Datová analýza krok za krokem

• Typologie relačních (SQL) a nerelačních (NoSQL) databázových systémů
• Relace mezi entitami (klíče, kardinalita) a datové modelování
• Datová schémata, normální formy a EER/UML modelování

Praktické cvičení: Návrh vlastního datového modelu v EER dle zadání

• Metody integrace dat: rozdíly mezi ETL a ELT procesy
• Datové integrační služby (extrakce, transformace, sklady, kanály, integrace)
• Přehled moderních integračních platforem

• Typologie analytik a teorie statistických modelů
• Variace, permutace a kombinace
• Nejčastější statistické omyly

• Historie, varianty SQL a syntaktické členění (DDL, DCL, DML, TCL, DQL)
• Základní syntaxe dotazu (SELECT, FROM), operátory a práce s aliasy
• Připojení do databáze pomocí SQL Workbench

Praktické cvičení: Připojení na tréninkovou databázi a zkouška jednoduchých selectů

• Základy administrace a příkazy DDL (CREATE, DROP, ALTER) a DML (INSERT, UPDATE, DELETE)
• Práce s constraints, databázovými klíči a typologií indexů
• Druhy spojování tabulek (INNER JOIN, OUTER JOIN – LEFT, RIGHT, FULL)

• Práce s datovými typy pomocí CAST a CONVERT a aritmetické operátory
• Agregační funkce (SUM, COUNT, MIN, MAX) a skalární matematické operace
• Statistické funkce jako AVG, MEDIAN, VARIANCE, STDEV, CORR a PERCENTIL

Praktické cvičení: Příprava datové sady k dalšímu zpracování pomocí SQL

• Použití WHERE, porovnávacích a logických operátorů a podmíněné vyhodnocení CASE
• Filtrace a seskupování výstupu pomocí GROUP BY, HAVING, DISTINCT a UNION
• Řazení výstupů pomocí ORDER BY a omezení výsledků LIMIT

• Skalární funkce a řetězcové operátory (CONCAT, SUBSTRING, REPLACE, TRIM)
• Čištění řetězců, změna velikosti písma a regulární výrazy (REGEXP)
• Ošetření prázdných hodnot pomocí null operátorů (COALESCE, ISNULL, IFNULL)

• Využití subquery a pokročilé filtrování (IN, EXISTS, ANY, ALL)
• Skalární funkce pro práci s časem, datumy a generování řad pomocí CTE
• Tvorba a správa datových náhledů (VIEW)

Praktické cvičení: Praktický úkol spojující generování řad a jejich spojení ve view

• Window funkce, operace nad řádky a výpočet průběžného součtu
• Inkrementální zápis dat, složené klíče a uložené procedury
• Správa transakcí (BEGIN, COMMIT, ROLLBACK)

• Jupyter Notebooks

• Práce s komplexními funkcemi (vyhledávací, statistické, databázové)
• Využití regulárních výrazů a zástupných znaků pro filtraci
• Kontingenční tabulky

Praktické cvičení: Úprava XLSX souboru s pomocí PowerQuery nebo funkcí a tvorba vizuálu

• Datové zdroje a využití konektorů
• Datová transformace v prostředí Power Query
• Prezentační vrstva a datový model

• Deskriptivní statistika v praxi
• Praktické modelování dat pro metody statistiky v Excelu / Power BI
• Tvorba vizualizace z modelovaných dat v Excelu / Power BI

Praktické cvičení: Napojení na zdroj, úprava dat a vytvoření základního vizuálu

• Praktické modelování dat pro metody univariační exploratorní analýzy
• Vytvoření vizualizace z modelovaných dat v Excelu / Power BI
• Transformace dat pro specifické potřeby analýzy

• Aplikace inferenční statistiky v praxi a praktické modelování dat
• Vytvoření vizualizace z modelovaných dat v analytických nástrojích
• Transformace dat pro potřeby statistických výstupů

Praktické cvičení: Procvičování a identifikace vizualizací dle zadání

• Hledání příčin v datech
• Praktické modelování diagnostických scénářů v Excelu / Power BI
• Tvorba vizuálních výstupů pro objasnění datových trendů

• Regresní analýza v praxi a modelování dat pro tyto metody
• Tvorba vizualizací v nástroji Excel / Power BI
• Transformace dat specificky pro regresní modely

• Zastavení pro trénink, praxi, dotazy a opakování vybraných témat
• Analýza metod, které je potřeba projít více do hloubky
• Ukázky praktického využití dosud nabytých znalostí

• Analýza časových řad v praxi a tvorba vizualizací z modelovaných dat
• Praktické modelování dat pro metody statistiky v Excelu / Power BI
• Transformace dat pro potřeby predikce časových řad

• Kvalitativní analýza v praxi
• Praktické modelování dat pro metody statistiky v Excelu / Power BI
• Vytvoření výstupu z modelovaných dat

Praktické cvičení: Kvíz se zpětnou vazbou ohledně úkolů a práce s cheatsheetem

• Aplikace vizualizací na konkrétní datasety v praxi
• Storytelling a best practices
• Identifikace a vyvarování se nejčastějším chybným aplikacím

• Vytvoření komplexního Power BI dashboardu
• Volba vhodné analýzy, transformace dat a vizualizačních náhledů

Praktické cvičení: Závěrečná práce v Power BI / Excelu

• Očekávaný soubor dovedností, soft skills a seniorita v profesi
• Příbuzné role, doporučené certifikace a možnosti dalšího vzdělávání

Praktické cvičení: Příprava či rozšíření CV o zkušenosti nabyté v kurzu

• Kontrola závěrečných prací a komentáře k jejich řešení
• Závěrečné dotazy vůči lektorům