13
Registrácia Prihlásenie
  • O Platformě VITA
  • Časté Otázky
  • Recenze
  • Reference
  • IT IQ Síň slávy
  • Proč VITA
  • Blog
  • Kontakt
  • CS - jazyk CS
    • EN vlajkaEN
    • SK vlajkaSK
  • Online Kurzy
    • Online Školení Úřad Práce
      Online Školení Úřad Práce Balíky kurzov a predplatné, Programovacie jazyky, Marketing Další
    • Online Profesní Tituly MBA, DBA, MPA, MSc.
      Online Profesní Tituly MBA, DBA, MPA, MSc. Administrácia IT, Balíky kurzov a predplatné, Manažérske kurzy Další
    • Administrace IT Systémů a Serverů
      Administrace IT Systémů a Serverů Administrácia IT, Balíky kurzov a predplatné, CISCO a siete Další
    • Grafika, Design a Multimédia
      Grafika, Design a Multimédia Grafika a dizajn, Marketing, Manažérske kurzy Další
    • Finanční Řízení a Účetnictví
      Finanční Řízení a Účetnictví Excel, Kancelárske balíky, Controlling Další
    • Kancelářské Balíky (Microsoft Office)
      Kancelářské Balíky (Microsoft Office) Kancelárske balíky, Excel, Balíky kurzov a predplatné Další
    • Kybernetická Bezpečnost a Ochrana Dat
      Kybernetická Bezpečnost a Ochrana Dat Administrácia IT, Hacking, CISCO a siete Další
    • Manažerské Dovednosti a Osobní Rozvoj
      Manažerské Dovednosti a Osobní Rozvoj Manažérske kurzy, Vip, Balíky kurzov a predplatné Další
    • Marketing, Reklama a Právo
      Marketing, Reklama a Právo Marketing, Balíky kurzov a predplatné, Marketingové Nástroje Další
    • Operační Systémy
      Operační Systémy Operačné systémy, Windows, CISCO a siete Další
    • Počítačové Sítě a Cisco
      Počítačové Sítě a Cisco CISCO a siete, Počítačové siete, Balíky kurzov a predplatné Další
    • Příprava na Certifikace
      Příprava na Certifikace Certifikačné skúšky, Programovacie jazyky, Vip Další
    • Programování a Vývoj Softwaru
      Programování a Vývoj Softwaru Programovacie jazyky, Python, Testovanie softvéru Další
    • SAP, ABAP a Podnikové Systémy
      SAP, ABAP a Podnikové Systémy Sap a abap, Sap, Balíky kurzov a predplatné Další
    • Správa Databáz, Statistika a Datová Analýza
      Správa Databáz, Statistika a Datová Analýza Databázy a analytika, SQL, Vip Další
    • Umělá Inteligence a Strojní Učení (AI a ML)
      Umělá Inteligence a Strojní Učení (AI a ML) AI, Python, Umelá Inteligencia Další
    • Vývoj a Design Webových Stránek
      Vývoj a Design Webových Stránek Tvorba web stránok, WordPress, Moodle Další
    • Balíky Kurzov a Predplatné Programovací jazyky, Kancelářské balíky, Marketing Další
  • Kurzy Úřad Práce
  • Roční Předplatné Kurzy
  • Tituly MBA, MSc, MPA
    • Vzdelávacie programy s titulmi MBA, DBA, MPA, MSc Vzdelávacie programy s titulmi MBA, DBA, MPA, MSc
    • Tituly MSc. BSc. a DSc Tituly MSc. BSc. a DSc
    • Tituly MBA BBA a DBA Tituly MBA BBA a DBA
    • Tituly MPA DPA a EdD Tituly MPA DPA a EdD
  • Firemní Licence
  • Kurzy Firmy
  • Kurzy Stát
  • VITA Academy
  • Správa Databáz, Štatistika a Dátová Analýza
  • Datascience
  • Online kurz Data Science II. Mierne Pokročilý

Online kurz Data Science II. Mierne Pokročilý

Online kurz Data Science II. Mierne Pokročilý je pre vás ideálny, ak chcete prehĺbiť spracovanie, štatistické vyhodnocovanie a vizualizáciu údajov pomocou R a Pythonu. Ide o certifikovaný online kurz na Data Science a analýzu dát. Prepojíme prácu s datasetmi, programovanie a interpretáciu výsledkov s praktickými analytickými úlohami. Predpokladáme znalosť jazykov R a Python približne na mierne pokročilej úrovni a orientáciu v základných štatistických pojmoch. V R sa zameriame na balíčky, dátové rámce, matice, dátumy a kvalitatívne premenné. Precvičíme si import a export údajov, frekvenčné tabuľky a súhrnné charakteristiky dát. Vysvetlíme si aritmetický, geometrický a harmonický priemer aj jednovýberový a dvojvýberový t-test. Získané postupy využijete pri analytickej práci, výskume, reportingu aj vyhodnocovaní firemných údajov.

