Kurs Wprowadzenie do Azure – Egzamin AZ-900
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Założenie darmowego konta Azure
• Podstawowe pojęcia związane z chmurą
• Aspekty finansowe pracy z chmurą, cenniki, umowa SLA
• Korzystanie z najpopularniejszych usług Azure: maszyna wirtualna, aplikacja, key vault, logic app, functions, monitoring, alerty
• Konfiguracja sieci, zabezpieczanie sieci
• Przegląd zaawansowanych usług Azure
• Korzystanie z Advisora
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs Azure – pytania przed egzaminem AZ-900 lub rozmową o pracę
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Zgodny z sylabusem egzaminu
• Luźna rozmowa o Azure w formie pytań i odpowiedzi
• Możliwość zatrzymania filmu i próby samodzielnej odpowiedzi przed kontynuacją
• Idealne do powtórki przed egzaminem AZ-900 lub rozmową kwalifikacyjną
• Linki do artykułów źródłowych z uzasadnieniem odpowiedzi
• Skondensowana wiedza, w sam raz na szybką powtórkę materiału
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs AZ-104 – zarządzanie tożsamością i bezpieczeństwem w Azure
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Entra ID (Azure AD)
• Zarządzanie użytkownikami, grupami, rolami/li>
• Nadawanie uprawnień
• Rodzaje licencji
• Zarządzanie urządzeniami
• Multi-Factor Authentication, Access Review, Conditional Access
• Zarządzanie politykami, subskrypcjami
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Azure Administrator – Storage (AZ-104)
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Korzystanie z blob, file, table i queue storage
• Zabezpieczanie dostępu do danych
• Optymalizacja dostępu do danych
• Optymalizacja kosztów
• Praktyczne przykłady wykorzystania różnego rodzaju typów usług w profesjonalnych rozwiązaniach
• Opcje zasobów chmurowych związane ze storage
• Praca z PowerShell i Azure CLI
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs AZ-104 – Administrator Azure – zasoby obliczeniowe (compute)
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Kurs z serii przygotowującej do egzaminu AZ-104
• Szczegółowe omówienie maszyn wirtualnych
• Konfiguracja wysokiej dostępności (High Availability) i skalowalności
• Korzystanie z kontenerów i tworzenie Container Registry
• Usługi aplikacyjne – Web App Service (PaaS)
• Automatyzacja infrastuktury: szablony ARM i skrypty Bicep
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs AZ-104 Administrator Azure – sieć, monitoring, backup, DR
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Kurs z serii przygotowującej do egzaminu AZ-104
• Sieci wirtualne, adresy IP, firewalle (NSG, ASG), Bastion
• Sieć dla PaaS – service endpoint, private endpoint
• Konfiguracja DNS, strefy DNS, load balancer
• Zbieranie logów, zapytania KUSTO
• Azure monitor i alerty
• Rozwiązywanie problemów z siecią
• Tworzenie kopii zapasowej, odtwarzanie i przygotowanie do Disaster Recovery
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs Azure – Relacyjne bazy danych (DP-300)
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Rozwiązania laboratoriów oficjalnego kursu Microsoft DP-300
• Obszerny komentarz do rozwiązywanych zadań zamiast typowego wykładu
• Omówienie najważniejszych obszarów poruszanych na egzaminie certyfikacyjnym DP-300
• Korzystanie z relacyjnych baz danych w Azure: SQL Server i inne
• SQL w ofercie IaaS, PaaS, omówienie zalet i wad rozwiązań
• Bezpieczeństwo, automatyzacja, utrzymanie baz danych, wysoka dostępność baz danych
• Monitoring, rozwiązywanie problemów wydajnościowych
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs DevOps Terraform – IaC na Azure
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Instalacja Terraform i koniecznych narzędzi
• Jak automatyzować budowanie zasobów Azure korzystając z Terraform
• Definiowanie powiązań między zasobami
• Tworzenie infrastruktury w skali
• Parametry wejściowe, wyjściowe, zmienne lokalne
• Providerzy i provisionerzy
• Aspekty bezpieczeństwa w Terraform
• Podręcznik PDF z notatką z lekcji, zadaniami i rozwiązaniami!
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs Java dla początkujących
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Konfiguracja środowiska
• Podstawy tworzenia aplikacji w Java
• Zmienne, typy, funkcje pracujące z określonymi typami danych i typowe pułapki
• Struktury danych, tablice, listy, tablice wielowymiarowe
• Operacje wejścia i wyjścia, odczyt i zapis plików tekstowych
• Obsługa błędów
• Klasy, konstruktory, pola prywatne, gettery, settery
• Korzystanie z wielu klas w programie, pola private, protected, public, static
• Dziedziczenie i związane z tym zagadnienia: metoda super(), modyfikator final, klasa abstrakcyjna
• Typ enum
• PDF z notatkami z lekcji, zadaniami i rozwiązaniami
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs Data Science – Język R dla początkujących
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Wprowadzenie, instalacja, korzystanie z narzędzi
• Importowanie danych
• Działania na wektorach (seriach danych)
• Funkcje pracujące z określonymi typami danych
• Wektory, macierze, tablice, listy – indeksowanie, nazywanie, operacje na danych
• Praca z DataFrame
• Filtrowanie, grupowanie, łączenie danych z różnych źródeł
• Case Study – Analiza lotów i opóźnień rejsów
• Wykresy
• Dodatki: zaawansowane funkcje statystyczne oraz samodzielne budowanie funkcji
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs MS Excel Tips & Tricks
(z tym linkiem minimalna cena Udemy)

