To wersja testowa nowego serwisu infoShare Academy — wyświetlane treści i oferta nie są wiążące ani kompletne
Kurs na żywo z trenerem Promocja Program zaktualizowany 2026

Kurs Data Science + AI

Python, SQL, Pandas, Machine Learning, Deep Learning, LLM, MLOps. Kompleksowy kurs Data Science.

Czas trwania
80 h
Tryb
weekendowy
Najbliższy start
12 września 2026
Dla kogo jest ten kurs

Sprawdź, czy to kurs dla Ciebie.

Osoby z analitycznym zacięciem, które rozwijają kompetencje w stronę Data Science i ML.

Wymagania wstępne

Czego potrzebujesz na start.

01

Sprawna obsługa komputera i swobodne poruszanie się w cyfrowym środowisku

02

Zdolność analitycznego i logicznego myślenia przy pracy z danymi liczbowymi

03

Angielski na poziomie min. B2 (praca z oprogramowaniem i dokumentacją)

Co potrafisz po kursie

Od danych do decyzji biznesowych — z AI w roli głównej.

Analizujesz duże zbiory danych i tworzysz dashboardy

Trenujesz modele ML i interpretujesz wyniki

Pracujesz z Pythonem, SQL i bibliotekami ML

Wykorzystujesz LLM i MLOps w projektach analitycznych

Program kursu · 12 modułów

Od fundamentów do realnych projektów

80 h pracy z trenerem + zadania domowe i projekt.

Program zaktualizowany 2026
Łącznie
Modułów:12 Godzin zajęć:80 h Tryb:online · weekendowy
Pobierz program w PDF
M00 Prework
+

Przygotowanie stanowiska pracy i środowiska programistycznego przed startem zajęć na żywo z trenerem.

M01 Warsztat Data Scientisty
+

Praktyczne umiejętności niezbędne w pracy Data Scientist: kontrola wersji, zdalne repozytoria, IDE oraz prompt engineering.

M02 SQL
+

Praca z danymi w bazach: pisanie i optymalizacja zapytań, analiza danych oraz zarządzanie danymi.

M03 Praktyczna analiza danych w SQL
+

Efektywna analiza danych w SQL: pobieranie, filtrowanie, grupowanie i łączenie danych pod eksploracyjną analizę i przygotowanie zbiorów do ML.

M04 Python
+

Podstawy programowania w Pythonie używanym w Data Science: struktury danych, programowanie obiektowe oraz biblioteki do analizy i wizualizacji.

M05 Praktyczna analiza danych w Pythonie
+

Przetwarzanie, analiza i wizualizacja danych w Pythonie z kluczowymi bibliotekami oraz przygotowanie danych do modelowania Machine Learning.

M06 Statystyka
+

Podstawowe i zaawansowane umiejętności statystyczne niezbędne w Data Science: rozkłady, testy, estymacja i wnioskowanie.

M07 Machine Learning
+

Podstawowe i zaawansowane techniki uczenia maszynowego: klasyfikacja, regresja, klasteryzacja, szeregi czasowe oraz ocena modeli jako wstęp do AI.

M08 Praktyczne optymalizowanie modeli Machine Learning
+

Optymalizacja modeli ML pod kątem skuteczności i wydajności: tuning hiperparametrów, dobór cech oraz zapobieganie przeuczeniu.

M09 Wdrażanie modeli Machine Learning na produkcję i MLOps
+

Praktyczne metody wdrażania modeli ML do środowiska produkcyjnego: przygotowanie do API, optymalizacja i monitorowanie po wdrożeniu.

M10 AI
+

Kluczowe zagadnienia współczesnej sztucznej inteligencji: deep learning, duże modele językowe, etyka i governance oraz budowa praktycznych asystentów AI.

M11 Projekt
+

Grupowy projekt Data Science przeprowadzający zespoły przez wszystkie etapy: od zbierania danych, przez analizę i modelowanie, aż po prezentację wyników.

Narzędzia

Technologie i narzędzia, które opanujesz.

Pracujemy na tym samym stacku, którego używają zespoły w produkcji — po kursie znasz go z praktyki.

VS Code
Jupyter
Anaconda
Git
GitHub
Python
Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
Plotly
scikit-learn
SQL
XGBoost
Twoi mentorzy

Ucz się od najlepszych.

Poznaj część trenerów prowadzących zajęcia w infoShare Academy. Skład prowadzących tej edycji potwierdzamy przed startem — może się różnić od prezentowanego.

