Online kurz Datová analýza krok za krokem | Laba Czech

Online kurz

DATOVÁ
ANALÝZA
KROK
ZA KROKEM

Jindřich Les
Data Scientist, Innomotics (Siemens)
Jiří Zezula
Chief Data Officer, GoPay

René Kvarda

Pronikněte do světa IT. Staňte se Junior Data Analytikem.

PŘIPRAVUJEME

Objevte svět datové analýzy! I když s IT nemáte příliš zkušeností, po absolvování našeho praktického kurzu budete připraveni stát se Junior Data Analyst. Naučíme vás prakticky pracovat s nástroji pro analýzu dat jako MS Excel, MS Power BI, EER a ukážeme, jak rozeznat SQL a jeho variace. Osvojíte si, jak připravovat data pro další zpracování, seznámíte se s jednotlivými datovými typy a datovými formáty, zjistíte, jak pracovat se strategickými modely a jak data vizualizovat a analyzovat pro hodnocení výsledků.

TENTO KURZ OCENÍTE, POKUD:

  • MĚNÍTE SVOU PROFESI A CHCETE SE STÁT DATOVÝM ANALYTIKEM

    Zjistíte, co všechno role datového analytika obnáší, získáte praktické zkušenosti potřebné pro tuto pozici a budete připraveni projít pohovorem na pozici Junior Data Analyst. Zorientujete se v prostředí datové analýzy, dozvíte se, kdy využívat deskriptivní statistiku, exploratorní analýzu, inferenční statistiku, diagnostickou analýzu, prediktivní analýzu a kvalitativní analýzu a data budete schopni vizualizovat.

  • JSTE DATOVÝM ANALYTIKEM S MÉNĚ NEŽ ROČNÍ ZKUŠENOSTÍ

    I když umíte teorie, víte, že po praktické stránce je co zlepšovat. Datovou analýzu poznáte více zblízka, doplníte chybějící znalosti a své dovednosti otestujete v reálných situacích. Zlepšíte práci s analytickými nástroji, pochopíte, co můžete jako datový analytik nabídnout, a ujasníte si, jakým směrem se ubírat ve své profesní kariéře.

NAUČÍME VÁS ANALYZOVAT DATA

  • DATA JSOU VŠUDE KOLEM NÁS

    Moderní svět se bez dat neobejde. Data nás obklopují a na jejich základě dělají rozhodnutí mnohé společnosti. Z pohledu dat toho totiž můžeme analyzovat mnoho. Jak si firma vede, jak úspěšná byla marketingová kampaň, co a kde nám na webu nefunguje. Umět analyzovat data je cenná dovednost.

  • DATOVÁ ANALÝZA UMOŽŇUJE DĚLAT SPRÁVNÁ ROZHODNUTÍ

    Datová analýza je proces kontroly, čištění, transformace a modelování dat s cílem zjistit užitečné informace, vyvodit závěry a podpořit rozhodování. Na základě takových dat tak společnost může splnit své vytyčené cíle a předcházet neúspěchu.

O KURZU

  1. HLAVNÍ JE PRAXE

    Datové analýze se budeme věnovat teoreticky i prakticky. Ačkoliv víme, že teorie je zámek, praxe je klíč, který váš úspěch odemyká. Prakticky se seznámíte s nástroji a softwary, se kterými datový analytik přijde do kontaktu, a naučíte se v nich pracovat.

  2. ZKUŠENÍ LEKTOŘI

    Kurzem, který jsme rozdělili do sedmi tematických modulů, vás provedou dva zkušení lektoři, kteří mají v oblasti datové analýzy více než 10 let zkušeností.

  3. ZPĚTNÁ VAZBA A NETWORKING

    V rámci kurzu budete plnit praktická cvičení, díky kterým budete mít možnost rovnou vyzkoušet své nově nabyté dovednosti. Cvičení vám zkontrolují lektoři a předají objektivní, konstruktivní zpětnou vazbu. V průběhu kurzu navíc můžete komunikovat jak s lektory, tak s ostatními účastníky a budovat nové pracovní vztahy.

LEKTOŘI

JINDŘICH
LES

Data Scientist v Innomotics (Siemens)

 
  • 6+ let zkušeností v oblasti datové analýzy.
  • V Innomotics se věnuje tvorbě, migraci, správě reportů, analýze a modelování dat z různých oddělení firmy.
  • Začínal jako analytik oddělení stížností a reklamací.
  • Ve své kariéře prošel společnostmi jako Innogy nebo Devoteam.

