» 176 val. Duomenų analitika su Python (SQL, Power BI, AI įrankiai) 

176 val. Duomenų analitika su Python (SQL, Power BI, AI įrankiai)

Kam skirti šie mokymai?

Šie mokymai skirti norintiems perprasti duomenis arba norintiems sieti savo karjerą su duomenų analitiko darbu.

Mokymų metu sužinosite :

Ką daro duomenų analitikas ir duomenų mokslininkas?

Kokie būna duomenys? Kur ir kaip jie saugomi?

Kaip pasiekti duomenis ir juos analizuoti?

Kokios pagrindinės duomenų analitiko darbo priemonės?

Po mokymų gebėsite :

Dirbti analitikų komandoje ir atlikti pagrindines užduotis.

Pasiekti jums reikiamus duomenis ir juos ištraukti naudojant SQL kodą.

Versijuoti ir saugoti savo atliekamas analizes.

Atrasti įžvalgas duomenyse („Tableau“).

Sutvarkyti, išanalizuoti duomenis ir juos pristatyti („Jupyter Notebooks“, „Python“: „Pandas“, „Sckitlearn“, „Matplotlib“ etc).

Mokymų programa

  • Duomenų analitikos pagrindai, susipažinimas su programa
  • SELECT, ORDER, GROUP BY
  • Operatoriai (>,<, =,+, *) + filtravimas
  • Case/Subquery
  • Inner/Left/Right/Outer Join
  • Substring/Locate/Replace/Length (duomenų manipuliacijos)
  • Lentelių kūrimas, užpildymas duomenimis, trynimas
  • Kartojimo užduotys (joins, subqueries, select, group by, lentelių kūrimas)
  • Galutinis SQL egzaminas

  • Susipažinimas su verslo įžvalgų įrankiais, POWER BI aplinka, vizualizacijų tipais
  • Grafikų kūrimas, formatavimas, filtravimas
  • Calculated measurements ir calculated column kūrimas (distinct, max, min, sum)
  • Duomenų transformacija naudojant M Language ir Power Query
  • Pritaikymas mobiliems įrenginiams, bookmarks, drillthroughs
  • Dimensinis modeliavimas, faktinės ir dimensinės lentelės
  • Kartojimo užduotys (measurements, bookmarks, drillthroughs, Power Query)
  • Galutinis projektas

  • Įvadas į Python, susipažinimas su Jupyter ir darbo aplinka
  • Kintamieji, duomenų tipai, informacijos išvedimas
  • Informacijos įvedimas, sąlygos (if sakiniai)
  • Ciklai (for ir while)
  • Masyvai (informacijos įvedimas, išvedimas, manipuliacija)
  • Žodynai (įvedimas informacijos, išvedimas, matematiniai veiksmai, if sąlygos prijungimas)
  • Darbas su failais (atidaryti, uždaryti, įrašyti, nuskaityti)
  • Kartojimo užduotys (pagrindai)
  • Numpy/Try/Except
  • Pandas (darbas su dataframes, filtravimas, matematiniai skaičiavimai)
  • Matplotlib (skirtingų vizualizacijų kūrimas, jų formatavimas)
  • Pandas ir SQL (užklausų rašymas, duomenų manipuliacijai bei skaičiavimai)
  • Teksto analizės pagrindai ir NLTK
  • Kartojimo užduotys (bibliotekos)
  • Galutinis projektas (teorinė ir projektinė dalis)

  • GCSE struktūra (Goal, Context, Scope, Example) – kaip suformuluoti užklausą, kad rezultatas būtų tikslus.
  • Eksperto vaidmens priskyrimas modeliui ir kaip tai keičia atsakymo kokybę.
  • Dirbtinio intelekto rizikos duomenų analizėje: haliucinacijos ir patvirtinimo šališkumas, kaip juos atpažinti.
  • Analizės strategijos kūrimas su AI: nuo neapibrėžto verslo klausimo iki analizės plano.

