czasu na instalacje i konfigurację.
- · Konfiguracja środowiska pracy potrzebnego na kursie
- · Tworzenie konta i podstawy pracy z GitHub
- · Uruchomienie Jupyter Notebook i sprawdzenie środowiska
- · Poznanie podstawowych pojęć z Pythona
- · Poznanie podstawowych zapytań SQL
- · Przygotowanie do pracy na repozytorium kursowym
M01 Środowisko pracy i podstawy Pythona
+
Wprowadzenie do pracy Analityka Danych i fundamenty potrzebne do dalszej nauki: środowisko pracy, organizacja projektu, podstawy Jupyter Notebook oraz najważniejsze elementy języka Python.
- · Konfiguracja środowiska pracy Analityka Danych
- · Organizacja pracy w Jupyter Notebook
- · Rozpoznawanie podstawowych typów danych w Pythonie
- · Operacje na zmiennych i danych tekstowych
- · Pierwsze kroki w pracy z kodem analitycznym
- · Wykorzystanie AI do nauki podstaw i wyjaśniania kodu
M02 Logika programowania w Pythonie
+
Rozwija podstawy Pythona o elementy pozwalające budować prostą logikę programów i automatyzować pracę na danych: instrukcje warunkowe, pętle, kolekcje i funkcje.
- · Stosowanie instrukcji warunkowych do sterowania logiką
- · Wykorzystywanie pętli do automatyzacji pracy na danych
- · Praca z listami, słownikami, krotkami i zbiorami
- · Tworzenie funkcji i przekazywanie argumentów
- · Porządkowanie kodu w powtarzalne etapy
- · AI we wsparciu nauki programowania i debugowania
M03 Python w praktyce analitycznej
+
Centralna część kursu. Praca z plikami, bibliotekami i obsługą błędów oraz przygotowanie do analizy na danych tabelarycznych w uporządkowanym projekcie analitycznym.
- · Importowanie i wykorzystywanie bibliotek Pythona
- · Odczyt i zapis plików wykorzystywanych w analizie
- · Obsługa wyjątków i typowych błędów
- · Wyrażenia regularne do czyszczenia danych tekstowych
- · Organizowanie projektu analitycznego
- · AI do poprawiania i lepszego rozumienia kodu
M04 SQL w analizie danych
+
Praca z SQL jako jednym z podstawowych narzędzi analityka. Tworzenie zapytań, filtrowanie, agregaty oraz zaawansowane analizy oparte na łączeniu tabel i relacjach między danymi.
- · Tworzenie zapytań SQL do pobierania i filtrowania danych
- · Agregacja danych i wyliczanie miar biznesowych
- · Łączenie tabel i budowanie zaawansowanych analiz
- · SQL w odpowiadaniu na pytania biznesowe
- · Rozumienie struktury danych relacyjnych
- · AI we wsparciu pracy z SQL i interpretacji wyników
M05 Przetwarzanie i analiza danych w Pythonie
+
Praktyczna praca z danymi w Pythonie. Poznasz NumPy i Pandas oraz nauczysz się wczytywać, czyścić, łączyć, grupować i przekształcać dane jak w codziennej pracy analityka.
- · Przetwarzanie danych liczbowych z NumPy
- · Analizowanie danych tabelarycznych w Pandas
- · Oczyszczanie i przygotowywanie danych do analizy
- · Łączenie, grupowanie i przekształcanie danych
- · Podstawy eksploracyjnej analizy danych (EDA)
- · AI we wsparciu pracy z Pandas i eksploracji danych
M06 Nowoczesna praca z danymi
+
Współczesne podejście do analizy danych. Optymalizacja pracy z większymi zbiorami oraz nowoczesne narzędzia i formaty rozszerzające klasyczny stack Pandas + SQL.
- · Optymalizowanie pracy z większymi zbiorami danych
- · Dobieranie typów danych i poprawa wydajności analiz
- · Wykorzystywanie DuckDB do lokalnej analizy danych
- · Praca z formatem Parquet w projektach analitycznych
- · Zastosowania Polars jako alternatywy dla Pandas
- · Dobór narzędzia do konkretnego rodzaju analizy
M07 Pozyskiwanie danych, jakość danych i AI
+
Dobra analiza zaczyna się od pozyskania i przygotowania wiarygodnych danych. Pobieranie danych z zewnętrznych źródeł, ocena jakości oraz wykorzystanie AI, także przy analizie tekstu.
