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…
Kurs Data Science + AI
Python, SQL, Pandas, Machine Learning, Deep Learning, LLM, MLOps. Kompleksowy kurs Data Science.
Sprawdź, czy to kurs dla Ciebie.
Osoby z analitycznym zacięciem, które rozwijają kompetencje w stronę Data Science i ML.
Czego potrzebujesz na start.
Sprawna obsługa komputera i swobodne poruszanie się w cyfrowym środowisku
Zdolność analitycznego i logicznego myślenia przy pracy z danymi liczbowymi
Angielski na poziomie min. B2 (praca z oprogramowaniem i dokumentacją)
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.
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
Od fundamentów do realnych projektów
80 h pracy z trenerem + zadania domowe i projekt.
Program zaktualizowany 2026Przygotowanie stanowiska pracy i środowiska programistycznego przed startem zajęć na żywo z trenerem.
Praktyczne umiejętności niezbędne w pracy Data Scientist: kontrola wersji, zdalne repozytoria, IDE oraz prompt engineering.
Praca z danymi w bazach: pisanie i optymalizacja zapytań, analiza danych oraz zarządzanie danymi.
Efektywna analiza danych w SQL: pobieranie, filtrowanie, grupowanie i łączenie danych pod eksploracyjną analizę i przygotowanie zbiorów do ML.
Podstawy programowania w Pythonie używanym w Data Science: struktury danych, programowanie obiektowe oraz biblioteki do analizy i wizualizacji.
Przetwarzanie, analiza i wizualizacja danych w Pythonie z kluczowymi bibliotekami oraz przygotowanie danych do modelowania Machine Learning.
Podstawowe i zaawansowane umiejętności statystyczne niezbędne w Data Science: rozkłady, testy, estymacja i wnioskowanie.
Podstawowe i zaawansowane techniki uczenia maszynowego: klasyfikacja, regresja, klasteryzacja, szeregi czasowe oraz ocena modeli jako wstęp do AI.
Optymalizacja modeli ML pod kątem skuteczności i wydajności: tuning hiperparametrów, dobór cech oraz zapobieganie przeuczeniu.
Praktyczne metody wdrażania modeli ML do środowiska produkcyjnego: przygotowanie do API, optymalizacja i monitorowanie po wdrożeniu.
Kluczowe zagadnienia współczesnej sztucznej inteligencji: deep learning, duże modele językowe, etyka i governance oraz budowa praktycznych asystentów AI.
Grupowy projekt Data Science przeprowadzający zespoły przez wszystkie etapy: od zbierania danych, przez analizę i modelowanie, aż po prezentację wyników.
Technologie i narzędzia, które opanujesz.
Pracujemy na tym samym stacku, którego używają zespoły w produkcji — po kursie znasz go z praktyki.
Ucz się od najlepszych.
Poznaj część trenerów prowadzących zajęcia w infoShare Academy. Skład prowadzących tej edycji potwierdzamy przed startem — może się różnić od prezentowanego.
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.
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…
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.
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.
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.
Pierwsze kroki stawiała w branży gastronomicznej, gdzie optymalizowała sprzedaż i inne procesy operacyjne. Zdobyła doświadczenie w sektorze finansowym, pracując jako Analityk Danych.
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.
Co mówią nasi kursanci
„Bardzo intensywny kurs data science, ogrom wiedzy. Wymaga dużo zaangażowania i wyrzeczeń, ale warto . Polecam ;)"
„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!"
„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."
„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!"
„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."
3 sposoby, by sfinansować kurs.
Raty 0%
Do 24 rat bez dodatkowych kosztów. Płacisz w trakcie kursu i po nim.
BUR / KFS / PFR
Do 100% dofinansowania ze środków UE i Funduszu Pracy. Pomagamy w aplikacji.
Płatność z góry
Płatność jednorazowa za cały kurs — bez umów ratalnych i formalności.
Sprawdź szczegóły dofinansowań (BUR, KFS, PUP), kalkulator rat i listę dokumentów na osobnej stronie.
Poznaj finansowanie →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.
Rozmowa o budżecie bywa wyzwaniem, dlatego przygotowaliśmy gotowe rozwiązanie. Pobierz ulotkę i pokaż przełożonemu konkretne argumenty za Twoim rozwojem.
Zapytaj
o kurs.
Zostaw kontakt i napisz, o co chcesz zapytać. Doradca odezwie się w ciągu 24h — bez zobowiązań.
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).