Nauka bez granic dla studentów międzynarodowych
Studiujesz w Polsce i chcesz rozwijać kompetencje w machine learning? Poznajemy Twoje wyzwania – nowy język, adaptacja kulturowa, przyszłość kariery. Dlatego stworzyliśmy ścieżkę uczenia, która nie wymaga doskonałej polszczyzny, ale daje praktyczne umiejętności w fintech.
Dlaczego studenci z zagranicy wybierają nasze kursy
Materiały w języku angielskim, wsparcie w zrozumieniu lokalnego rynku finansowego i możliwość nauki we własnym tempie. Nie musisz tłumaczyć się ze słabej znajomości polskiego – tu liczą się Twoje umiejętności analityczne i chęć nauki.
Program obejmuje unsupervised learning w zastosowaniach finansowych, od podstawowych pojęć po projekty oparte na rzeczywistych danych rynkowych. Współpracujemy z międzynarodowymi ekspertami, którzy rozumieją specyfikę kariery w fintech dla osób spoza Polski.
Co zyskujesz jako student międzynarodowy
Konkretne korzyści dopasowane do Twojej sytuacji i celów zawodowych
Materiały w języku angielskim
Wszystkie wykłady, zadania i materiały dodatkowe dostępne są po angielsku. Koncentrujesz się na nauce algorytmów, a nie na tłumaczeniu terminologii.
Elastyczność i dostępność online
Uczysz się kiedy chcesz, bez zobowiązań do stałych terminów. Doskonałe rozwiązanie, jeśli łączysz naukę z pracą lub projektem studenckim.
Realne projekty z danymi finansowymi
Analizujesz dane giełdowe, wykrywasz anomalie w transakcjach, budujesz modele segmentacji klientów. Wszystko oparte na rzeczywistych zbiorach danych używanych przez firmy fintech.
Dostęp do społeczności i wsparcia
Forum dyskusyjne, gdzie możesz zadawać pytania innym studentom i mentorowi. Regularnie organizujemy sesje Q&A, żeby rozwiać wątpliwości i pomóc w realizacji projektów.
Certyfikat potwierdzający umiejętności
Po zakończeniu kursu otrzymujesz dokument, który możesz dołączyć do CV lub profilu LinkedIn. Pracodawcy w Poznaniu i w całej Polsce coraz częściej poszukują specjalistów z wiedzą o machine learning.
Poznaj nasze programy dla studentów
Zaczynasz od podstaw czy chcesz od razu zagłębić się w zaawansowane techniki? Wybierz ścieżkę, która najlepiej odpowiada Twojemu poziomowi i celom.
Wprowadzenie do unsupervised learning
Podstawy klasteringu, redukcji wymiarowości i wykrywania anomalii. Idealne dla osób bez wcześniejszego doświadczenia w machine learning, które chcą zrozumieć kluczowe koncepcje.
Zobacz programAnaliza danych finansowych
Uczysz się, jak stosować algorytmy unsupervised learning do analizy rynków, portfeli inwestycyjnych i zachowań klientów. Kurs zawiera projekty oparte na danych z polskiego i międzynarodowego rynku finansowego.
Zobacz programZaawansowane techniki unsupervised learning
Dla tych, którzy już znają podstawy i chcą pracować z autoenkoderami, sieciami GAN czy modelami probabilistycznymi. Program obejmuje case studies z fintech i bankingu.
Zobacz programDołącz do społeczności studentów międzynarodowych
Nie czekaj do końca studiów, żeby zacząć budować kompetencje w machine learning. Zapisz się już dziś i zyskaj przewagę na rynku pracy w Polsce i za granicą.