- · Pobieranie danych z API i źródeł zewnętrznych
- · Przetwarzanie danych w formacie JSON i innych strukturach
- · Podstawy web scrapingu w analizie danych
- · Identyfikacja braków, duplikatów i niespójności
- · Tworzenie podstawowych reguł walidacji danych
- · AI w pracy z promptami i analizie danych tekstowych
M08 Wizualizacja danych i raportowanie
+
Przekładanie danych na czytelne wykresy, wnioski i rekomendacje. Narzędzia do wizualizacji w Pythonie oraz budowanie narracji opartej na danych, wspierającej komunikację z biznesem.
- · Dobór typów wykresów do pytania analitycznego i biznesowego
- · Tworzenie wizualizacji w Matplotlib, Seaborn i Plotly
- · Analiza zależności, trendów i anomalii na wykresach
- · Interaktywne wizualizacje do prezentacji wyników
- · Formułowanie insightów i rekomendacji na podstawie danych
- · Tworzenie raportów i czytelne prezentowanie wyników
M09 Dashboardy, BI i podstawy Machine Learningu
+
Domyka proces pracy analityka — od prezentacji wyników po pierwsze kroki w modelowaniu. Projektowanie dashboardów, dobór KPI, praca w narzędziu BI oraz podstawy ML w analizie danych.
- · Dobór kluczowych KPI do dashboardu i raportu managerskiego
- · Projektowanie czytelnych dashboardów dla biznesu
- · Interaktywne widoki danych w Tableau
- · Jak AI wspiera pracę w narzędziach BI i interpretację danych
- · Przygotowanie danych do prostych modeli predykcyjnych
- · Trenowanie, ocena i interpretacja podstawowych modeli ML
Narzędzia
Technologie i narzędzia, które opanujesz.
Pracujemy na tym samym stacku, którego używają zespoły w produkcji — po kursie znasz go z praktyki.
Anaconda
Python
Pandas
ChatGPT
DBeaver
NumPy
scikit-learn
Matplotlib
Seaborn
Jupyter
Git
GitHub
SQL
Twoi mentorzy
Poznaj trenerów tego kursu.
Poznaj część trenerów prowadzących zajęcia w infoShare Academy. Skład prowadzących tej edycji potwierdzamy przed startem — może się różnić od prezentowanego.
Programista z kilkunastoletnim doświadczeniem, który z pasją pełni rolę Team Leadera. Jego głównym celem jest budowanie silnych zespołów efektywnie odpowiadających na potrzeby biznesowe.
Programista full-stack C#/Angular. Zaczynał jako programista i team leader w branży retail (jeśli masz kartę Moja Biedronka lub robisz zakupy w Rossmanie, to byliście bliżej siebie niż myślisz :P ). Obecnie pełni rolę Tech Leada w firmie eGabinet, która dostarcza oprogramowanie dla branży medycznej.
Od 2016 roku pracował jako programista .NET, zdobywając cenne doświadczenie w różnych firmach. Rozpoczynał od sektora bankowości i fintech, gdzie zgłębiał tajniki branży i rozwijał umiejętności.
Z IT jest związany już prawie 10 lat. Pracował w różnych sektorach związanych z danymi: od administratora baz danych, poprzez DataOps, a skończywszy na Data Engineer. Zajmuje się również planowaniem i zarządzaniem zespołów (aktualnie pracuje jako Technical Lead w firmie Kantar).
Inżynier oprogramowania pracujący jako Full-stack developer. Na co dzień projektuje oraz wdraża rozwiązania w aplikacjach cloud-native z użyciem języków Python oraz TypeScript.
Niegdyś marynarz, uwiedziony przez trzy urocze syrenki, żonę i dwie córki, postanowił pozostać na stałym lądzie i żeglować między linijkami kodu. Zakochany w Pythonie od pierwszego wejrzenia, wydaje się, że z wzajemnością.
