TERMIN
06-05 – 08-05-2024
Zobacz pozostałe terminy

TRYB SZKOLENIA
Distance Learning
Sprawdź szkolenia stacjonarne

Lokalizacja Termin Cena Wybierz
{{place.city}}
{{ event_pack_item.event_details.education_center.name }} ???
Nowość {{place.price}} netto
{{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
Skontaktuj się z nami
Dostępne terminy:
DISTANCE LEARNING2024-05-06 - 2024-05-08
DISTANCE LEARNING2024-07-03 - 2024-07-05
DISTANCE LEARNING2024-09-11 - 2024-09-13
Lokalizacja i termin do uzgodnienia
Nowość {{place.price}} netto {{ place.price | zlotyPriceWithTax }} brutto
 
  • Liczba miejsc (dostępnych: {{ basketAddItem.free_seats}})
    {{ basketAddItem.city }}
    {{ basketAddItem.date }}
    Dodaj do koszyka LUB Zarezerwuj szkolenie
    Dodano do koszyka
    Liczba miejsc xxxxxxxxxx

Żeby dowiedzieć się, czy dane szkolenie będzie realizowane stacjonarnie skontaktuj się ze swoim Opiekunem lub zadaj pytanie przez Formularz kontaktowy

Szkolenie / Big Data...

R - wstęp do programowania - kurs podstawowy

Pakiety e-learning

Przeznaczenie szkolenia

Szkolenie skierowane do osób, które chciałyby poznać możliwości pakietu R, a wcześniej z niego nie korzystały. Kurs dedykowany dla osób pracujących z dużymi ilościami danych, dla analityków, dla osób przygotowujących raporty, wykonujących badania statystyczne. 

Korzyści wynikające z ukończenia szkolenia

Zdobycie umiejętności pracy w języku skryptowym R w środowisku R Studio. Kurs daje możliwości poznania składni języka R pod kątem jego wykorzystania przy opracowywaniu analiz i obróbki danych ze źródeł zewnętrznych. Dzięki szkoleniu kursanci będą w stanie wykonywać samodzielnie zautomatyzowane raporty i poprawnie interpretować współczynniki statystyczne.

Oczekiwane przygotowanie słuchaczy

Dobra znajomość środowiska Microsoft Windows oraz podstawowa znajomość MS Excel.

Język szkolenia

  • Szkolenie: polski

AGENDA SZKOLENIA

  1. Wprowadzenie
  • Przeznaczenie pakietu R
  • R na tle innych narzędzi
  • Instalacja R i R Studio
  • Korzystnie z oprogramowania R Studio
  1. Komendy systemowe i matematyczne w R
  2. Typy i struktury danych
  • Wektory
  • Macierze
  • Listy
  • Wektory czynnikowe
  • Ramki danych
  1. Import i eksport danych
  2. Programowanie w R
  • Instrukcje warunkowe
  • Pętle
  • Wektoryzacja a pętle
  • Własne funkcje
  1. Wykresy w R
  • Pakiet podstawowy
  • Pakiet ggplot2
  • Zapis wykresów jako pliki graficzne
  1. Podstawy statystyki
  • Statystyczne miary opisowe
  • Analiza współzależności
  • Estymacja przedziałowa
  • Weryfikacja hipotez statystycznych
  1. Modelowanie danych w R
  • Regresja
  • Prognozowanie szeregów czasowych
  • Segmentacja danych
  1. Budowanie własnych pakietów
  2. Kontrola wersji
  3. Praca z dużą ilością danych.