 

Data Science II rozvíja aj prácu s Pythonom a knižnicou Pandas. Ukážeme si validáciu a normalizáciu dát, spracovanie reťazcov a kolekcií a praktický ETL projekt, v ktorom prepojíme získavanie, transformáciu a ukladanie údajov. V Matplotlib a Plotly vytvoríme grafické výstupy vrátane stĺpcových grafov a kartogramov. Pri programovaní sa budeme venovať triedam, statickým metódam, vlastnostiam, duck typingu, typovým anotáciám, generikám a dokumentácii pomocou docstringov. Spoznáme aj využitie cacheovania pri opakovaných operáciách. Analytickú časť doplníme prácou s KPI, segmentmi a reportmi v Google Analytics 4, webovou analytikou Matomo a vybranými funkciami Power BI. Oboznámime sa s použitím SQL nad dátami v R prostredníctvom balíčka sqldf. Súčasťou je tiež úvod do princípov strojového učenia.

 

Kurz absolvujete plne online, v slovenčine a vlastným tempom. Ročný prístup vám umožní vracať sa k jednotlivým videám, opakovať si náročnejšie postupy a priebežne ich skúšať na vlastných datasetoch. Pri štúdiu využijete prezentáciu, ťaháky a materiály na stiahnutie. Odporúčame samostatne upravovať ukážkový kód, kontrolovať výsledky výpočtov a porovnávať vhodnosť rôznych grafických zobrazení. Výklad môžete sledovať aj na mobile alebo tablete, praktické programovanie si precvičíte na počítači. Získané vedomosti si overíte v záverečnom teste a po splnení podmienok absolvovania získate certifikát VITA. Ak sa chcete skutočne naučiť analyzovať, spracovávať a vizualizovať dáta pomocou R a Pythonu, tak toto je ideálny vstupný online kurz pre vás.

Kurz od Miroslav Reiter - 16.10.2026

Kód kurzu: DATA-SCIENCE-2

Slovenský

Online kurz Data Science II. Mierne Pokročilý vás naučí

  • Pracovať s datasetmi, dátovými rámcami, maticami, dátumami a kvalitatívnymi premennými v R
  • Vypočítavať a interpretovať priemery, súhrnné charakteristiky a frekvenčné tabuľky
  • Používať jednovýberový a dvojvýberový t-test pri štatistickom vyhodnocovaní údajov
  • Analyzovať a vizualizovať zozbierané dátaImportovať a exportovať dáta a používať SQL dopyty nad údajmi v R pomocou sqldf
  • Získať znalosti zo strojového učeniaValidovať a normalizovať údaje, reťazce a kolekcie v Pythone
  • Spracúvať tabuľkové dáta pomocou Pandas a realizovať praktický ETL projekt
  • Písať SQL databázové dopytyVytvárať grafy, histogramy, krabicové grafy a kartogramy pomocou R, Matplotlib a Plotly
  • Využívať štatistické a analytické nástroje GA4 a MatomoPracovať s KPI, segmentmi, reportmi a webovou analytikou v GA4 a Matomo
  • Používať iterátorové a filtrovacie funkcie v Microsoft Power BI
  • Používať techniky na zlepšenie zdrojového kóduRozvíjať Python kód pomocou objektových princípov, cacheovania, typových anotácií, generík a docstringov

Požadavky a Vstupní znalosti

  • Znalosti na úrovni kurzu Data Science I. Začiatočník alebo porovnateľné praktické skúsenosti
  • Mierne pokročilá úroveň práce s PC a Windows, Linux alebo macOS
  • Mierne pokročilá úroveň práce s kancelárskym balíkom Microsoft Office, OpenOffice alebo LibreOffice
  • Mierne pokročilá úroveň práce s textovým editorom
  • Pri absolvovaní online kurzu sú výhodou skúsenosti s kódovaním a programovaním
  • Programovanie v jazykoch R a Python približne na mierne pokročilej úrovni
  • Základné štatistické znalosti a schopnosť interpretovať číselné údaje a grafy
  • Základná znalosť angličtiny pri čítaní dokumentácie a chybových hlásení
  • Počítač s prostredím pre R a Python, potrebnými balíčkami a prístupom k Windows na precvičovanie Power BI Desktop
  • Stabilné internetové pripojenie a ochota samostatne programovať, precvičovať analýzy a overovať výsledky