  • Nuo verslo klausimo iki veikiančios užklausos: SQL generavimas aprašant norimą rezultatą natūralia kalba.
  • MCP (Model Context Protocol): AI asistento prijungimas prie MySQL duomenų bazės.
  • Sudėtingų JOIN ir GROUP BY užklausų kūrimas turint tik duomenų bazės schemą.
  • Per lėtai veikiančių užklausų spartinimas: indeksai, sujungimų tvarka, duomenų skaidymas.
  • Loginių klaidų paieška.

  • Power BI Copilot: ataskaitų santraukos ir vizualų generavimas, jo galimybės ir ribos.
  • DAX formulių kūrimas su AI
  • .pbip ir .tmdl failų generavimas – ataskaitų struktūros kūrimas neatidarius „Power BI Desktop“.
  • Ataskaitos eskizo vertimas veikiančiu Power BI sprendimu.

  • Duomenų failo apžvalga: struktūra, tipai, trūkstamos reikšmės
  • Duomenų valymas: datos, valiutų ženklai, dublikatai
  • Semantinis valymas („eng“ ir „English“ kaip ta pati reikšmė)
  • Grafikų parinkimas pagal auditoriją ir Matplotlib bei Seaborn kodo generavimas
  • S.P.O.T. patikros metodika.

Migle

Miglė

 Vyr. pardavimų vadybininkė. Klauskite!

Nesate tikri ar šis kursas jums tinka?

Nerimaujate, kad trūksta asmeninių įgūdžių tapti Duomenų analitiku, bet IT sfera vis tiek traukia? Mūsų mokykloje siūlomi duomenų analitikos, Python, Power BI ir SQL mokymų kursai gali būti kaip tik Jums!

Spalio 21 d. – Vasario 3d. | Vakariniai 18:00 – 21:30 (I, III, IV)) | 176 ak. val.

2049 EUR

Visos paskaitos vyksta gyvai internetu su lektoriumi!

Registruotis

Nuolaidų sistema

 

Mokymų kaina

2049 €

Į mokymų kainą taip pat įeina :

  • Mentorystė

    Po mokymų absolventams padedame rasti darbo praktikos vietą, pasiruošti CV, pasirengti pokalbiui su darbdaviu, siūlome nemokamus susitikimus su IT atrankos specialistais.

  • „Code-working’o” erdvė darbui

    Net 6 mėnesius ALUMNI gali naudotis mokyklos erdve darbui/praktikai NEMOKAMAI.

  • Vidiniai mokyklos renginiai

    Stipri ALUMNI bendruomenė pabaigus mokymus. Darbo pasiūlymai, renginiai, bendraminčiai ir naudinga informacija tik mokyklos absolventams.

  • ALUMNI bendruomenė

    Stipri ALUMNI bendruomenė pabaigus mokymus. Darbo pasiūlymai, renginiai, bendraminčiai ir naudinga informacija tik mokyklos absolventams.

  • Galimybė pakartoti kursą

    Galimybė metų bėgyje grįžti kartoti kurso NEMOKAMAI.

  • Paskaitų įrašai

    Turėsite galimybę gauti paskaitų įrašus, jei praleidote paskaitą ar norite pasikartoti.

  • Oficialus sertifikatas

    Po mokymų įteikiamas oficialus, Švietimo ir mokslo registro patvirtintas sertifikatas.

-15 %

MOKANT VISĄ SUMĄ IŠKART taikome -15% nuolaidą!

Taikoma, jei sumokate visą sumą išankstinės registracijos metu

1742 €

-20%

ALUMNI taikome
-20% nuolaidą!

Taikoma visiems mokyklos absolventams visiems mokymams

1639 €

-15%

JEI REKOMENDUOJATE MUS DRAUGUI taikome -15% nuolaidą!

Taikoma, jei mokytis atvykstate dviese

1742 €

* nuolaidos nėra sumuojamos

Vietų kiekis ribotas

Registruokitės į mokymus

XX d.

Iki mokymų liko

0

Diena (-os)

Registruotis

Registruokites į mokymus

Pasirinkite vakarinių Duomenų analitikos mokymų tipą ir datą