ML FUNDAMENTALS
FOR DEVELOPERS
8-tygodniowy kurs przejściowy dla programistów rozpoczynających przygodę z machine learning. Od algorytmów do integracji z systemami produkcyjnymi.
Idealny Punkt Wejścia do Świata Machine Learning
ML Fundamentals for Developers to przemyślanie zaprojektowany kurs przejściowy dla doświadczonych programistów, którzy chcą rozpocząć karierę w machine learning. W ciągu 8 intensywnych tygodni poznasz podstawy algorytmów ML, nauczysz się je implementować od zera i integrować z istniejącymi systemami software'owymi.
Program łączy solidne podstawy teoretyczne z praktycznym podejściem inżynierskim. Zaczynasz od matematycznych fundamentów (statystyka, algebra liniowa, optymalizacja), przechodząc przez klasyczne algorytmy uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego, aż po techniki ewaluacji modeli i integrację z aplikacjami web i mobilnymi.
Unikalna wartość kursu to fokus na praktyczne implementacje i real-world applications. Każdy algorytm implementujesz zarówno od zera (dla zrozumienia), jak i z użyciem bibliotek produkcyjnych. Kończysz z portfolio projektów ML, które możesz natychmiast wykorzystać w pracy lub własnych projektach.
Przyspieszenie Kariery w Tech
Programiści z podstawami ML są bardziej poszukiwani i lepiej wynagradzani
Wzrost Wynagrodzenia Absolwentów
Historia Sukcesu - Tomasz Nowaczyk
"Po ukończeniu kursu w styczniu 2025 zostałem awansowany na Senior Fullstack Developer z ML skills w mojej firmie. Wynagrodzenie wzrosło z 9,500 PLN do 12,800 PLN, a dodatkowo dostałem ciekawe projekty z AI."
Praktyczne Narzędzia i Algorytmy
Uczysz się z established libraries i implementujesz algorytmy od podstaw
Core ML Libraries
Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Statsmodels
Supervised Learning
Linear/Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, SVM, kNN
Unsupervised Learning
K-Means, Hierarchical Clustering, PCA, t-SNE, DBSCAN
Model Evaluation
Cross-validation, Confusion Matrix, ROC/AUC, Precision/Recall
Integration Tools
Flask/FastAPI, REST APIs, Docker, Git/GitHub, Jupyter Notebooks
Data Processing
Data cleaning, Feature engineering, ETL pipelines, SQL integration
Best Practices i Standardy Jakości
Clean Code i ML Engineering
Uczysz się pisać clean, maintainable i testable kod ML. Program obejmuje version control dla eksperymentów ML, proper data validation, error handling w ML pipelines, oraz dokumentację techniczną dla modeli i datasets. Szczególny nacisk na reprodukowalność eksperymentów.
- Git workflows dla ML projektów
- Unit testing dla ML funkcji
- Reproducible research practices
Data Ethics i Privacy
Kurs wprowadza fundamentalne zasady etycznego użycia danych i basic privacy-preserving techniques. Uczysz się identyfikować bias w datasets, implementować basic fairness metrics, oraz stosować data anonymization techniques. Program pokrywa również legal compliance basics (RODO).
- Basic bias detection w datasets
- Data anonymization techniques
- RODO compliance w ML projektach
Dla Kogo Jest Ten Kurs
Idealny dla programistów z doświadczeniem, którzy chcą dodać ML do swojego skillsetu
Backend Developers
Programiści backend (Python, Java, C#, Node.js) z minimum 2-letnim doświadczeniem, którzy chcą rozwinąć umiejętności w kierunku ML i AI-powered applications.
Fullstack Developers
Programiści fullstack, którzy chcą dodać ML capabilities do swoich aplikacji web i mobile, oraz zrozumieć jak integrować modele ML z frontend interfaces.
Data Engineers
Inżynierowie danych pracujący z big data pipelines, którzy chcą zrozumieć jak ich praca wpływa na quality modeli ML i nauczyć się basic model training.
Product Managers (Tech)
Technical product managers z background programistycznym, którzy chcą zrozumieć możliwości i ograniczenia ML dla lepszego planowania AI-powered features.
Career Changers
Doświadczeni programiści z innych dziedzin (fintech, e-commerce, gaming), którzy chcą przejść do branży AI/ML i potrzebują solid foundation.
Startup Founders
Technical founders i co-founders, którzy chcą zintegrować ML ze swoimi produktami i zrozumieć technical feasibility AI-based business ideas.
Tracking Postępów i Rezultatów
Strukturyzowany system monitorowania Twojego development w ML
Praktyczne Portfolio Development
Hands-on Projects (80%)
- • 4 implementacje algorytmów od zera
- • 3 projekty z real-world datasets
- • 2 API integrations (REST + ML model)
- • 1 end-to-end ML application
Theory & Best Practices (20%)
- • Weekly algorithm understanding tests
- • Code review sessions
- • Documentation quality assessment
- • Presentation skills development
Weekly Checkpoints
- • Algorithm implementation quality
- • Code readability i documentation
- • Problem-solving approach
- • Participation in code reviews
Skill Milestones
- • Tydzień 2: Data preprocessing mastery
- • Tydzień 4: Supervised learning expert
- • Tydzień 6: Unsupervised learning skills
- • Tydzień 8: Full-stack ML application
Career Preparation
- • ML Fundamentals Certificate
- • GitHub portfolio z projektami
- • Industry networking events
- • Preparation for advanced courses
Następne Kroki w Twojej Karierze ML
Po ukończeniu fundamentals, wybierz specializację zgodną z Twoimi celami
Machine Learning Engineering Bootcamp
Następny krok: intensywny 16-tygodniowy program obejmujący zaawansowane ML, deep learning, MLOps i systemy produkcyjne. Idealny po ukończeniu Fundamentals.
Zobacz szczegółyDeep Learning & Neural Networks
Specjalizacja: 10-tygodniowy zaawansowany kurs skupiony na CNN, RNN, GANs i architekturach transformer. Wymaga ukończenia Fundamentals lub równoważnego doświadczenia.
Zobacz szczegółyRozpocznij Swoją Przygodę z Machine Learning
Następna grupa ML Fundamentals startuje już 25 sierpnia 2025. Zostało tylko 6 miejsc na 15 dostępnych.