Rozpoczął przygodę z Data Science w 2014 r. Od tamtej pory zajmował się tworzeniem i wdrażaniem modeli uczenia maszynowego w obszarach finansów, enegetyki, robotyki oraz medycyny. Njwiększą przyjemność sprawia mu przekazywanie wiedzy i wspólne odkrywanie tajników programowania w języku Python.
Opinie absolwentów
Co mówią nasi kursanci.
Bartek Ostrowski
★★★★★ „Szczerze polecam ten bootcamp każdemu, kto szuka rzetelnego przygotowania do pracy w danych. Program kursu jest bardzo rozbudowany, a poruszane zagadnienia zostały wytłumaczone w sposób klarowny i wyczerpujący. To, co wyróżnia ten kurs, to przede wszystkim prowadzący. To eksperci z ogromnym doświadczeniem i pasją, którą czuć na każdym kroku. Ogromnym atutem było dzielenie się konkretnymi case studies z ich codziennej pracy. Dzięki temu dowiedzieliśmy się, jak teoria przekłada się na realne wyzwania w biznesie. Warto zaznaczyć, że bootcamp wymaga dużego zaangażowania – intensywność jest spora, ale przekłada się to na efekty. Mimo że znałem już wcześniej podstawy Pythona i SQL-a, kurs dostarczył mi mnóstwo nowej wiedzy i całkowicie zmienił moją perspektywę na analizę danych. Zdecydowanie polecam!"
Ariel Korczyk
★★★★★ „Bardzo intensywny kurs data science, ogrom wiedzy. Wymaga dużo zaangażowania i wyrzeczeń, ale warto . Polecam ;)"
Jedrzej Sz
★★★★★ „Jestem bardzo zadowolony z kursu DevOps w infoShareAcademy i na pewno będę go polecał Koleżankom i Kolegom w branży. Zaoferowano mi dobrze przemyślany, świetnie zaplanowany, praktyczny, oparty w realiach i kompleksowy kurs techniczny. Poziom kompetencji technicznych oraz zaangażowanie wszystkich Wykładowców był niezwykle wysoki - dziękuję infoShareAcademy za zapewnienie mi dostępu do ekspertów takiego kalibru, którzy ewidentnie włożyli niezwykle dużo pracy w przygotowanie swoich zajęć. Na szczególną pochwałę zasługują w tym miejscu zajęcia p. Macieja Małka. Dziękuję!"
Elzbieta Chrusciel
★★★★★ „Gorąco polecam bootcamp Data Science w InfoShare Academy. To solidne i dobrze przemyślane przygotowanie do zmiany ścieżki zawodowej – intensywna dawka wiedzy przekazana w sposób uporządkowany i praktyczny. Program jest bardzo dobrze skonstruowany, a prowadzący to prawdziwi profesjonaliści – zawsze pomocni i otwarci. Szczególne podziękowania należą się naszemu mentorowi, Mateuszowi Majowi, który nie tylko świetnie prowadził zajęcia, ale też wspierał nas na każdym kroku, również poza zajęciami. Projekty realizowane w trakcie kursu pozwoliły na praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy, co było ogromnym atutem. Dzięki dodatkowym materiałom HR w ramach ścieżki IT Navigator mogłam dopracować swoje CV i profil na LinkedIn a także poznać wartościowe strony internetowe i wydarzenia branżowe. Wsparcie Agnieszki Marusiak (HR Project Manager) okazało się nieocenione – zawsze można było liczyć na jej pomoc i cenne wskazówki. A co najcenniejsze, to właśnie dzięki jej rekomendacji otrzymałam swoją pierwszą ofertę jako Junior Data Scientist! Już za niecały miesiąc zaczynam nową pracę :) Z pełnym przekonaniem polecam ten bootcamp każdemu, kto chce wkroczyć w świat Data Science."
Grzegorz Gomza
★★★★★ „InfoShare Academy to wyjątkowe miejsce dla osób pragnących rozwijać swoje umiejętności w branży IT! Kursy są profesjonalnie przygotowane, a trenerzy to eksperci z ogromnym doświadczeniem i pasją do nauczania. Materiały dydaktyczne są aktualne i doskonale zorganizowane, co sprawia, że nauka jest efektywna i przyjemna. Szczególnie doceniam praktyczne podejście do nauczania, które umożliwia zdobycie realnych umiejętności potrzebnych na rynku pracy. Atmosfera w akademii jest przyjazna i motywująca. Polecam InfoShare Academy każdemu, kto chce zainwestować w swoją przyszłość i zdobyć solidną wiedzę w IT."