Michał Jerzy Wierzbicki in

Michał Jerzy Wierzbicki

Senior Backend & DevOps Engineer

Od ponad dekady w branży jako programista, od pięciu jako DevOps. Specjalizuje się w optymalizacji deploymentów konteneryzowanych zgodnych z OCI ("docker"), automatyzacji tworzenia i tworzeniu automatyzacji dla środowisk developerskich, testowych i produkcyjnych, oraz w ogólnym ułatwianiu życia…

Patryk Klimowicz in

Patryk Klimowicz

Senior DevOps Engineer

Do świata IT wpadł na chwilę, aby chwilę później zostać na dłużej i urządzić się w nim na dobre. Woli uczyć się z sukcesów innych niż własnych porażek.

Mateusz Sobociński in

Mateusz Sobociński

DevOps, SysOps

Związany z IT od ponad 10ciu lat. Rozwijał swoje umiejętności jako administrator dużych centrów danych, zarządzając systemami Linux oraz Windows. W późniejszym etapie dołączył do zespołów deweloperskich jako DevOps aby wspierać rozwój automatyzacji procesów CI/CD oraz wdrażania architektury…

Sebastian Świtek

Sebastian Świtek

Head of UX Design Department

Od ponad 18 lat zajmuje się projektowaniem łącząc biznes, design i technologię. Kładzie duży nacisk na rozwój kompetencji miękkich w branży IT, zdając sobie sprawę z ich kluczowej roli w tworzeniu aplikacji w multidyscyplinarnych zespołach.

Mateusz Skrobek

Mateusz Skrobek

DevOps & Cloud Engineer

Przygodę z IT zaczynał jako inżynier oprogramowania, następnie rozwijał swoje umiejętności z zakresu sztucznej inteligencji jako specjalista od uczenia maszynowego. Aktualnie inżynier DevOps & Cloud specjalizujący się w rozwiązaniach bazujących na chmurze AWS.

Łukasz Pieńkowski

Łukasz Pieńkowski

Data Scientist z 4-letnim doświadczeniem

Ukończył Finanse na SGH-u oraz Data Science na UW. W swojej karierze rozwijał modele tłumaczenia maszynowego dla wiodącego producenta telefonów. Obecnie skupia się na projektach konsultingowych z zakresu uczenia maszynowego i rozwiązań AI.

Dajana Drabczyk

Dajana Drabczyk

Od ponad ośmiu lat związana jest z analizą danych

Pierwsze kroki stawiała w branży gastronomicznej, gdzie optymalizowała sprzedaż i inne procesy operacyjne. Zdobyła doświadczenie w sektorze finansowym, pracując jako Analityk Danych.

Mateusz Maj

Mateusz Maj

z analizą danych związany jest od 2010 roku

zdobywając doświadczenie najpierw w branży FMCG, a następnie w dynamicznym świecie e-commerce. W obecnej firmie wykorzystuje swoją wiedzę z Data Scientist do optymalizacji procesów biznesowych i tworzenia rozwiązań opartych na danych.

Opinie absolwentów

Co mówią nasi kursanci

Ariel Korczyk
Ariel Korczyk
★★★★★
2026-05-24

„Bardzo intensywny kurs data science, ogrom wiedzy. Wymaga dużo zaangażowania i wyrzeczeń, ale warto . Polecam ;)"

Bartek Ostrowski
Bartek Ostrowski
★★★★★
2026-03-15

„​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!"

Elzbieta Chrusciel
Elzbieta Chrusciel
★★★★★
2025-03-25

„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."

Kuba Trzop
Kuba Trzop
★★★★★
2025-02-25

„Jako osoba młoda i z niewielkim doświadczeniem zawodowym zdecydowałem się na najwyższy pakiet kursu – i to była świetna decyzja! Oprócz ogromnej dawki praktycznej wiedzy, największym wsparciem okazał się dla mnie mentoring HR, a w szczególności próbne rozmowy rekrutacyjne. Dzięki nim nauczyłem się, jak skutecznie przygotowywać się do rozmów kwalifikacyjnych, mimo ograniczonego doświadczenia zawodowego. Otrzymałem również cenne wskazówki dotyczące CV, co znacznie zwiększyło moje szanse na rynku pracy. Efekt? Zaraz po kursie znalazłem pracę jako analityk w dziale handlowym!"