Kod szkolenia R01 / PL AA 3d
   array(6) {
  ["id"]=>
  string(36) "177239BF-B9FC-42DA-B699-B63DECFD98F3"
  ["name"]=>
  string(6) "Altkom"
  ["iscertificatevendor"]=>
  int(0)
  ["iscontentvendor"]=>
  int(1)
  ["imagehash"]=>
  string(12102) "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAABcCAYAAABA4uO3AAAKQ2lDQ1BJQ0MgcHJvZmlsZQAAeNqdU3dYk/cWPt/3ZQ9WQtjwsZdsgQAiI6wIyBBZohCSAGGEEBJAxYWIClYUFRGcSFXEgtUKSJ2I4qAouGdBiohai1VcOO4f3Ke1fXrv7e371/u855zn/M55zw+AERImkeaiagA5UoU8Otgfj09IxMm9gAIVSOAEIBDmy8JnBcUAAPADeXh+dLA//AGvbwACAHDVLiQSx+H/g7pQJlcAIJEA4CIS5wsBkFIAyC5UyBQAyBgAsFOzZAoAlAAAbHl8QiIAqg0A7PRJPgUA2KmT3BcA2KIcqQgAjQEAmShHJAJAuwBgVYFSLALAwgCgrEAiLgTArgGAWbYyRwKAvQUAdo5YkA9AYACAmUIszAAgOAIAQx4TzQMgTAOgMNK/4KlfcIW4SAEAwMuVzZdL0jMUuJXQGnfy8ODiIeLCbLFCYRcpEGYJ5CKcl5sjE0jnA0zODAAAGvnRwf44P5Dn5uTh5mbnbO/0xaL+a/BvIj4h8d/+vIwCBAAQTs/v2l/l5dYDcMcBsHW/a6lbANpWAGjf+V0z2wmgWgrQevmLeTj8QB6eoVDIPB0cCgsL7SViob0w44s+/zPhb+CLfvb8QB7+23rwAHGaQJmtwKOD/XFhbnauUo7nywRCMW735yP+x4V//Y4p0eI0sVwsFYrxWIm4UCJNx3m5UpFEIcmV4hLpfzLxH5b9CZN3DQCshk/ATrYHtctswH7uAQKLDljSdgBAfvMtjBoLkQAQZzQyefcAAJO/+Y9AKwEAzZek4wAAvOgYXKiUF0zGCAAARKCBKrBBBwzBFKzADpzBHbzAFwJhBkRADCTAPBBCBuSAHAqhGJZBGVTAOtgEtbADGqARmuEQtMExOA3n4BJcgetwFwZgGJ7CGLyGCQRByAgTYSE6iBFijtgizggXmY4EImFINJKApCDpiBRRIsXIcqQCqUJqkV1II/ItchQ5jVxA+pDbyCAyivyKvEcxlIGyUQPUAnVAuagfGorGoHPRdDQPXYCWomvRGrQePYC2oqfRS+h1dAB9io5jgNExDmaM2WFcjIdFYIlYGibHFmPlWDVWjzVjHVg3dhUbwJ5h7wgkAouAE+wIXoQQwmyCkJBHWExYQ6gl7CO0EroIVwmDhDHCJyKTqE+0JXoS+cR4YjqxkFhGrCbuIR4hniVeJw4TX5NIJA7JkuROCiElkDJJC0lrSNtILaRTpD7SEGmcTCbrkG3J3uQIsoCsIJeRt5APkE+S+8nD5LcUOsWI4kwJoiRSpJQSSjVlP+UEpZ8yQpmgqlHNqZ7UCKqIOp9aSW2gdlAvU4epEzR1miXNmxZDy6Qto9XQmmlnafdoL+l0ugndgx5Fl9CX0mvoB+nn6YP0dwwNhg2Dx0hiKBlrGXsZpxi3GS+ZTKYF05eZyFQw1zIbmWeYD5hvVVgq9ip8FZHKEpU6lVaVfpXnqlRVc1U/1XmqC1SrVQ+rXlZ9pkZVs1DjqQnUFqvVqR1Vu6k2rs5Sd1KPUM9RX6O+X/2C+mMNsoaFRqCGSKNUY7fGGY0hFsYyZfFYQtZyVgPrLGuYTWJbsvnsTHYF+xt2L3tMU0NzqmasZpFmneZxzQEOxrHg8DnZnErOIc4NznstAy0/LbHWaq1mrX6tN9p62r7aYu1y7Rbt69rvdXCdQJ0snfU6bTr3dQm6NrpRuoW623XP6j7TY+t56Qn1yvUO6d3RR/Vt9KP1F+rv1u/RHzcwNAg2kBlsMThj8MyQY+hrmGm40fCE4agRy2i6kcRoo9FJoye4Ju6HZ+M1eBc+ZqxvHGKsNN5l3Gs8YWJpMtukxKTF5L4pzZRrmma60bTTdMzMyCzcrNisyeyOOdWca55hvtm82/yNhaVFnMVKizaLx5balnzLBZZNlvesmFY+VnlW9VbXrEnWXOss623WV2xQG1ebDJs6m8u2qK2brcR2m23fFOIUjynSKfVTbtox7PzsCuya7AbtOfZh9iX2bfbPHcwcEh3WO3Q7fHJ0dcx2bHC866ThNMOpxKnD6VdnG2ehc53zNRemS5DLEpd2lxdTbaeKp26fesuV5RruutK10/Wjm7ub3K3ZbdTdzD3Ffav7TS6bG8ldwz3vQfTw91jicczjnaebp8LzkOcvXnZeWV77vR5Ps5wmntYwbcjbxFvgvct7YDo+PWX6zukDPsY+Ap96n4e+pr4i3z2+I37Wfpl+B/ye+zv6y/2P+L/hefIW8U4FYAHBAeUBvYEagbMDawMfBJkEpQc1BY0FuwYvDD4VQgwJDVkfcpNvwBfyG/ljM9xnLJrRFcoInRVaG/owzCZMHtYRjobPCN8Qfm+m+UzpzLYIiOBHbIi4H2kZmRf5fRQpKjKqLupRtFN0cXT3LNas5Fn7Z72O8Y+pjLk722q2cnZnrGpsUmxj7Ju4gLiquIF4h/hF8ZcSdBMkCe2J5MTYxD2J43MC52yaM5zkmlSWdGOu5dyiuRfm6c7Lnnc8WTVZkHw4hZgSl7I/5YMgQlAvGE/lp25NHRPyhJuFT0W+oo2iUbG3uEo8kuadVpX2ON07fUP6aIZPRnXGMwlPUit5kRmSuSPzTVZE1t6sz9lx2S05lJyUnKNSDWmWtCvXMLcot09mKyuTDeR55m3KG5OHyvfkI/lz89sVbIVM0aO0Uq5QDhZML6greFsYW3i4SL1IWtQz32b+6vkjC4IWfL2QsFC4sLPYuHhZ8eAiv0W7FiOLUxd3LjFdUrpkeGnw0n3LaMuylv1Q4lhSVfJqedzyjlKD0qWlQyuCVzSVqZTJy26u9Fq5YxVhlWRV72qX1VtWfyoXlV+scKyorviwRrjm4ldOX9V89Xlt2treSrfK7etI66Trbqz3Wb+vSr1qQdXQhvANrRvxjeUbX21K3nShemr1js20zcrNAzVhNe1bzLas2/KhNqP2ep1/XctW/a2rt77ZJtrWv913e/MOgx0VO97vlOy8tSt4V2u9RX31btLugt2PGmIbur/mft24R3dPxZ6Pe6V7B/ZF7+tqdG9s3K+/v7IJbVI2jR5IOnDlm4Bv2pvtmne1cFoqDsJB5cEn36Z8e+NQ6KHOw9zDzd+Zf7f1COtIeSvSOr91rC2jbaA9ob3v6IyjnR1eHUe+t/9+7zHjY3XHNY9XnqCdKD3x+eSCk+OnZKeenU4/PdSZ3Hn3TPyZa11RXb1nQ8+ePxd07ky3X/fJ897nj13wvHD0Ivdi2yW3S609rj1HfnD94UivW2/rZffL7Vc8rnT0Tes70e/Tf/pqwNVz1/jXLl2feb3vxuwbt24m3Ry4Jbr1+Hb27Rd3Cu5M3F16j3iv/L7a/eoH+g/qf7T+sWXAbeD4YMBgz8NZD+8OCYee/pT/04fh0kfMR9UjRiONj50fHxsNGr3yZM6T4aeypxPPyn5W/3nrc6vn3/3i+0vPWPzY8Av5i8+/rnmp83Lvq6mvOscjxx+8znk98ab8rc7bfe+477rfx70fmSj8QP5Q89H6Y8en0E/3Pud8/vwv94Tz+4A5JREAAAAZdEVYdFNvZnR3YXJlAEFkb2JlIEltYWdlUmVhZHlxyWU8AAADJmlUWHRYTUw6Y29tLmFkb2JlLnhtcAAAAAAAPD94cGFja2V0IGJlZ2luPSLvu78iIGlkPSJXNU0wTXBDZWhpSHpyZVN6TlRjemtjOWQiPz4gPHg6eG1wbWV0YSB4bWxuczp4PSJhZG9iZTpuczptZXRhLyIgeDp4bXB0az0iQWRvYmUgWE1QIENvcmUgNS42LWMxNDUgNzkuMTYzNDk5LCAyMDE4LzA4LzEzLTE2OjQwOjIyICAgICAgICAiPiA8cmRmOlJERiB4bWxuczpyZGY9Imh0dHA6Ly93d3cudzMub3JnLzE5OTkvMDIvMjItcmRmLXN5bnRheC1ucyMiPiA8cmRmOkRlc2NyaXB0aW9uIHJkZjphYm91dD0iIiB4bWxuczp4bXA9Imh0dHA6Ly9ucy5hZG9iZS5jb20veGFwLzEuMC8iIHhtbG5zOnhtcE1NPSJodHRwOi8vbnMuYWRvYmUuY29tL3hhcC8xLjAvbW0vIiB4bWxuczpzdFJlZj0iaHR0cDovL25zLmFkb2JlLmNvbS94YXAvMS4wL3NUeXBlL1Jlc291cmNlUmVmIyIgeG1wOkNyZWF0b3JUb29sPSJBZG9iZSBQaG90b3Nob3AgQ0MgMjAxOSAoV2luZG93cykiIHhtcE1NOkluc3RhbmNlSUQ9InhtcC5paWQ6MzU5OUJERkUyRDE1MTFFRDg3NTlBMUE0MEY5MENDNTkiIHhtcE1NOkRvY3VtZW50SUQ9InhtcC5kaWQ6MzU5OUJERkYyRDE1MTFFRDg3NTlBMUE0MEY5MENDNTkiPiA8eG1wTU06RGVyaXZlZEZyb20gc3RSZWY6aW5zdGFuY2VJRD0ieG1wLmlpZDozNTk5QkRGQzJEMTUxMUVEODc1OUExQTQwRjkwQ0M1OSIgc3RSZWY6ZG9jdW1lbnRJRD0ieG1wLmRpZDozNTk5QkRGRDJEMTUxMUVEODc1OUExQTQwRjkwQ0M1OSIvPiA8L3JkZjpEZXNjcmlwdGlvbj4gPC9yZGY6UkRGPiA8L3g6eG1wbWV0YT4gPD94cGFja2V0IGVuZD0iciI/PkVm5GAAABWESURBVHja7J0LvFVVncf/Fy5XHioKCgT4KtMUNNIiJcx0xAemViKOxozO5KSYY0ymNmOG5jSJlY9Ss9F8kBagoab5ADRQ8YFjjjQmMiBiooQIiiLP62n9PP/zcbNZa+219tnncO69v+/nsz5wz36stdde6///r//6r7WbSqWS2GjaRToSO5v0bZPeN6kkpFY0m7TCpIu1rgkhbYDSYvvvTVQgH3CwSTPZTOpGi0kbWA2EtG0F0olV8wFrWAV1YylHeYS0D6hASN2NGVYBIVQghBBCqEAIIYQQKhBCCCFUIIQQQqhACCGEUIEQQgghVCCEEEKoQAghhFCBEEIIoQIhhBBCBUIIIYRQgRBCCKECIYQQQgVCCCGECoQQQggVCCGEEEIFQgghhAqEEEIIFQghhBAqEEIIIVQghBBCCBUIIYQQKhBCCCFUIIQQQqhACCGEUIEQQgghVCCEEEKoQAghhDQGzawCQghpOPYy6VST9japZNILJt1i0p+pQBqPbqwCQkiDsJ9Jz6R+O8akc036jOUYFUiKcSb1Mul9/btJyu62e016qgb5LTFpqmr6kv6GvFtMGqn/EgIOMOlobR+VtoK2+Y5JV5i0sYPXz6EmHWJSa+I31M8bJv2MzSeIXzh+hxy82qQDG6WgTaVSyX5gly1arpLj94tNuqjOZVlm0o5s04Xxukk7t2FBe4lJ33Uc627SGgo/+bpHABI/W6sx4uI1kwbUXSAvtv/eqJPoixy/v1nncnQVBhqQTVnuMTRKrB75q+P3+ayaINab9K7neGsjFZbC0U9nVgEhpM4K5DrP8asbqbDtbRJ9oknDUpYghs3XSNk/TQghjc55UnaHjpUP3X7rTPqJSZdRgdSOfU36mOX33dgmCSFtBBjA3zDpUpM+qb89LW73IBVIQbj806vYJgkhbYy/aGpYOAdCCCGECkTcUTDv81UTQkixVOvC2l7KMclbqfBGKOOrW/B51jt+X90Aii00Bh7rJFbqsyCMuLfUbx3KW1Je8NVJ890u4looacSoIwSxm5a5+xasc0TQYb1JL/0b5Voi/hDJRgB9aV0D9ju804Embat/o43CvbKhxvluo8+KZ8aCXqyzwVzA4jrk+xGTemi/WOKRLzZw7Q6JutqScrG31mEXKYcBL9W0RRQIGtApJo0xaR/ZfBuQBSZNNunnWungcpP2T70ANP57TPpRzrKPNumsRGeDAPu049zTpbw6tnMi74eluEWJ/2XSHEt9tmpDv8Ck4x3Xovx3mnS3SY9rQ0uOmPDSsazzCyYdK+UtDUJByN90vUcFLODDQq+RiTL+UtP/mfSe/o6OM1jf9VhPHg+adLtJDyTed0XIfUrbyT/VsbMcbtJJ+m//1LG3TXrUpBu0vsFnpTxZ2SqbrizH/0+tQce/0aTdLUqiiwrocxJlS9JD6/FkKU+sppXzSyZNMum/E8J1vEl/l8qrq97/x4HlRbv9R5OGJ5Rxhb/qe5+k/0qqreUFMubv9T3ur8JcLM+LfoP9of4UcM+hUo5g2pCq8xdS7Rt97Gva37ZN/L5Mn/Face+GgX2rvmrSiVIO3El6eF4x6T6Vi3MzyjpEylGjyTZZ2Y3jTJPmBTxvP+17KM9eKvOSculFk24z6Xo1GgF2CtjXIqd/o+XejNiV6HipV5nUJ+ABYCmcIeXQ2ue0YDbhc6Sjcdgip86WD7dD+KFJ36mikc5R4eGjh3bG3p5zzs3ojMO1w/ayHJuoyiVGSO2r+Y0IFKbTLb+PV+X5hDaylwI63zSTeqZGSmMdws5WB/epIHhV323RK9GhsK5TwyIElPtLJg1SxWljH8uxb5p0peXcZaro13rynKEC3cUdKqzXWIylq1QohIzCz1SDAALvCMs5eBdHZ9xnD5NuknJYfAj3aH1Cwf3KchwLCfcMuM8p2r53iHj3UAznZ5xzgklTLL+vVSN4KxWoxwfkB8P1GkefkpzXJ8G7uddxDIptVsb9T1ejPcQD8JbKgN+btNCkj1rOua20+INzNiNmDuQ/VRP1CTy/m1oHp6igslHNMGpllQLntQKEVpbyOF8t3l6WTn6M1k2shTtXFcO/Bpzb3/H7ML3PsADlkVS2lVWwT6iAuTuwzI+pVVUZThe9Ynt3tSRHR1xznHbE3TyuifUFlnFmhvI4V4VcWnl8T0f0/QLzadER1on63mxkhYMeqfU5LOL50J6xyd8Xq6gjyJebI5UHwLqJ/02NGNK43Njon1trfzg+ML+rU+fOivRm4PpRnuPveY6tzbj39WpIhbqPt1NlNUrbqI03qnVhfV8t5TzcrFquvXFBhvJAnV3oaBzYUbPabZmvVgV8e45rr9KOE8OLatXCrfC5HErgJbW6vlHwexiggmvbHNd+Xp+l1vtyPWLSQTksUuy5dXHOPCdJvnUDUBr358xzSMJQiOWeKpUP3HpPa/4x+5HtpIp2j8j87lDD8MfajmL5tZTd6CsKbGdwM52W81rIkeWxF3UK7GQXVvlg29WgU1a7Bfs2VVz771Ke9/C9SFedHSLF7elfcXnEAhfGOzmu+w8p+6TzjiB+IOWJ1yKDAh7IqTwqdJZN/cNF81iG8hjlUB4wMi6pMu++kefDEn8w8NwiIxuvr1J5VIAS+G3kNZ+Q8hxBHuDe/Oec12L+5VsF1iHmOs6o8h6xI7+gEchtGceflLIvf542qv7aKb5SY6vuLbXmN6pAe1+Vgu2Z1ukQtjnx3HlXdWLeZULGiOsUjwCe47m2v1oQ2DIc8y9vq/V6g2cU9ysdTh+X83mO1VHFR7SeHhL3dglvyqYbWqKMZ6uR0V2P3aTWpA3Mm0xRq6+IKBDU8+CM4T4mlWdoXXbXuv26Pm+tmakjHBcQmr93HJuSce852tYq/a6f9rtRVZT3p6pEXEzXke+f1cqHYYitxc9RQZyH4RlW811qHS/W/g7j43AVvrbIxqOkPD84PUdZVqr7Z7aUJ9sH6bMN8PTXJLN0ZPGyGiUoh8/VPELcOzvHGkE3ZJzzsMryhVpvO2u/P7KajLMUCKI+BnqOnyn22Xn4MuHvhe+2d406J170rfJhVAU6EXx5B1vOxcT7+JQCWRuYT2vKbTUho7Ef5xGeP/Rc+009nh5ZwbeMuZRxHmWOCa5VEr9dNu53cuq3w7VRHRrg6phi6VxfzlCyswp0Gfnqc7Z2kL9YRiyI/EOUy78U3CabUvkc7LHeP69ltIG5nF09+cANeK3l98k6wkV0Us/Isu8s/mi582TziElE3T2vwutWtYJjcU0mw7WDSXmbq3Wa5nmnQ3FNyKFA7td+tCKVDwyQp1SZSKQshCE1Sdu8Tdbup6PEarcogRHXNcPQmmj5faIakHdKzjWBWRf5OthYh/Ko8JBaX7WKE1+nFu8qTe+K2/dZGa1Uzl0h/omqChsTHfEij9uqk1q5vlGAbzNH+MCv9LjldtAOepTj+Ltq+cQq4JM9brZxGSOlWR7L7FKP4fHHgkYfR3tGEQvUsnVtA7FaRyG3FdgeWxLtD4LnCMd5b6vyne251+kZhsa1nuN/kHI4e+y232M8xy6T7HD7MZIdHZQGYd77Oo4dKv55unmqoFc77rt3RDkwuhkp9vkI3P8fArwSLln4uMeYaq7CfZaUPed5jh/nUB4Vfif+4I7cCgTRVkMdx6aJf8vhCph4vUTqhysGPe98yfY6FMWks2syE26RZwJewlTH73tL+Jfa7hJ3dMX1Ec/VP0NIVVxbLi4KGL26IqLekXzzL2lO9hwLjaYZowK9CCrK6nZxh1gvVeH2VEabc43+HlU3UxZQoOdGln+k4/dFkh0iW+GkyDxdPntEnj0XcD1Cpy93HDsxohxZywGe9Rg9KzK8EpWRiItq54ehgF0RepNVQWQxU+yh6VUpkOHi/h5GzJbCVwZa+43INipoXdZ4X21cWZEnWOi00HHs/IjytKgFauP5CKvz4IBzfK7LwQHXuxr1Wgl3H/pwrSmAcJ4bcZ+ivq/QrALeNQcxXw2yRRn3+YLn2E8iyoNRSuhE93biDtm9KSLP1yUugsv1rIjYQxDBARnp0562FBNV9T+BStnGjIBrV2S0m2rYO0P2hnKZ5HAtN2dYqTZKErbyM2lxwkI/qA0qkP/XZOPjKqi6Bo7EXMR+3xhDUpvvf7lawbsGKsYstlYDwyaEWqtoW0WsrWgSd4TR5Mh7wfq6oIAy+VwRcGN8rkqBsDZQWFWAixcTp4cFGgtNVQjXJHBdHxVwXlePkXFrAe8jxrIPiSpcmUM5VHhP+4zNIK82