Curs Data Science și Data Analyst pentru începători

Python | SQL | Machine learning | Data Analysis | DataFrame

⭐ Înveți direct de la profesioniști din industrie
⭐ 280 de ore de învățare live
⭐ Orar flexibil. Cursuri: Seara
⭐ Certificare internațională, recunoscută în UE, SUA, Canada
⭐ Garanție de angajare

⭐ Peste 20.000 de absolvenți, 80% s-au angajat în primele 3 luni
⭐ Programa actualizată, creată cu angajatorii
⭐ Obții rezultate rapide. În doar câteva luni, vei avea un portofoliu care va atrage atenția angajatorilor
⭐ Proiect final pentru portofoliu

Companii din tech, retail, banking, și mai ales sănătate, caută profesioniști capabili să extragă sens dintr-un volum din ce în ce mai mare de informații.

Data Science presupune nu doar abilități tehnice, ci și gândire analitică și capacitatea de a transforma datele brute în informații valoroase pentru business. Dar nu trebuie să fii un geniu al matematicii să urmezi o carieră în data science. O mulțime de profesioniști din domenii diferite (marketing, e-commerce, finance) au făcut tranziția spre data science cu succes.

În cadrul cursului nostru de Data Science, vei învăța cum să lucrezi cu limbajul Python, să analizezi și să vizualizezi date, să folosești biblioteci precum Pandas, NumPy sau Matplotlib, dar și să aplici modele de Machine Learning în scenarii reale.

Partea cea mai bună: te luăm de la 0, într-un cadru structurat și practic. La final, vei avea nu doar cunoștințe, ci și proiecte concrete în portofoliu, gata să impresioneze angajatorii.

De la 9.750 RON

Plata în 24 de rate fără dobândă (406 RON/lună). Finanțare simplă prin TBI Bank, Benefit Online sau card de credit

lasă-ți detaliile descarcă tematica

Cursul data science este pentru tine dacă

Vrei să te reprofilezi complet

⭐ și să intri într-un domeniu cu cerere uriașă pe piața muncii.

Îți dorești un portofoliu solid

⭐ cu proiecte practice pe care să le prezinți la interviuri.

Lucrezi în IT

⭐ și vrei să treci de la dezvoltare la analiza și interpretarea datelor.

Ai un background în economie

⭐ finanțe sau contabilitate și vrei să aplici analiza datelor pentru a genera insight-uri de business.

Ești în HR

⭐ și vrei să folosești analiza datelor pentru a îmbunătăți procesele de recrutare și retenție.

Lucrezi în marketing

⭐ și vrei să înțelegi mai bine comportamentul consumatorului prin interpretarea datelor din campanii.

Ai experiență în logistică sau supply chain

⭐ și vrei să optimizezi procesele cu ajutorul modelelor predictive.

Activezi în domeniul bancar sau asigurări

⭐ și vrei să înveți să construiești modele de risc sau analiză de portofolii.

Ești student(ă) sau absolvent(ă) în matematică, informatică sau inginerie

⭐ și vrei să-ți completezi pregătirea cu un skill practic și valoros.

Ești profesor sau cercetător

⭐ și vrei să folosești analiza datelor în proiectele tale științifice.

Ai experiență în vânzări

⭐ și vrei să înțelegi mai bine datele de performanță și comportamentul clienților.

Lucrezi în domeniul sănătăți

⭐ și vrei să valorifici datele medicale pentru a contribui la luarea deciziilor clinice.

Nu te încadrezi în niciunul din aceste scenarii?

Trainerii noștri au ani de experiență reală în IT și te pot îndruma spre cariera potrivită. Lasă-ți detaliile și hai să discutăm!

lasă-ți detaliile

Ce face un data scientist?