• Triki związane z codzienną pracą
• Triki dotyczące bezpieczeństwa i ochrony danych
• Triki z formatowaniem i kłopotliwymi typami danych
• Triki w drukowaniu arkuszy
• Triki przydatne, gdy trzeba porównać ze sobą kilka arkuszy
• Zrób cuda z dodatkami do Excela
• Triki z wykresami oraz najnowsze typy wykresów
• Makra, czyli trick sam w sobie
• Po każdej lekcji zadania do rozwiązania
• Dostępny do pobrania zbiór zadań oraz pliki ćwiczeniowe
• Certyfikat po ukończeniu kursu
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Python dla początkujących
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Nauka Python dla początkujących, od podstaw i po polsku
• Instalacja Pythona i narzędzi programistycznych ze szczególnym uwzględnieniem IDLE
• Praca ze zmiennymi, typami, funkcjami, korzystanie z funkcji na konkretnych przykładach
• Wyrażenia warunkowe i pętle, zadania z wykorzystaniem tych technik
• Wejście i wyjście: odczyt danych od użytkownika, praca z plikami
• Korzystanie z modułów
• Podstawowa obsługa błędów powstających w programach
• Ciekawe przykłady i zadania do samodzielnego rozwiązania
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Python – zadania dla początkujących
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Zdobądź doświadczenie przez rozwiązywanie problemów algorytmicznych
• Przygotuj się do matury lub podjęcia studiów
• Naucz się myśleć algorytmicznie – rozkładać problem na mniejsze „podproblemy”
• Utrwal popularne algorytmy, zrozum je „od podszewski”
• Każda lekcja to:
• Treść zadania z omówieniem i oczekiwanym wynikiem
• Omówienie zadania od strony algorytmicznej (video)
• Pisanie programu w Pythonie implementującego rozwiązanie (video)
• Kod rozwiązania
• Listy, metryki, konwersje, struktury danych, znane algorytmy, praca z tekstem, techniki programistyczne
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Python dla średnio zaawansowanych
(z tym linkiem cena minimalna)

• Nauka Python dla tych, co Pythona trochę już znają
• Typy i konwersje typów od podszewki, konwersje automatyczne znacznie upraszczające kod
• Zapis kodu w pętli w postaci jedno linijkowej (kod Pythoniczny)
• Sztuczki z funkcjami i dekoratory: argumenty domyślne, args, kwargs,
  dynamiczny kod, funkcja jako zmienna
• Scenariusze wykorzystania funkcji
• Klasy, instancje – od A do Z: atrybuty, metody, dekoratory,
  modyfikacja klas „w locie”, tworzenie operatorów, dziedziczenie
• Obsługa błędów i własne wyjątki
• Iteratory, generatory, context manager
• Ciekawe przykłady i zadania do samodzielnego rozwiązania
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Data Science: Analiza danych w Python i PANDAS
(z tym linkiem cena minimalna)

• Instalacja pakietów wymaganych do analizy danych
• Na czym polega analiza danych
• Przegląd modułu PANDAS
• Kolumna czyli DataSeries – sortowanie, indeksowanie, wyszukiwanie wartości,
  filtrowanie, modyfikacja, uruchamianie funkcji na danych
• Arkusz czyli DataFrame – dodawanie/usuwanie kolumn i wierszy, oczyszczanie danych,
  sortowanie, filtrowanie, znajdowanie duplikatów itp.
• Grupowanie, tabele przestawne, agregacja, multiindex,
• Łączenie danych z wielu  DataFrame: join, merge
• Export i import danych, modyfikacja danych
• Wprowadzenie do wykresów
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Struktury danych i algorytmy w Pythonie, które trzeba znać
(z tym linkiem cena minimalna)