ms2lKN9S4zZG+WPUt39RI5AdPJp4WeRD/knaHxsjrIdlno778ch8d8xhJeUR4j5rJESB1HIDy+4eJbgo8l5v1KGtxFiZrigoLHxdXaN+t6PnHc6NzDN0fqu3VBdKX2SdN1fRnkO2bmmV2n2KdnfH73Mle0+1NNFbx/sUyFYezSYN2EnrzSIJn6hb6+lEsfjWLHSU7540i9u9GjsMX1+H8g7VUUgILZFtKEtwhSpkGwiAiZ0jChVa3SQ+ajCGbQu+XyfPaDjk2lo9q+vdrclxr/V5OqJv2GWjb46CDWynggzurZCY8x4ea61V4r69vibDqusIrPcoipbIe3WrU5nhqkTUV1ao67rIkUkeZZTmXc/120vcDsbdIt6hi/k53qPNAu8IuBR8zxz3iu4LzTlGDYgX3ylyuPPJdvCiOjssOvilEUbnCyxwKV3Ef2NR1j4R5ViSYzjb3lijI2Gbnzs2LLJvHcuNyDHMKfhCul0j/P5qILwZkd8BVXoIYDUPiezroQs0MWe32mFcYRHy80JCeNEjc+EijIl4jJYfPheWz5e8f2QHHdLGXxK2JVnosQJ/JP41Bb5FSDMjy+LKp5+4Ax/aIy5fe+xitmMKLhfW9Pj2RkLY6UjP8Wc8xt7REeWAch0aeK7vux6xQR6hZXxP3AvozqJeCGa+ZzQxNOI+e+QwvrwK5BGP9orZG2u8tN1vr8MCQ5gtNkbEVt0PeM7FmoI/Oo5hotwV+oqIqtC9pRAp4dqy4FNSW59yo+EStOgERwXeA/7j0wsqD94htqrBymqE837bc+492p5sPOYR5jFrO2L6KPq5axHg1yLus6fEbSz4sOP3M7Q9k2x862Viogu/nyfzThlugkccx7AEP+SDNOjIY9vwy4GAuTTxN0IxfQv2hnss49EepRBqBR/uUTZndrCO80vPsV9L2PbnM6S4zzovl03Dq7Fm43ZPv4OisPn5MQdyh+M6GCEhCwkRuhu7UZ9rTy4sKL458B6xGxn6ngUr6kODVLbRkd32HVCBwDPiirY7JLAdYAubE/NkntV5fAtRztHj3T0C7b42/nJg0afjv08T9wraNfrSbJyd0XmPFfdiQ3zrAAu9XB8+gt/5ix2s4zyr9WID7hvMNbgWTA5S6/fAAsvTalEIoz2de6C413X4tgjC5nzYGcHlTsWIKs9Gglh74QpVxV5Kvt0SEPI/U7L3i0qDunFtLtpTj39X3N8gQv/EdkuYL/k3Ke9b1REZ7zkGQ+YHHu8ERrU35s04y7U0Qy2l4Y7jWBWNiUEs3pqr1jEm2b+SozE1IiVHp0IHf9IhwOapNp9s6RBQuOM8bo17tbMeoOev0I6Z9c2POzpoxxkn7jmkAXoMwnSaGgJb6yjyhBqUpZPDIMMWN685+tpBqgzSuws8qha4zxjBXM8k7Xdooztpvxucs/zLVdi43GRnaXmuU4H9jiqOYVqenjnzPU3cEVOoz0vUFTNLlQ2CDODf30sNhGSEJ3YBwOcNJnawfoDNEDFnvZvjOFyrY1SOVCbdP6ZyatdqMg6Zm0DGL3uO7ygdc9ILcf39xR41g11qsUvoxRaFC8v3dx6FdXOEywCcL3FfjmtPQKhMFf+nA0ZI2Od/awUinI70jDbOVoGctp5hmL3uuS8isor+OBeiCU8Sd9j9IAnfty1mFHKh+PfMw6r1I8S9QWWSW3QkP7uD9QV8bty3x9rO6jUq3GrKYrH4N67LAjHkC9rhC+sm7klAgEkpm08Yn4E9tKAyYNh+qXRsTpDqYv5fkdp/kfChDCPrF7L5VidLpbpve6DfvZDjOowyql1cGVuf+Fz2ZQXW9zEdsB/MEb+bPAsYwvNroUDAb8