Pregătește datele pentru analiză. Elimină valorile lipsă, duplicatele sau erorile cu Python (Pandas, NumPy) sau R.
Comunică recomandări către echipe non-tehnice. Prin prezentări vizuale și storytelling cu date folosind tooluri precum Power BI, Tableau sau biblioteci Python ca Dash.
Colectează date din surse multiple. Baze de date SQL, API-uri, fișiere Excel/CSV sau data lakes via SQL, Python (requests, BeautifulSoup) sau ETL tools.
Analizează datele descriptive. Calculează medii, dispersii, corelații, frecvențe, folosind Python, Excel, sau Jupyter Notebooks.
Aplică modele statistice. Regresii, teste A/B, clustering, cu ajutorul Scikit-learn, Statsmodels, sau R.
Dezvoltă modele de Machine Learning. Pentru clasificare, regresie, recomandări, cu ajutorul bibliotecilor Scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost.
Optimizează performanța modelelor. Folosește GridSearchCV, RandomizedSearch, sau Optuna.de pentru a implementa tehnici de hyperparameter tuning.
Construiește pipeline-uri automate de procesare a datelor. Airflow, Luigi sau scripturi Python programate.
Lucrează cu baze de date. Interoghează și actualizează date prin SQL (MySQL, PostgreSQL, SQLite) și NoSQL (MongoDB).
Integrează soluțiile analitice în aplicații. Dezvoltă API-uri sau microservicii folosind Flask, FastAPI, sau Docker.

După finalizarea cursului, vei putea:

Lucra cu date reale. Să colectezi, cureți și să pregătești seturi de date folosind Python, Pandas și NumPy.
Scrie cod în Python. Vei avea o bază solidă în programare orientată pe analiză de date, cu focus pe eficiență și claritate.
Realiza analize statistice. Vei putea aplica concepte precum medie, mediană, deviație standard, corelație și testare de ipoteze cu ajutorul bibliotecii SciPy sau Statsmodels.
Crea vizualizări clare și relevante: Vei folosi Matplotlib, Seaborn și Plotly pentru a genera grafice care spun o poveste din date.
Construi modele de Machine Learning de bază. Pentru clasificare și regresie, folosind Scikit-learn și seturi de date reale.
Evalua performanța modelelor. Vei înțelege cum să alegi metrica potrivită (precizie, recall, F1-score etc.) și să îmbunătățești performanța.
Lucra cu baze de date. Vei învăța să interoghezi și gestionezi date folosind SQL.
Aborda proiecte complete de Data Science: de la definirea unei probleme de business, la colectarea și analiza datelor, dezvoltarea modelului și prezentarea concluziilor.

Data science pare un domeniu complicat. Am nevoie de cunoștințe preliminare pentru cursul vostru?

✔ Nu este necesar să ai un background tehnic solid pentru a începe cursul de Data Science, însă o minimă familiaritate cu concepte precum logica, structura unui fișier Excel sau noțiuni elementare de matematică (proporții, medii, variații) poate fi un avantaj. Cursul este gândit pentru începători și începe de la zero, atât în ceea ce privește programarea în Python, cât și în interpretarea datelor, astfel încât oricine este motivat și dispus să învețe constant poate face față ritmului.

✔ Totuși, trebuie menționat că domeniul Data Science presupune o combinație între gândire analitică, curiozitate și disciplină în învățare. Deși nu e nevoie să fii programator sau statistician, pe parcurs vei învăța să folosești concepte mai tehnice, precum tipuri de date, modele de regresie, vizualizări și chiar algoritmi de machine learning.

Care este diferența dintre un data scientist și un data analyst?

Deși ambele roluri lucrează cu date și multe cursuri le pun în aceeași categorie, scopul și profunzimea activităților lor diferă. La SDA, obiectivul nostru este să te pregătim pentru piața reală, unde distincțiile (și felul în care te distingi față de alți candidați) contează.