JIŘÍ
ZEZULA

Chief Data Officer v GoPay

 
  • 10+ let zkušeností v oblasti datové analýzy.
  • Začínal jako reportingový specialista a specialista zpracování dat. Následně působil jako vývojář Power BI a aktuálně zastává pozici vedoucího datové analytiky.
  • Mezi jeho pracovní povinnosti patří projektové vedení, strategický, provozní a personální management oddělení datové analytiky.

PROGRAM KURZU

  • 01

    Úvod do kurzu a profese datového analytika

    • Role analytika a jeho pracovní náplň
    • Další formy analýz, které provádí různé typy analytiků a jejich porovnání
    • Průmysly, kde se mohou analytici profesně objevovat, a jejich náležitost do hierarchie firmy
    • Obecný přehled nástrojů a ekosystémů
    • Porovnání ostatních pozic pracujících s daty vs. datový analytik
  • 02

    Úvod do dat

    • Proces zpracování dat
    • Seznámení s nástroji používanými dále v kurzu
      • Co jsou data
      • Základní pojmy
      • Kde se můžeme s daty setkat a jak probíhá jejich sběr
      • Data a metadata
      • Datová gramotnost a Interpretace
      • Rozhodování na základě dat
      • Princip data-driven organizací
      • Datové formáty
  • 03

    Nástroje pro datovou analýzu

    • Proces zpracování dat
    • Seznámení s nástroji používanými dále v kurzu
    • Základní seznámení s nejpoužívanějšími nástroji pro datovou analýzu a alternativami nástrojů používaných v kurzu
    • Typologie nástrojů pro datovou analýzu a jejich zařazení v procesu zpracování dat
    • Datové typy
    • Normalizace dat – základní teorie a příklady z praktického využití

    Praktické cvičení: Příprava nástrojů využívaných dále v kurzu.

  • 04

    Databáze

    • Typologie databázových systémů a jejich využití
    • Relace mezi entitami v relačních databázích
    • Datové modelování
    • Normální formy
    • EER a UML modelování
    • Sémantické modely

    Praktické cvičení: Navrhněte datový model v EER dle zadání.

  • 05

    Datové integrační služby

    • Datové integrační služby
    • Datové integrační metody
    • Datové integrační platformy a jejich typologie
    • Správa dat
  • 06

    Druhy datové analytiky

    • Typologie datové analytiky
    • Variace, permutace a kombinace
    • Variační modely
    • Teorie statistických modelů
    • Statistické omyly
  • 07

    Úvod do Excelu

    • Úvod do Excelu
    • Funkce
    • Kontingenční tabulky
    • Zástupné znaky a filtrace

    Praktické cvičení: Úprava .XLSX souboru pro využití v PowerPivot s pomocí PowerQuery nebo funkcí a vytvoření vizuálu.

  • 08

    Úvod do Power BI

    • Úvod do Power BI
    • Datové zdroje a konektory
    • Prezentační vrstva
    • Power query a datová transformace
    • Datový model

    Praktické cvičení: Procvičování napojení na zdroj, úpravu dat a vytvoření základního vizuálu.

  • 09

    Deskriptivní statistika v praxi

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

    Praktické cvičení: Procvičování k osvěžení znalostí z předchozích modulů Excelu, Power BI a úvodu do statistiky. Identifikuj podle zadání vhodnou funkci, proměnnou funkce nebo vizualizaci.

  • 10

    Exploratorní analýza univariační

    • Exploratorní analýza (univariační) v praxi
    • Praktické modelování dat pro metody analýzy v Excelu/Power BI
    • Vytvoření vizualizace z modelovaných dat v Excelu/Power BI
  • 11

    Inferenční statistika

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

    Praktické cvičení: Procvičování na rozeznávání situací z reálného prostředí, ve kterých je potřeba zvolit metody pro testování populace nebo pouze vzorku, práce s cheatsheetem.