• Popularne struktury danych: słowniki, listy, zbiory, tuple, listy dwukierunkowe,
  kolejka, stos i inne oraz funkcje na nich pracujące
• Algorytmy sortujace: bąbelkowe/bubble, wstawianie/insert, wybieranie/select,
  scalanie/merge, quick sort
• Algorytmy wyszukujące: liniowy/linear, binarny/binary,
  interpolacja/interpolation, quick select
• Szukanie wzorca: Knuth-Morris-Pratt, Rabin-Karp, Boyer-Moore
• Typy algorytmów: naiwne, zachłanne, dynamiczne
• Przyśpieszanie pracy programu: memorization, tabulation
• Kurs z podręcznikiem w postaci PDF
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Myślenie algorytmiczne – grafy dla początkujących
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Podstawy teorii grafów dla początkujących
• Budowanie złożonych struktur danych w Pythonie
• Implementacje grafów nieskierowanych, skierowanych, zapis w postaci macierzy,
  listy sąsiadów, z uwzględnieniem wag
• Popularne algorytmy pracujące z danymi
• Ustalanie istnienia ścieżki, wyznaczanie najkrótszej drogi
• Przetwarzanie danych
• Grafy cykliczne, acykliczne, drzewa, wyszukiwanie BFS i DFS
• Algorytmy: Dijkstra, Bellman Ford, Floyd-Warshall, Bron Kerbosh
• Kolorowanie grafu, wyszukiwanie klik
• Rozwiązywanie rzeczywistych problemów z wykorzystaniem teorii grafów: SUDOKU, Labirynt
• Optymalizacja rozwiązań: Binary Search Tree
• Kurs z podręcznikiem w postaci PDF
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Python – Uczenie maszynowe. Wprowadzenie, perceptron i regresja
(z tym linkiem cena minimalna)

• Podstawowe pojęcia z zakresu machine learning
• Wprowadzenie do uczenia maszynowego od podstaw –
  brak wymogów (poza znajomością Pythona i matematyki)
• Ręczna implementacja popularnych modeli perceptronu i różnych odmian regresji liniowej
• Porównanie efektywności różnych algorytmów stosowanych do rozwiązania tego samego problemu
• Wykorzystanie klas modułu Scikit-Learn
• Analiza wstępna danych, oczyszczanie danych, uzupełnianie danych brakujących,
  detekcja wartości odstających od reszty zbioru
• Przegląd funkcjonalności modułu numpy do efektywnych obliczeń
• Wykresy ilustrujące efektywność uczenia, implementacja miar efektywności
• Dużo kodu, wykresów, ale i nieco matematycznych wywodów nakierowanych na intuicję
• Quizy, zadania do samodzielnego rozwiązania, rozwiązania zadań,
  przykładowe zbiory danych do pobrania
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Python i Flask – tworzenie aplikacji webowych (kurs z podręcznikiem)
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Tworzenie aplikacji webowej w Pythonie
• Komunikacja klient-serwer dla aplikacji webowych
• Budowanie interfejsu: szablony Jinja, CSS, Bootstrap
• Praca z bazą danych w wydaniu tradycyjnym i SQLAlchemy
• Generowanie i przetwarzanie danych formularzy z wykorzystniem Flask-WTForms
• Sesja użytkownika, logowanie i wylogowanie
• Podręcznik kursowy
• Ciekawe przykłady i zadania do samodzielnego rozwiązania
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Data Science: wprowadzenie do statystyki z Pythonem
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Podstawowe pojęcia statystyczne
• Funkcje i biblioteki Pythona pozwalające na obliczenia statystyczne
• Budowanie intuicji pozwalającej zrozumieć skomplikowane pojęcia statystyczne
• Ilustrowanie danych na wykresach
• Centralne Twierdzenie Graniczne (Central Limit Theorem)
• Przedziały pewności i istotność statystyczna
• Testowanie hipotez
• Podręcznik PDF i zadania do samodzielnego rozwiązania z rozwiązaniami
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs Linux – linia komend dla początkujących
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Szybka instalacja Linux, praca z edytorami w tym z vi/vim
• Operacje na plikach, uprawnienia, standardowe wejście i wyjście
• Użytkownicy, grupy użytkowników, pliki konfiguracyjne
• Zmienne, wyszukiwanie poleceń, obliczenia w shellu
• Praca z plikami tekstowymi i interakcja z użytkownikiem
• Praca z systemem plików, pakowanie i kompresja plików
• Polecenia użytkowe i przydatne w tworzeniu skryptów
• Zarządzanie procesami
• Ciekawe przykłady i zadania do samodzielnego rozwiązania
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs Administrator Linux – instalacja i konfiguracja
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Jak zainstalować Linuxa na przykładzie CentOS (Red Hat Fedora)
• Jak skonfigurować parametry sieciowe systemu
• Jak skonfigurować usługi systemu z wykorzystaniem systemd
• Jak skonfigurować dyski, dzielić je na partycje i tworzyć system plików
• Jak montować systemy plików
• Jak korzystać z Logical Volume Manger
• Jak boot-uje się system Linux (GRUB)
• Jak odzyskać hasło roota
• Ciekawe przykłady i zadania do samodzielnego rozwiązania
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej

Kurs Administrator Linux – skryptowanie w BASH
(z tym linkiem cena minimalna Udemy)

• Scenariusze użycia skryptów
• Jak używać zmiennych
• Jak pracować z intrukcjami warunkowymi, pętlami
• Jak porównywać liczby i teksty
• Jak pobierać wyniki innych uruchamianych instrukcji
• Jak odczytywać argumenty przesyłane do skryptów,
• Jak budować funkcje i biblioteki funkcji
• Przykładowe lekcje – zobacz poniżej