Michał Połom
★★★★★ „Kurs Power BI z Krzysztofem Furgą to było coś wartościowego. Spokojnie mogę polecić każdemu współpracę z tym wykładowcą. 45 godzin wykładów, a wiedzy jak za semestr."
Sposoby finansowania
Sposoby, by sfinansować kurs.
Najpopularniejsze
Raty 0%
Raty bez dodatkowych kosztów. Płacisz w trakcie kursu i po nim.
Raty 0%
Dofinansowanie
BUR / KFS / PFR
Dofinansowania ze środków UE i Funduszu Pracy. Podpowiemy, gdzie szukać naboru i jakich danych o kursie potrzebujesz do wniosku.
Do 95% pokrycia
One-time
Płatność z góry
Płatność jednorazowa za cały kurs — bez umów ratalnych i formalności.
5400 zł
Sprawdź szczegóły dofinansowań (BUR, KFS, PUP), kalkulator rat i listę dokumentów na osobnej stronie.
Poznaj finansowanie →Finansowanie od pracodawcy
Zdobądź finansowanie kursu od pracodawcy.
Nauka nowych technologii wymaga czasu i zaangażowania. Pamiętaj jednak, że koszty szkolenia może pokryć Twoja firma w ramach budżetu rozwojowego. To sytuacja, w której zyskują obie strony.
Ty zdobywasz twarde kompetencje, a pracodawca zyskuje eksperta, który po kursie:
- ✓ Pracuje na produkcyjnym stacku (Anaconda, Python, Pandas, ChatGPT) — z projektów, nie z teorii.
- ✓ Ma za sobą 78 godzin zajęć na żywo z trenerem praktykiem.
- ✓ Po zaliczeniu kursu wraca z certyfikatem oraz dostępem do materiałów i nagrań z zajęć.
Pobierz ulotkę
Rozmowa o budżecie bywa wyzwaniem, dlatego przygotowaliśmy gotowe rozwiązanie. Pobierz ulotkę i pokaż przełożonemu konkretne argumenty za Twoim rozwojem.
Masz pytania?
Zapytaj
o kurs.
Zostaw kontakt i napisz, o co chcesz zapytać. Doradca odezwie się w ciągu 24h — bez zobowiązań.
Agnieszka Frąckiewicz
Customer Success Coordinator
FAQ
Najczęstsze pytania
W jakich godzinach odbywają się zajęcia?
+
Zajęcia na kursie odbywają się zależnie od edycji w poniedziałki i środy lub wtorki i czwartki od 17:30 do 20:30.
Jak przygotować się do kursu?
+
Obowiązkowym punktem rozpoczęcia kursu jest przerobienie preworku – są to materiały do samodzielnej nauki. Otrzymasz od nas wszystkie niezbędne materiały, linki oraz instrukcje, jak krok po kroku zainstalować programy i narzędzia, z których będziesz korzystać w trakcie kursu.Przykładając się do jego wykonania, zapewniasz sobie i reszcie grupy sprawny start w kursie i możliwość bezproblemowego rozpoczęcia nauki i pracy nad projektem. Z drugiej strony, w przypadku naszych kursów – bardzo intensywnych i napakowanych wiedzą, zlekceważenie preworku może skutkować późniejszym nawarstwieniem się zaległości, które będzie niezwykle trudno nadrobić w trakcie kursu.
Jakie warunki muszę spełnić, aby przystąpić do kursu?
+
W celu przystąpienia do kursu „Analityk danych + AI” powinieneś(aś) posiadać predyspozycje do analizowania danych. Są one weryfikowane za pomocą testu, który wysyłamy Ci przed zapisaniem się na kurs. Dodatkowo, niezbędna do rozpoczęcia kursu jest: znajomość j.angielskiego na poziomie min. B1/B2, umiejętność analitycznego myślenia, wykonanie preworku, który otrzymasz po zapisaniu się na kurs wysoka motywacja, dyspozycyjność – czas na zajęcia, ale również naukę w domu.
