DUOMENŲ ANALITIKOS (BIG DATA) VAKARINIAI MOKYMAI

• 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)

1. Minkštųjų įgūdžių įvadas

• Kas yra minkštieji įgūdžiai?
• Jų panaudojimas darbe
• Profesiniai tikslai ir minkštieji įgūdžiai
• Tikslų rodikliai ir struktūra

2. Pasitikėjimas savimi

• Pasitikėjimo savimi tipai
• Pasitikinčio ir savimi nepasitikinčio žmogaus savybės
• Kaip stiprinti pasitikėjimą savimi derybose dėl atlyginimo?
• Komforto zona

3. Efektyvus mokymasis

• Svarbiausi komponentai mokymosi procese
• Metodai, kurie gerina mokymosi procesą
• Pomodoro taktika
• Efektyvus laiko paskirstymas

4. Grįžtamasis ryšys

• Kodėl sunku duoti ir gauti grįžtamąjį ryšį?
• Grįžtamojo ryšio tipai
• Grįžtamojo ryšio sėkmė
• Komunikavimo būdai, teikiant/gaunant grįžtamąjį ryšį

5. Imposterio sindromas

• Kas yra imposterio sindromas?
• Imposterio mąstymo modeliai ir taktikos
• Imposterio sindromo įtaka karjeroje
• Ką daryti, kad imposterio sindromas netrukdytų?

• Kas yra Dirbtinis intelektas?
• Duomenų tipai
• Mašininio mokymosi (Machine Learning – ML) pagrindai
• Neuroniniai tinklai (Deep Learning)
• Kalbos modeliai (ChatGPT, Gemini ir kt.)