T9kaSsRgx3zCPt9KUhUsS32RwEwHMOgVJtcAEUx+VC4L7B99qfznEtrN4vS3ET6T6uUUXhAiOU9BqK34p/m3UXa7VOHsxx7QLts3m+UYF2nTeYAyPpar/QB8UFd9d3Omhf+FnOZ8faMmxM+UytFAiYqFZS6P46aLx76vDcFRvuWrfg8uX1ysjTFRrZJ+cLwUKnrO0gThX/V8eGOF7MtTqC+WxkmUZqnYbs4vtq5O9JNoh7UjVkT6bldew4EJiIeb8i8Hys3sVk8/e0Tbn6QUtEG0QbywqjRvCFK9QbbhrMlaT3RsO6nwMj+h0UEWL6sUD1iMh+V+FZ7bsxc2tQjoepIre5xkMWqV2h+d4d+f7h+r1F6871zR7fSv6QVe875axL0fpw7Zll23KlR4bnw8cElRGvBNYd6hrzSXD7uQJx+vkeLAb4/bH/PCZfMFmFBYV9U9bLE1L24SfdOzdqwyillJfLBfRzvW/6/Cwr81YtX/q6P2Rc19vR2bDvVPeAevmp5mnbmRO/zRb74ku4C57U43fpvy+lrL+B2vlwLnbijVnVP0rsK61DYvUxKfpVsYcN7xZwPQIvbK7PNfqseb+r7uNbOiJE2xyRqqvVKhinqrCpvKtV8uG3Wiplakq8O5urYGqq/E3qAghx3YzQ0UiLpQ76qJGW3gH6SW3Xo9UTsF+qUy/Uc27SUUDSczDE0h8eClSycA9+RvPEhP/ghLLdoErtfs3n+URd2OrztcB3CDcKvkQ4SF1Rh2n738Vy3nxtS9MDBOYCz3sOWd0/Wftmui5DdkiGJ2aKytt03jY348uesi4JyO9+rbOTtC8MkU23OUKej2o/eDxlBHzU8ozTXBk1lUr2fty0S9DLblHt1UUraV4bHfpBoM5qkLJs0Ia6Qa3S9rg9SYvU7kuVaauxj46kFkvY1tttgS7a71pUMb5Qp3wHJAwSKISldXxmjKoqu/eu1D5Cwuiuo7MuauhEz0mXFtdGgbQX4P54iu2sLixVwb6RVUFI28ClQDqxaki92yKrgJD2ARUIIYQQKhBCCCFUIIQQQqhACCGEUIEQQgghVCCEEEKoQAghhFCBEEIIoQIhhBBCBUIIIYRQgRBCCKECIYQQQgVCCCGECoQQQggVCCGEEEIFQgghhAqEEEIIFUhD0MQqqBudWQWEUIG0J1pYBXWjDxU2Ie2DZlbBB7xs0gTh97rrMdJbZVIrq4KQts/fBBgAdp9L9/kGjvsAAAAASUVORK5CYII="
  ["slug"]=>
  string(6) "altkom"
}
    
Pobierz PDF
FORMULARZ KONTAKTOWY
Imię

*

Nazwisko

*

Telefon

*

E-mail

*

Firma

Kod prom.

  • {{ order.city }} {{ order.date }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}   {{ order.code }} {{ order.price_without_promo }} {{ order.price }} {{ order.price }}  
R - wstęp do programowania - kurs podstawowy (R01 / PL AA 3d)

Cena promocyjna od:
Cena netto
2200.00 PLN
1850 PLN
+ vat (2275.5 PLN brutto ) 1. os.
Tryb szkolenia: Distance Learning
Termin: 06-05-2024
Czas trwania: 3 dni (ilość godzin: 21)
Kup Teraz
Zadaj pytanie o szkolenie