Czym kurs różni się od studiów?
+
Główną przewagą kursu nad studiami jest warsztatowa forma zajęć – wiedzę zdobytą na zajęciach teoretycznych kursanci wykorzystują od razu na zajęciach praktycznych. Zarówno zajęcia teoretyczne, jak i warsztaty prowadzą [doświadczeni trenerzy](/trenerzy/) – praktycy. W Akademii dbamy o to, aby program kursu był dopasowany do aktualnej sytuacji na rynku pracy. Kursy są krótsze niż studia, co z jednej strony wiąże się większym natężeniem zajęć i dostarczanej wiedzy, a z drugiej sprawia, że szybciej możesz rozpocząć swój rozwój w obszarze Analizy Danych. Na koniec – na kursach panuje bardzo dobra atmosfera, kursanci wspierają się wzajemnie i są w stałym kontakcie ze sobą i z trenerami na komunikatorze wewnętrznym w czasie trwania zajęć.
Czy raty są naprawdę 0%?
+
0% dotyczy wariantów 5, 10 i 15 rat — płacisz dokładnie tyle, ile wynosi pełna cena kursu, tylko rozłożoną w czasie. Dłuższe harmonogramy (24, 36 i 50 rat) są nisko oprocentowane. Szczegóły każdorazowo ustalamy przy zawieraniu umowy.
Ile trwa proces uzyskania dofinansowania z BUR?
+
Wniosek składasz u Operatora regionalnego — cały proces może potrwać nawet miesiąc. Warto zacząć odpowiednio wcześnie przed planowanym startem kursu. Dane kursu potrzebne do wniosku podeślemy od ręki.
Czy bezrobotny może dostać pełne dofinansowanie?
+
Osoby zarejestrowane w Urzędzie Pracy jako bezrobotne mogą ubiegać się o dofinansowanie kursu. Urząd Pracy może pokryć całość lub część kosztów — zależy to od konkretnego programu i decyzji urzędu. Wniosek składasz w swoim Urzędzie Pracy, my dostarczamy dokumenty dotyczące szkolenia.
Czy KFS jest tylko dla pracowników?
+
Tak. Krajowy Fundusz Szkoleniowy to środki Funduszu Pracy przeznaczone dla pracodawców, którzy chcą przeszkolić siebie i swoich pracowników. Wniosek składa pracodawca w swoim Urzędzie Pracy — wysokość dofinansowania i warunki naboru określa dany urząd.
Czy cena zawiera VAT?
+
Tak. Ceny kursów podajemy w kwotach brutto — zawierają 23% VAT. Na fakturze dla firmy rozbijamy je na kwotę netto i podatek.
Czy kursy są trudne?
+
Tak — uczciwie mówimy, że nasze kursy są intensywne i wymagają sporo pracy własnej. Stawiamy na realne, weryfikowalne umiejętności, nie na "szybkie obietnice".
Czy mam dostęp do nagrań po kursie?
+
W przypadku kursów zdalnych na żywo udostępniamy nagrania. Kursy wideo (self-learning) mają dożywotni dostęp.
Jak rozliczyć kurs z dofinansowania BUR?
+
Wniosek o dofinansowanie składasz samodzielnie u Operatora regionalnego, a usługę rozliczasz w Bazie Usług Rozwojowych. Napisz do nas — wskażemy, gdzie szukać naboru w Twoim województwie, i podeślemy dane kursu potrzebne do wniosku.
Czy mogę zapłacić w ratach?
+
Tak. Oferujemy płatność ratalną przez PayU. Możesz też starać się o dofinansowanie ze środków publicznych — podpowiemy, gdzie szukać naboru i jakich danych o kursie potrzebujesz do wniosku.
Czy otrzymam certyfikat ukończenia?
+
Tak. Po zaliczeniu kursu otrzymujesz certyfikat infoShare Academy potwierdzający zdobyte kompetencje. Część kursów przygotowuje też do certyfikacji branżowych (np. PCEP, AWS, CPTE).