Monika Proczek
Monika Proczek
★★★★★
2024-05-07

„W infoShare Academy ukończyłam ośmiomiesięczny bootcamp frontend i mogę go polecić każdemu kto chce spróbować swoich sił w programowaniu. Program tego kursu jest bardzo szeroki i jest doskonałą bazą do rozwijania się w tej dziedzinie. Na szczególną uwagę należy zwrócić zaangażowanie całego zespołu w rozwoju jednostki (zarówno trenerzy jak i dział HR są nastawieni na odpowiedź na każde pytanie). Oprócz zajęć wykładowych są również warsztaty na których można przećwiczyć zdobytą wiedzę. Pod koniec kursu przygotowuje się projekt końcowy, którym można się potem pochwalić w portfolio. Dla osób które chcą się przebranżowić i nie miały wcześniej dużo do czynienia z programowaniem kurs jest wymagający i aby go ukończyć z sukcesem potrzebna jest duża doza pracy własnej."

Sposoby finansowania

3 sposoby, by sfinansować kurs.

Najpopularniejsze

Raty 0%

Do 24 rat bez dodatkowych kosztów. Płacisz w trakcie kursu i po nim.

Raty 0%
Dofinansowanie

BUR / KFS / PFR

Do 100% dofinansowania ze środków UE i Funduszu Pracy. Pomagamy w aplikacji.

Do 100% pokrycia
One-time

Płatność z góry

Płatność jednorazowa za cały kurs — bez umów ratalnych i formalności.

6500 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 (VS Code, Jupyter, Anaconda, Git) — z projektów, nie z teorii.
  • Ma za sobą 80 godzin zajęć na żywo z trenerem praktykiem.
  • Wraca z certyfikatem oraz dostępem do materiałów i nagrań z zajęć.
Ulotka dla przełożonego
PDF · 1 strona · Kurs Data Science + AI
Pobierz ulotkę

Rozmowa o budżecie bywa wyzwaniem, dlatego przygotowaliśmy gotowe rozwiązanie. Pobierz ulotkę i pokaż przełożonemu konkretne argumenty za Twoim rozwojem.

Zapis

Najbliższe terminy

12 września 2026 – 20 grudnia 2026
weekendowy
6500 zł Zapisz się
Masz pytania?

Zapytaj
o kurs.

Zostaw kontakt i napisz, o co chcesz zapytać. Doradca odezwie się w ciągu 24h — bez zobowiązań.

Agnieszka Frąckiewicz
Agnieszka Frąckiewicz
Customer Success Coordinator

Zadaj pytanie — odpowiemy w 24h

Pola oznaczone gwiazdką są wymagane.

FAQ

Najczęstsze pytania

W jakich godzinach odbywają się zajęcia?

+

Zajęcia zależnie od edycji odbywają się w soboty i niedziele w godz. 8:00 – 12:00 lub 15:00 – 19:00.

Czy muszę znać Pythona lub SQL przed kursem?

+

Nie wymagamy wcześniejszej znajomości Pythona ani SQL, ale kurs zakłada gotowość do pracy z kodem. Podstawy składni będą wprowadzane praktycznie, w kontekście zadań Data Science i Machine Learning, a narzędzia AI będą pomagały w wyjaśnianiu kodu, debugowaniu i utrwalaniu materiału.

Czy to jest kurs od podstaw?

+

To kurs dla osób, które chcą rozwijać się w Data Science i Machine Learning, ale nie jest klasycznym kursem programowania od podstaw. Startujemy od podstaw potrzebnych do pracy z danymi, jednak szybko przechodzimy do praktycznych problemów ML.

Czym ten kurs różni się od klasycznego kursu Data Science?

+

Kurs jest bardziej skoncentrowany na praktycznym workflow: pozyskanie danych, przygotowanie datasetu, budowa modeli, GenAI, RAG, deployment, monitoring i decyzje biznesowe. AI nie jest dodatkiem na końcu, ale wsparciem używanym na każdym etapie pracy.

Czy kurs przygotowuje do pracy jako Data Scientist?

+

Kurs daje realny upskill w stronę Data Science i Machine Learning, ale nie obiecuje automatycznej zmiany branży ani pełnej samodzielności eksperckiej po 80 godzinach. Po kursie będziesz rozumieć praktyczny workflow Data Science i umieć budować, oceniać oraz wdrażać proste modele ML z pomocą AI.

Jak AI będzie wykorzystywane na kursie?

+

AI będzie pełnić rolę asystenta nauki i pracy: pomoże wyjaśniać kod, debugować błędy, pisać zapytania SQL, generować pomysły na cechy, interpretować metryki, dokumentować modele i przygotowywać rekomendacje biznesowe. Kurs uczy też krytycznej weryfikacji odpowiedzi AI.

Czy na kursie będziemy budować aplikacje AI, RAG albo agentów?