  • 12

    Diagnostická analýza

    • Diagnostická analýza v praxi
    • Praktické modelování dat pro metody analýzy v Excelu/Power BI
    • Vytvoření vizualizace z modelovaných dat v Excelu/Power BI
  • 13

    Průběžný miniworkshop

    • Zastavení pro trénink, praxi a dotazy
    • Závěry pro další lekce: Které metody je potřeba si projít více do hloubky?
    • Opakování vybraných témat
    • Ukázky praktického využití
  • 14

    Prediktivní analýza (regresivní)

    • Regresní analýza v praxi
    • Praktické modelování dat pro metody analýzy v Excelu/Power BI
    • Vytvoření vizualizace z modelovaných dat v Excelu/Power BI
  • 15

    Prediktivní analýza (časové řady)

    • Časové řady v praxi
    • Praktické modelování dat pro metody statistiky v Excelu/Power BI
    • Vytvoření vizualizace z modelovaných dat v Excelu/Power BI
  • 16

    Kvalitativní analýza

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

    Praktické cvičení: Procvičování na rozeznávání situací z reálného prostředí, ve kterých je potřeba zvolit metody pro testování populace nebo pouze vzorku, práce s cheatsheetem.

  • 17

    Vizualizace

    • Aplikace vizualizací
    • Praktické příklady
    • Nejčastější případy chybných aplikací
  • 18

    Power BI workshop

    • Vytvoření Power BI Dashboardu

    Projekt: Závěrečná práce v Power BI / Excelu

  • 19

    Úvod do SQL

    • Úvod do SQL
    • Syntaxe jazyka SQL
    • Operátory
    • SQL Workbench – připojení do databáze
    • DQL – (SELECT, FROM)
    • Základní syntaxe dotazu
    • Aliasy a jejich použití

    Praktické cvičení: Připojte se na poskytnutou tréninkovou databázi prostřednictvím prezentovaného IDE a vyzkoušejte si jednoduché selecty.

  • 20

    Datové definice a manipulace v SQL

    • Základy databázové administrace
    • DDL
    • Omezení CONSTRAINTS
    • Databázové klíče
    • DML
    • Indexy
    • Druhy spojování tabulek
  • 21

    Datové typy, agregace a statistické funkce v SQL

    • Datové typy a práce s nimi
    • Aritmetické operátory
    • Agregační funkce
    • Skalární funkce a matematické operace
    • Statistické funkce

    Praktické cvičení: Připravte datovou sadu k dalšímu zpracování pomocí SQL, využijte znalosti z předchozích lekcí.

  • 22

    Filtrování a řazení dat v SQL

    • Podmínky v dotazech a použití WHERE
    • Porovnávací operátory
    • Logické operátory
    • Systémové tabulky
    • Podmíněné vyhodnocení
    • Filtrace výstupu
    • Sort výstupu
  • 23

    Datové normalizace v SQL

    • Skalární funkce a řetězcové operátory
    • Čištění řetězců
    • Prázdné hodnoty a jejich ošetření – null operátory
  • 24

    Modelování dat v SQL

    • Subquery a jejich využití
    • Pokročilé filtrování v dotazech
    • Skalární funkce pro práci s časem a datumy
    • Náhledy – VIEW
    • Generování řad v SQL pomocí CTE

    Praktické cvičení: Procvičení spojující generování datumové řady, datové řady a jejich spojení ve view.

  • 25

    Pokročilé funkce SQL

    • Window funkce
    • Inkrementální zápis dat a složené klíče
    • Uložené procedury
    • Transakce
  • 26

    SQL workshop

    • Analytické úkony nad datovou sadou a její příprava pro zpracování od začátku do konce prakticky.

    Praktické cvičení: Závěrečná práce v SQL.

  • 27

    Kariérní možnosti a další rozšiřování kvalifikace

    • Očekávaný soubor dovedností datového analytika
    • Soft skills, které jsou důležité pro datového analytika
    • Rozšiřování kvalifikace
    • Příbuzné role a další profesní směřování
    • Seniorita v profesi datového analytika a příbuzných oborech
    • Doporučené certifikace a jejich účel

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

  • 28

    Konzultační hodina – uzavření kurzu

    • Kontrola závěrečných prací
    • Komentáře k řešení závěrečných prací
    • Dotazy studentů vůči lektorům

Získat více informací

Vyplňte registrační formulář a připojte se k nám! Náš tým konzultantů z Laba Czech se s vámi spojí co nejdříve, abyste získali všechny potřebné detaily o obsahu kurzu a jeho ceně.

Povinné pole
ZÍSKAT VÍCE INFORMACÍ