Duomenų analitikos kursas

Šis kursas yra subalansuotas pradedantiesiems duomenų analitikams, tačiau medžiagoje apstu pažangiosios duomenų analitikos informacijos, uždavinių ir pavyzdžių. Čia ne tik įgysite bendrą supratimą kas yra duomenų analizė, bet ir pamatysite realių duomenų analizės sprendimų, kuriuose panaudoti įrankiai iš šio kurso. Susipažinsite ir gyvai pamatysite darbdavių reikalavimus ir realias užduotis keliamas duomenų analitikams įsidarbinimo atrankose.

Ieškantiems atsakymo ar duomenų mokslo sritis yra Jums - čia puiki vieta!



NAUJIENA. Pilnai finansuojamas duomenų analitikos kursas dirbantiems ir bedarbiams.

UZT vizualas

Bazinis kursas susideda iš šių modulių:

DASQL

Duomenų užklausos naudojant SQL kalbą.
Trukmė: 21 val.

SQL kalba tai duomenų analizės kelionės pradžia. Šios kalbos pagalba ištrauksime duomenis iš serverių ir automatizuosime duomenų apsikeitimą.

Kurso metu detaliai išnagrinėsime šias ir susijusias temas:

  • SQL serveriai;
  • Duomenų bazių struktūros;
  • Lentelių ryšiai;
  • Lentelių raktai;
  • SQL užklausos;
  • Duomenų filtravimas;
  • Duomenų agregavimas;
  • Duomenų grupavimas;
  • Papildomos užklausos (angl. subquery);
  • Lentelių sujungimas;
  • SQL funkcijos;
  • Duomenų tipai;
  • Duomenų bazių, lentelių, stulpelių kūrimas bei trynimas.

DAPBI

Duomenų redagavimas ir vizualizavimas naudojant Microsoft Power BI.
Trukmė: 18 val.

Power BI nepamainomas įrankis interaktyviam duomenų vizualizavimui. Šiame įrankyje realizuosime tiek įgytas SQL žinias tiek ir Python programavimą, sujungdami viską į vientisą bei kompleksinę analizę.

Kurso metu detaliai išnagrinėsime šias ir susijusias temas:

  • „Power BI Desktop“;
  • „Power BI Service“;
  • „Power BI Gateway“;
  • Duomenų šaltiniai;
  • Įvairios jungtys;
  • Prisijungimas prie serverio duomenų;
  • Užklausų rengyklė;
  • KPI ataskaitos;
  • Dirbtinio intelekto integracijos;
  • Duomenų prognozavimas;
  • Tootip parametras;
  • Lentelių ryšiai;
  • „Kas-jeigu“ funkcionalumas;
  • Žymės;
  • Drill veiksmai;
  • DAX formulių rašymas;
  • Power Query;
  • SQL užklausų naudojimas;
  • Python integravimas;
  • Duomenys iš WEB puslapių;
  • Temų kūrimas;
  • Šablonai.

DAPTN

Pažangi duomenų analizė naudojant Python programavimo kalbą.
Trukmė: 36 val.

Python tai geriausia ką šiuolaikinis programavimas gali pasiūlyti duomenų mokslininkams. Šio įrankio pagalba ne tik išmoksime atlikti tai ką jau mokate daryti Excel ir panašių įrankių pagalba, bet ir prisiliesime prie nuostabaus dirbtinio intelekto pasaulio.

Kurso metu detaliai išnagrinėsime šias ir susijusias temas:

Python pagrindai

  • Programavimo kalbų pagrindai;
  • Kodo redaktoriai;
  • Python sintaksė;
  • Pagrindinės Python funkcijos;
  • Python duomenų tipai;
  • Kintamieji;
  • Operatoriai;
  • Bazinė matematika programoje Python;
  • Duomenų rinkiniai;
  • Metodai;
  • Indeksavimas;
  • Duomenų pjaustymas (angl. slicing);
  • Duomenų tipų keitimas;
  • Išpakavimas;
  • Ciklai;
  • Sąrašų ciklų glaudinimas (angl. list comprehension);
  • Funkcijos;
  • Lambda funkcijos;
  • Klasės;
  • Integruoti moduliai;

Python taikymas duomenų analitikai

  • Trečiųjų šalių moduliai;
  • Duomenų masyvai;
  • Įvadas į vektorinę matematiką su NumPy moduliu;
  • Išplėstinė duomenų analizė su „Pandas" moduliu;
  • Duomenų apsikeitimas su SQL serverių kombinuojant SQL kodą su Python kodu;
  • Duomenų vizualizacija su „Pandas" moduliu;
  • Duomenų vizualizacija su „Matplotlib“ moduliu;
  • Duomenų vizualizacija su „Seaborn“ moduliu;
  • Mašininio mokymąsi pagrindai naudojant „SKLearn" modulį;