Iată principalele diferențe dintre data scientist și data analyst:

Data Analyst

Data Analyst este uneori un rol entry-level;
Data Analyst folosește analize descriptive;
Data Analyst creează rapoarte și dashboard-uri pentru decizii zilnice;
Data Analyst se concentrează pe business reporting;
Data Analyst interpretează datele existente;
Data Analyst răspunde la întrebări specifice (“ce s-a întâmplat?”);
Data Analyst vizualizează datele;
Data Analyst manipulează datele într-un mod liniar;
Data Analyst urmărește KPI-uri și metrici de performanță;
Data Analyst folosește SQL pentru interogarea datelor;
Data Analyst oferă sprijin decizional pe termen scurt;
Data Analyst își centrează munca pe date istorice;
Data Analyst comunică insight-uri

Data Scientist

Data Scientist este de regulă un rol intermediar/avansat.
Data Scientist aplică modele predictive și machine learning.
Data Scientist dezvoltă soluții automatizate și modele avansate.
Data Scientist pe experimentare și optimizare.
Data Scientist creează modele pentru a genera date noi sau prognoze.
Data Scientist formulează întrebări complexe și creează soluții.
Data Scientist le structurează, le modelează și le interpretează cu algoritmi.
Data Scientist creează pipeline-uri și automatizări complexe.
Data Scientist definește noi metrici pe baza datelor.
Data Scientist își creează propriile seturi de date cu cod Python.
Data Scientist contribuie la strategii pe termen lung.
Data Scientist lucrează și cu date sintetice, scenarii și simulări.
Data Scientist dezvoltă soluții bazate pe date.

La Software Development Academy, cursul de Data Science este conceput astfel încât să acopere și fundamentele activității unui Data Analyst, dar merge mai departe în direcția programării și modelării avansate.

Cursanții încep cu analiză descriptivă, vizualizări și SQL – esențiale pentru orice analist. Pe măsură ce avansează, ei învață Python, machine learning și abordări predictive, dezvoltând abilități specifice unui Data Scientist. Astfel, cursul este ideal atât pentru cei care vor să devină analiști de date, cât și pentru cei care țintesc roluri tehnice mai avansate.

Merită să devin data scientist?

Absolut! Pe măsură ce datele devin din ce în ce mai importante, piața va fi mereu în căutare de experți cu abilitatea de a le sorta și a le găsi o întrebuințare de business:

Cerere ridicată pe piața muncii

Companiile din toate industriile caută specialiști în date pentru a lua decizii mai bune.

Salarii competitive (începând de la 1200 Euro +)

Data Science este unul dintre cele mai bine plătite domenii din IT și business

Schimbi complet direcția profesională

Este o opțiune excelentă de reconversie, chiar dacă vii dintr-un domeniu non-IT.

O carieră internațională

Competențele tale pot fi aplicate oriunde în lume, chiar și remote.

Impact direct în deciziile de business

Contribui activ la strategii, optimizări și inovare

Lucrezi cu tehnologii de vârf.

Inteligență artificială, machine learning, big data, automatizări.

Ai la dispoziție tool-uri moderne

Python, SQL, Power BI, Tableau, Jupyter, TensorFlow etc.

Vreau să-mi schimb profesia

lasă-ți detaliile

De ce să alegi cursurile SDA Academy?

Fie că îți dorești o carieră în IT sau doar vrei să adaugi programarea în arsenalul tău de skill-uri, la SDA Academy înveți practic, cu sprijin constant și rezultate concrete. Proiectele, comunitatea și ghidarea profesionistă te pregătesc pentru lumea reală și pentru un job real.

Iată ce ne face diferiți:

Construiești aplicații reale, utile imediat

Magazine online și aplicații fullstack; portofoliul tău va arăta ce știi să faci, nu doar ce ai învățat.

Îți integrezi programarea în carieră, indiferent de domeniu

Nu e obligatoriu să devii programator. Te ajutăm să adaugi programarea la ceea ce faci deja.

Skill-uri transferabile

Programarea dezvoltă gândirea logică și poate fi aplicată în marketing, management, educație și multe alte domenii.

Acces pe viață la materiale și actualizări

Poți reveni oricând asupra lecțiilor sau accesa noile resurse pe care le publicăm.

Traineri activi în IT

Înveți direct de la profesioniști care lucrează în companii tech și îți oferă sfaturi din viața reală.

Comunitate de studiu și sprijin constant

Sesiuni live cu trainerii, grupuri pe Slack și colegi care te susțin la fiecare pas.

