Czego się nauczysz
Przeprowadzimy Cię przez program, który w 12 tygodni (tryb full‑time) lub 24 tygodnie (tryb part‑time) uczy analizy danych i uczenia maszynowego od podstaw — tak, abyś potrafił(-a) pracować z danymi w praktyce, budować modele i komunikować wyniki. To wiedza przydatna zarówno w rolach data, jak i w wielu stanowiskach biznesowych (upskilling).
Podstawy
SQL, Python, Jupyter Notebook, Git i GitHub, podstawy algebry liniowej, prawdopodobieństwa i statystyki.
Analityka danych
Przygotowanie, analiza i eksploracja danych oraz wizualizacja wyników.
Klasyczne uczenie maszynowe
Modele nadzorowane i nienadzorowane, poprawa jakości modeli, Naive Bayes, SVM, Random Forest, pipeline’y ML i klasyfikacja.
Deep learning
Sieci neuronowe, architektury CNN i autoenkodery, augmentacja danych, TensorFlow, Keras i Scikit‑Learn.
Przetwarzanie języka naturalnego
Reprezentacja tekstu, RNN, LSTM, mechanizmy uwagi, architektura transformera i budowa chatbotów.
Nasza metodologia
Zajęcia online na żywo
- W Code Labs Academy uczysz się na interaktywnych zajęciach online na żywo. W czasie rzeczywistym pracujesz z instruktorem i grupą, zadajesz pytania i dostajesz feedback — a godziny zajęć są planowane w sposób przyjazny dla osób uczących się z Polski (Europe/Warsaw).
Samodzielna nauka
- Tryb part‑time: ok. 9 godzin nauki na żywo + ok. 11 godzin samodzielnej nauki tygodniowo (łącznie ok. 20 godzin).
- Tryb full‑time: ok. 22,5 godziny nauki na żywo + ok. 17,5 godziny samodzielnej nauki tygodniowo (łącznie ok. 40 godzin).
Metoda odwróconej klasy
- Stosujemy model odwróconej klasy (flipped classroom): materiały przerabiasz przed zajęciami, a czas na żywo wykorzystujemy na ćwiczenia, pytania i pracę nad projektami.
Praktyka z mentorem
- Skupiamy się na praktyce: ćwiczeniach, projektach i budowaniu portfolio, przy stałym wsparciu instruktorów i asystentów.
Czego potrzebujesz
Nie wymagamy dyplomu z informatyki. W pierwszych tygodniach pomagamy zbudować podstawy Pythona, matematyki i analizy danych. Program sprawdzi się zarówno u osób zaczynających w data, jak i u tych, które chcą mocno podnieść kompetencje analityczne (upskilling) w swojej roli.
- Laptop lub komputer: Niezawodny laptop lub komputer stacjonarny z wystarczającą mocą obliczeniową do pracy z Pythonem i bibliotekami ML.
- Stabilne połączenie internetowe: Niezawodny Internet do udziału w zajęciach na żywo i pracy z notatnikami online.
- Podstawowa obsługa komputera: Umiejętność korzystania z systemu operacyjnego, pakietów biurowych i przeglądarki.
- Podstawy algorytmów/programowania (mile widziane): Ogólne zrozumienie logiki programowania ułatwi start, ale nie jest obowiązkowe.
- Znajomość angielskiego: Poziom co najmniej B1, pozwalający śledzić materiały techniczne i brać udział w zajęciach po angielsku.
- Zaangażowanie w naukę: Proaktywne podejście do ćwiczeń i projektów, szczególnie w jednostce wstępnej, aby zbudować mocne podstawy.
Centrum Kariery
Warsztaty rozwoju zawodowego
Otwarte warsztaty dla społeczności CLA — praktyczne tematy, krótkie ćwiczenia i Q&A. Idealne, jeśli chcesz uporządkować plan nauki i dowiedzieć się, jak wygląda rekrutacja w IT w Polsce (również w modelu remote).
Spersonalizowane sesje 1:1
Spotkania indywidualne, na których doprecyzujemy cel (awans, zmiana roli, pierwsza praca, upskilling), ustalimy mocne strony i przygotujemy plan działania: portfolio, networking, aplikacje oraz konsekwentne „kolejne kroki”.
Próbne rozmowy kwalifikacyjne
Symulacje rozmów technicznych i behawioralnych: jak opowiadać o projektach, jak odpowiadać na pytania „dlaczego Ty?”, jak bronić decyzji projektowych oraz jak rozmawiać o oczekiwaniach finansowych (np. widełkach i formie współpracy).
Przegląd CV, LinkedIn i listu motywacyjnego
Feedback do dokumentów pod rekrutację w Polsce i za granicą: czytelność, słowa kluczowe (ATS), opis projektów, osiągnięcia i dopasowanie do ogłoszenia. Jeśli aplikujesz po polsku i po angielsku — pomożemy ułożyć oba warianty.
Przegląd ofert pracy i praktyk
Przegląd wybranych ofert entry‑level/junior oraz ról „na styku” (np. analitycznych lub produktowych), które mogą pasować do Twoich umiejętności po bootcampie — w Polsce i w modelu zdalnym.
Dostęp do materiałów i narzędzi kariery
Stały dostęp do zasobów: checklisty, szablony, ćwiczenia, przykładowe odpowiedzi na pytania rekrutacyjne, wskazówki do portfolio oraz planowania aplikacji.
Mentoring i networking online
Spotkania z praktykami z branży — rozmowy o ścieżkach kariery, rolach w zespołach IT, realnych projektach i oczekiwaniach pracodawców. Wydarzenia są prowadzone online w godzinach przyjaznych dla strefy czasowej Polski (Europe/Warsaw).
Społeczność absolwentów
Łącz się z osobami z kohorty i alumni CLA: dziel się wiedzą, wymieniaj się informacjami o rekrutacjach, wspieraj w przygotowaniu projektów i utrzymuj kontakt także po ukończeniu programu.
Dlaczego warto wybrać Code Labs Academy?
Indywidualny coaching kariery 1:1
Spersonalizowane wsparcie: aktualizacja CV i profilu LinkedIn, próbne rozmowy oraz strategia szukania pracy w branży tech.
Projekty gotowe do portfolio
Ukończ kurs z GitHub‑owym portfolio realnych projektów—tworzonych w trakcie zajęć i dopracowanych na podstawie feedbacku mentorów.
Program oparty o potrzeby rynku
Syllabus aktualizujemy co kwartał, aby odpowiadał aktualnemu zapotrzebowaniu na AI, cyberbezpieczeństwo i web development.
Uznany certyfikat
Zaprezentuj swój certyfikat Code Labs Academy akredytowany AZAV na LinkedIn, w CV i w dokumentach wizowych.