+

Kurs obejmuje LLM, RAG i Hugging Face w kontekście pracy Data Scientisty, ale nie jest pełnym kursem AI/LLM Engineeringu. Celem jest pokazanie, jak GenAI wspiera workflow Data Science i Machine Learning.

Czy na kursie będzie Deep Learning?

+

Na kursie pojawią się podstawy sieci neuronowych: neuron, wagi, funkcje aktywacyjne, gradient, propagacja wsteczna i prosty model. Nie jest to jednak rozbudowany kurs Deep Learningu obejmujący szczegółowo CNN, RNN czy zaawansowane architektury transformerowe.

Czy po kursie otrzymam certyfikat?

+

Tak, po ukończeniu kursu otrzymasz certyfikat potwierdzający zdobycie wiedzy i praktycznych umiejętności z zakresu Python, SQL, EDA, Feature Engineering, statystyki, Machine Learning, GenAI, LLM, RAG, deploymentu modeli, MLOps i monitoringu.

Czy zajęcia są praktyczne?

+

Tak. Kurs ma formę warsztatową — większość pracy odbywa się w notebookach, na danych, modelach i ćwiczeniach. Teoria jest wprowadzana w krótkich fragmentach, a następnie od razu wykorzystywana w praktyce.

Czy będę pracować nad jednym projektem końcowym?

+

Kurs nie opiera się na jednym dużym projekcie końcowym. W trakcie zajęć tworzysz zestaw praktycznych artefaktów: notebooki, modele, zapytania SQL, pipeline’y przygotowania danych, integrację z LLM/RAG, API do predykcji i elementy monitoringu.

Czy raty są naprawdę 0%?

+

Tak. Raty w Akademii (do 24 mies.) są nieoprocentowane — płacisz dokładnie tyle, ile wynosi pełna cena kursu, tylko rozłożoną w czasie. Bez ukrytych prowizji, bez ubezpieczeń. Raty PayU również w wariancie 0% (3–10 mies.) bez dodatkowych kosztów.

Czy mogę połączyć kilka źródeł finansowania?

+

Tak. Najczęstsza kombinacja: częściowe dofinansowanie z BUR/KFS (do 80%) + raty 0% na wkład własny. Każdy przypadek konsultujemy indywidualnie — doradca pomoże dobrać optymalną konfigurację pod Twoją sytuację.

Ile trwa proces uzyskania dofinansowania z BUR?

+

Standardowo 30–60 dni od złożenia wniosku do operatora regionalnego. Pomagamy w całym procesie — od identyfikacji właściwego programu po rozliczenie końcowe. Najlepiej rozpocząć proces 2 miesiące przed planowanym startem kursu.

Czy bezrobotny może dostać pełne dofinansowanie?

+

Tak. Osoby zarejestrowane w PUP mogą otrzymać do 95% dofinansowania kursu ze środków Funduszu Pracy. Wniosek składasz w swoim PUP, my dostarczamy potrzebne dokumenty.

Czy KFS jest tylko dla pracowników?

+

Tak. Krajowy Fundusz Szkoleniowy jest dla osób pracujących (umowa o pracę, B2B z głównym klientem). Dofinansowanie do 80% w niektórych priorytetach branżowych. Wniosek składasz przez pracodawcę.

Co jeśli odpadnę z dofinansowania?

+

Możesz w każdej chwili zmienić formę płatności na ratalną lub jednorazową — nie ma żadnych dodatkowych kosztów. Część kursantów rozpoczyna od rat, w trakcie kursu otrzymuje pozytywną decyzję BUR i przepisuje płatność na dofinansowanie.

Czy faktura VAT zawiera VAT?

+

Dla osób prywatnych — usługi edukacyjne są zwolnione z VAT (faktura 0%). Dla firm — netto + VAT 23%. Faktura wystawiana po podpisaniu umowy i może być rozłożona zgodnie z harmonogramem rat.

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?

+

Pomagamy przejść przez proces Bazy Usług Rozwojowych (BUR). Skontaktuj się z nami — wskażemy krok po kroku jak uzyskać dofinansowanie dla Twojej sytuacji.

Czy mogę zapłacić w ratach?

+

Tak. Oferujemy płatność ratalną przez PayU oraz pomagamy w uzyskaniu dofinansowań ze środków publicznych.

Czy otrzymam certyfikat ukończenia?

+

Tak. Po ukończeniu kursu otrzymujesz certyfikat infoShare Academy potwierdzający zdobyte kompetencje. Część kursów przygotowuje też do certyfikacji branżowych (np. PCEP, AWS, CPTE).