Pregătire completă pentru angajare

Te ajutăm să îți construiești CV-ul, profilul LinkedIn, portofoliul și să te antrenezi pentru interviuri.

Rezultate dovedite.

80% dintre absolvenții noștri s-au angajat în IT în primele 3 luni de la terminarea cursului.

Sprijin și după finalizarea cursului

Ai acces în continuare la comunitate, mentori și materiale, cât timp ai nevoie.

Garanție de angajare

Dacă urmezi programul Employment Guarantee, rămânem alături de tine până îți găsești un job

Modul 1: Introducere detaliată în Data Science (4 ore)

Ce este un Data Scientist?

Roluri conexe: DS vs DE vs MLE vs DevOps vs MLOps/DataOps

Locul în organizație: Junior, Mid, Senior, TL, Tech Lead, Architect

Sarcini, cultură organizațională, responsabilități

Ce presupun primele zile/luni într-o companie

Prezentarea unui proiect funcțional complet

Medii de lucru: Cloud, Producție, Stage, Dev, Local

Studiu de caz (proiect dockerizat în Git)

Ciclu de viață al proiectului: SCRUM & Git

Probleme frecvente legate de date și soluțiile lor

Modul 2: Sistem GIT (video)

Modul 3: Unelte de sistem & GIT (7 ore)

Introducere în Git și shell

Practică: solo, pair programming și proiect de grup

Medii de lucru: pyenv, poetry, docker, make

Comenzi Unix de bază + scripting

Structura proiectului și documentare

Modul 4: Python de bază (14 ore)

Variabile, tipuri, operații

Funcții, pachete, control logic

NumPy, formatări, bucle

Practică în PyCharm

Modul 5: Python intermediar (21 ore)

Funcții avansate: *args, **kwargs, lambda

Comprehensions, iterații, generatoare

Programare OOP: clase, moștenire, metode speciale

TDD: testare unitară

Documentare: README, docstrings, loggers

Proiecte practice pe cod existent

Modul 6: Python în Data Science (21 ore)

Instalare Conda & JupyterLab

Lucrul cu fișiere și directoare

Pandas avansat: curățare, agregare, profilare date

Exerciții practice: încărcare, transformare, explorare, predicții

Modul 7: Matematică esențială pentru DS (21 ore)

Algebra liniară cu NumPy

Probabilități și teoria informației

Statistică descriptivă și teste statistice

Analiză matematică: derivate, continuitate, gradient, sisteme de ecuații

Modul 8: Procesarea și analiza exploratorie a datelor (21 ore)

SQL/NoSQL, AirFlow

Transformări cu dbt & Lightdash

Modele de date, feature engineering

ETL cu Python + PostgreSQL

Modul 9: Vizualizarea datelor (7 ore)

Matplotlib și Seaborn

Prezentarea poveștii datelor

Modul 10: Machine Learning clasic (7 ore)

Ce este ML? AI, DL, RL

Tipuri de învățare: Supervizată, Nesupervizată, Reinforcement

Probleme tipice: date puține, calitate scăzută

Validare: CV, LOO

Modul 11: Învățare supervizată – regresie (21 ore)

Regresie: simplă, multivariată, polinomială

Transformări, normalizare, regularizare

Funcția de cost, gradient descent
Arbori de decizie, metrici, fine-tuning, overfitting

Modul 12: Proiect ML – regresie (7 ore)

Prelucrare date, EDA

Modele de bază și comparații

Prezentare și concluzii

Modul 13: Învățare supervizată – clasificare (21 ore)

Clasificare binară, multi-class, multi-label

Logistic regression, KNN, SVM, Naive Bayes, arbori decizie

Provocări și metode ensemble (bagging, boosting)

Modul 14: Proiect ML – clasificare (7 ore)

Seturi de date: Wine, Diabetes, Voting Records

Analiză împreună cu trainerul, implementare model, competiție

Modul 15: Învățare nesupervizată (14 ore)

Clustering: k-means, DBSCAN

Segmente de imagine, modele gaussiane

Modul 16: Proiect ML – nesupervizat (7 ore)

Prelucrare date, EDA, modele și comparații

Modul 17: Introducere în rețele neuronale (7 ore)

Neuron biologic vs artificial

Perceptron, hiperparametri

Introducere în Deep Learning

Modul 18: TensorFlow & Keras API (12 ore)

Grafuri computaționale, salvare/încărcare modele

Vizualizare grafică, tf.data API

Modul 19: Antrenarea rețelelor neuronale (12 ore)

Probleme: gradienti care dispar/explodează

Inițializare, optimizatori, regularizare (dropout etc.)

Modul 20: DL – antrenamente personalizate și aplicații (21 ore)

Modele custom, viziune computerizată, NLP, forecasting

Modul 21: Proiect final (28 ore)

Design Thinking, propuneri de proiecte

Lucru în echipă

Date din surse multiple (CSV)

Analiză exploratorie, modele, fine-tuning

Prezentarea finală

Alege pachetul potrivit pentru tine

Knowledge

9 490 lei

Ideal pentru cei care vor să obțină o bază solidă în IT.
Include cursul complet, live, cu mentorii.
Potrivit pentru freelanceri, tineri interesați de IT și persoane fără planuri imediate de angajare, dar interesați de IT

Suport de curs – Introducere în Python
Atelier live cu un formator
Codare live cu un formator
Sesiuni de formare cu un formator
Sesiuni individuale
Atelier final cu un formator
Curs video suplimentar
Examen
Certificat de participare
Certificat SDA
Securitatea cibernetică – securitatea în domeniul IT
Pachetului Carieră în IT
Clasa HR – Atelier de asistență directă
Interviu IT
Workshop SCRUM
Training video aplicaţie ASANA
Test de cunoştinţe tehnice
Engleză în IT
Finalizarea proiectului final şi feedback din partea trainerului
Simularea unui interviu soft skills cu un Consilier în Carieră
Primirea unei oferte de muncă în fiecare săptămână după finalizarea Cursului
Taskuri de dezvoltare de la consilierul în carieră

Cel mai popular

IT Career

9 750 lei

Ideal pentru cei care vor o pregătire solidă în IT și pentru a aplica la joburi.
Include cursul complet live, cu mentorii, sesiuni individuale de consiliere în carieră, pregătire pentru interviuri tehnice și de angajare cu simularea unui interviu alături de un formator tehnic și atelier de HR despre CV, profil de Linkedin și brand personal.
Potrivit pentru tineri care vor o alternativă rapidă la facultate, absolvenți de IT care vor să-și completeze skillurile și să intre rapid în piața muncii, cei care fac reconversie profesională și cei care vor pregătire completă pentru a aplica la joburi în IT.

Suport de curs – Introducere în Python
Atelier live cu un formator
Codare live cu un formator
Sesiuni de formare cu un formator
Sesiuni individuale
Atelier final cu un formator
Curs video suplimentar
Examen
Certificat de participare
Certificat SDA
Securitatea cibernetică – securitatea în domeniul IT
Pachetului Carieră în IT
Clasa HR – Atelier de asistență directă
Interviu IT
Workshop SCRUM
Training video aplicaţie ASANA
Test de cunoştinţe tehnice
Engleză în IT
Finalizarea proiectului final şi feedback din partea trainerului
Simularea unui interviu soft skills cu un Consilier în Carieră
Primirea unei oferte de muncă în fiecare săptămână după finalizarea Cursului
Taskuri de dezvoltare de la consilierul în carieră

Employment Guarantee

16 641 lei

Ideal pentru cei care vor garanția angajării în IT după curs. Dedicat celor care vor să se angajeze rapid.
Include toate beneficiile IT Career, plus asistență pentru angajare rapidă. Garanția unei oferte de post vacant, saptămânal, timp de 3 luni dupa curs, de la partenerii noștri.
Potrivit pentru cei care doresc să se angajeze cât mai rapid în IT, cei care fac reconversie profesională dintr-un domeniu cu oportunități limitate, cei are au nevoie de sprijin extins și de garanția unei angajări dupa curs.

Suport de curs – Introducere în Python
Atelier live cu un formator
Codare live cu un formator
Sesiuni de formare cu un formator
Sesiuni individuale
Atelier final cu un formator
Curs video suplimentar
Examen
Certificat de participare
Certificat SDA
Securitatea cibernetică – securitatea în domeniul IT
Pachetului Carieră în IT
Clasa HR – Atelier de asistență directă
Interviu IT
Workshop SCRUM
Training video aplicaţie ASANA
Test de cunoştinţe tehnice
Engleză în IT
Finalizarea proiectului final şi feedback din partea trainerului
Simularea unui interviu soft skills cu un Consilier în Carieră
Primirea unei oferte de muncă în fiecare săptămână după finalizarea Cursului
Taskuri de dezvoltare de la consilierul în carieră

Cum pot finanţa cursul?

Plată integrală: Nu ai nevoie de rate sau finanţare? Alege să plăteşti integral. Completând acest formular, poţi beneficia de o reducere suplimentară.
Plătești în până la 60 rate: • 3-60 rate

• Până la 12 bănci partenere

• Acces GRATUIT la consilierea unui broker financiar

• Formalităţi simple, telefonic
Mai multe opțiuni de plată: • Card de Credit (dobândă 0)

• Platforma Benefit Online

• Rate SDA (până la 3 rate, comision 0)

• TBI Bank, până la 24 rate fără dobândă

Ești interesat de o dată viitoare de începere a acestui curs? Completează formularul și te vom contacta.

Întrebări frecvente

Cu ce se diferențiază cursul de Data Science de la SDA față de alte școli?

Cursul nostru este conceput pentru persoane din toate domeniile, nu doar pentru cei care vor să devină programatori. Înveți prin proiecte practice, lucrând cu date reale și scenarii inspirate din companiile tech. Nu ai nevoie de experiență anterioară — doar curiozitate și dorință de a învăța.

Pot învăța în ritmul meu?

Da! Toate lecțiile live sunt înregistrate, iar tu ai acces pe viață la materialele video, fișierele de curs și actualizările viitoare. Poți revedea lecțiile oricând ai nevoie, în propriul tău ritm.

Cât durează cursul și cât timp trebuie să aloc?

Cursul durează aproximativ 7 luni, include peste 280 de ore live și presupune în plus timp pentru practică și proiecte. Pentru rezultate bune, recomandăm să aloci între 10 și 15 ore pe săptămână.

Ce se întâmplă dacă mă blochez?

Ai parte de suport constant din partea trainerilor, asistenților și colegilor de grupă. Poți adresa întrebări în sesiunile live, pe Slack sau în comunitatea de studiu. Nu rămâi niciodată singur.

Ce voi învăța în acest curs?

Programa acoperă tot ce ai nevoie pentru a lucra în domeniu:

Python (de la bază până la avansat)

GIT, Docker, Jupyter, Pandas, NumPy

SQL, AirFlow, dbt, Lightdash

Machine Learning (regresie, clasificare, clustering)

Deep Learning cu TensorFlow și Keras

Vizualizare, statistici, proiecte reale

Este acest curs potrivit pentru începători?

Da. Este construit special pentru cei care nu au mai programat. Începem cu bazele Python și construim pas cu pas până la modele de învățare automată și proiecte de analiză complexă.

Ce tehnologii voi folosi?

Vei lucra cu: Python, Pandas, NumPy, SQL, AirFlow, Git, JupyterLab, scikit-learn, TensorFlow, Keras și multe alte instrumente populare în analiza datelor.

Voi avea un proiect real în portofoliu?

Da. La final vei livra un proiect final complet, bazat pe un set real de date, care demonstrează abilitățile tale în analiză, curățare, modelare și prezentare a rezultatelor.

Voi primi un certificat?

Da. Vei primi un certificat internațional, recunoscut în România, UE, SUA și Canada, care confirmă competențele dobândite.

Ce carieră pot urma după curs?

Absolvenții pot aplica pentru poziții precum:

Data Analyst

Junior Data Scientist

Machine Learning Engineer

BI Specialist

Automation Specialist

Ce companii angajează specialiști în Data Science?

Printre companiile care angajează constant în acest domeniu se numără: UiPath, Microsoft, Endava, Emag, Deloitte, IBM, ING Tech, Bitdefender, Zitec.

Cum mă ajută SDA Academy să îmi găsesc un loc de muncă?

Pregătire CV & LinkedIn

Simulări de interviuri (tehnice și soft skills)

Acces la comunitatea de alumni și la oportunități de angajare din rețeaua noastră de parteneri

Dacă nu găsesc un job după curs?

Dacă ai urmat programul Employment Guarantee și nu îți găsești un job, îți returnăm 4.000 RON.

Cursul data science este pentru tine dacă

Vrei să te reprofilezi complet

Îți dorești un portofoliu solid

Lucrezi în IT

Ai un background în economie

Ești în HR

Lucrezi în marketing

Ai experiență în logistică sau supply chain

Activezi în domeniul bancar sau asigurări

Ești student(ă) sau absolvent(ă) în matematică, informatică sau inginerie

Ești profesor sau cercetător

Ai experiență în vânzări

Lucrezi în domeniul sănătăți

Nu te încadrezi în niciunul din aceste scenarii?

Ce face un data scientist?

Pregătește datele pentru analiză. Elimină valorile lipsă, duplicatele sau erorile cu Python (Pandas, NumPy) sau R.

Comunică recomandări către echipe non-tehnice. Prin prezentări vizuale și storytelling cu date folosind tooluri precum Power BI, Tableau sau biblioteci Python ca Dash.

Colectează date din surse multiple. Baze de date SQL, API-uri, fișiere Excel/CSV sau data lakes via SQL, Python (requests, BeautifulSoup) sau ETL tools.

Analizează datele descriptive. Calculează medii, dispersii, corelații, frecvențe, folosind Python, Excel, sau Jupyter Notebooks.

Aplică modele statistice. Regresii, teste A/B, clustering, cu ajutorul Scikit-learn, Statsmodels, sau R.

Dezvoltă modele de Machine Learning. Pentru clasificare, regresie, recomandări, cu ajutorul bibliotecilor Scikit-learn, TensorFlow, Keras, XGBoost.

Optimizează performanța modelelor. Folosește GridSearchCV, RandomizedSearch, sau Optuna.de pentru a implementa tehnici de hyperparameter tuning.

Construiește pipeline-uri automate de procesare a datelor. Airflow, Luigi sau scripturi Python programate.

Lucrează cu baze de date. Interoghează și actualizează date prin SQL (MySQL, PostgreSQL, SQLite) și NoSQL (MongoDB).

Integrează soluțiile analitice în aplicații. Dezvoltă API-uri sau microservicii folosind Flask, FastAPI, sau Docker.

După finalizarea cursului, vei putea:

Lucra cu date reale. Să colectezi, cureți și să pregătești seturi de date folosind Python, Pandas și NumPy.

Scrie cod în Python. Vei avea o bază solidă în programare orientată pe analiză de date, cu focus pe eficiență și claritate.

Realiza analize statistice. Vei putea aplica concepte precum medie, mediană, deviație standard, corelație și testare de ipoteze cu ajutorul bibliotecii SciPy sau Statsmodels.

Crea vizualizări clare și relevante: Vei folosi Matplotlib, Seaborn și Plotly pentru a genera grafice care spun o poveste din date.

Construi modele de Machine Learning de bază. Pentru clasificare și regresie, folosind Scikit-learn și seturi de date reale.

Evalua performanța modelelor. Vei înțelege cum să alegi metrica potrivită (precizie, recall, F1-score etc.) și să îmbunătățești performanța.

Lucra cu baze de date. Vei învăța să interoghezi și gestionezi date folosind SQL.

Aborda proiecte complete de Data Science: de la definirea unei probleme de business, la colectarea și analiza datelor, dezvoltarea modelului și prezentarea concluziilor.