Cílové skupiny a Komu je kurz určený

  1. Záujemcom, ktorí sa chcú stať a uplatniť ako dátoví vedci (Data Scientists)
  2. Dátoví analytici rozširujúci svoje štatistické a programátorské zručnosti
  3. Python programátori so základmi R, ktorí chcú pracovať s analytickými úlohami
  4. Používatelia R so znalosťou Pythonu, ktorí chcú rozšíriť spracovanie a vizualizáciu dát
  5. Business Intelligence špecialisti prepájajúci programovanie, KPI a reporting
  6. Marketingoví a weboví analytici pracujúci s GA4, Matomo a dátovými výstupmi
  7. Databázoví špecialisti rozširujúci SQL o analýzu a transformáciu dát
  8. Manažéri a riaditeliaVedci a výskumní pracovníci vyhodnocujúci merania a výskumné údaje
  9. Študenti informatiky, štatistiky, matematiky a ekonomických odborov s programátorskými znalosťami
  10. Učitelia a lektori rozvíjajúci výučbu dátovej analytiky a programovania

Obsah a Učební osnova online kurz Data Science II. Mierne Pokročilý

I. Úvod do Data Science

Úvod a predstavenie kurzu Data Science Náhled 13:07
Jetbrains Datalore Náhled 16:23
Aritmetický, geometrický a harmonický priemer 53:49

II. Jazyk R, datasety a premenné

Balíčky, dplyr, devtools, ggplot2 28:53
Datasety, premenné, dplyr, view, names 15:45
Dátumy, údržba, zdroje, skupiny 7:17

III. Strojové učenie, kvalitatívne premenné

Čo je Strojové Učenie (Machine Learning ML)? 35:41
Dátumy, formátovanie, rozsahy 11:53
sapply, summary, Hmisc, fivenum 35:31
Kvalitatívne premenné, MASS, frekvenčné tabuľky, cbind 15:44

IV. Dátové štruktúry, KPIs a mierky

Dátové štruktúry, DataFrame, RData, matrix, dim 21:07
write, CSV, rnorm, plot, datasety, Excel 27:07
Export, Stata, IBM SPSS, SAS, balíčky 11:50
KPIs a Mierky 30:13

V. Vizualizácia dát a Google Analytics GA4

Čo je Vizualizácia Dát (Data Visualization)? 01:00:22
Grafy, Histogramy, grid, sample, Boxplot, plot, curve 44:28
t-test, jednovýberový, dvojvýberový 32:24
Google Analytics GA4 01:19:20
Google Analytics a Segmenty 01:16:33
Vlastné reporty Google Analytics a Power BI 29:20

VI. Jazyk R a SQL

Eurostat, datasety, search, enviroment.yml 18:33
sqldf, SQL, dopyty, exporty obrázky, PDF 6:51
Iterátorové funkcie v Microsoft Power BI 21:33
Filtrovacie Funkcie v Microsoft Power BI 01:45:23

VII. Spracovanie Dát v Pythone

Python Triedy a OOP 51:13
Validácia a normalizácia dát 15:46
Normalizácia reťazcov 09:57
Reťazce, kolekcie, deque 30:09
Statické metódy v Pythone 41:18

VIII. Python Knižnice

Data Science knižnice 38:28
Knižnica Pandas 46:01

IX. ETL procesy

ETL Proces, CSV 17:52
Pandas ETL projekt 1:08:08

X. Vlastnosti a cacheovanie

Vlastnosti (Property) 45:58
Cacheovanie a cache 14:54

XI. Grafy a vizualizácie dát

Matplotlib a špeciálne Grafy 1:10:54
Grafy a vizualizácie 16:49
Úvod do knižnice Plotly a grafov 01:12:24
Plotly a stĺpcové grafy 34:45
Plotly a mapy (kartogramy) 09:28

XII. Techniky na zlepšenie zdrojového kódu

Duck typing 29:00
Type hinting a generika 42:54
Docstring a dokumentácia 22:55

XIII. Webová Analytika v nástroji Matomo

Matomo, WordPress, webová analytika 1:02:56

Záverečný Test

Záverečný Test 40 minút

Často Kladené Otázky FAQ

Čo je Data Science?

Online kurz Data Science sa zaoberá základnými princípmi a technikami data science a poskytuje vedomosti a zručnosti na prácu s dátami a ich analyzovanie.

Kto používa Data Science?

IBM, Siemens, VÚB, UNIQA, Accenture, Lenovo, Innovatrics, DATALAN, Swiss Re, ESET, Unicorn, SOFTEC, SOITRON, Ferratum

Kde sa používa Data Science?

Priemyselné odvetvia, korporácie, firmy a spoločnosti, ktoré majú záujem analyzovať a využívať dáta, banky, poisťovne, e-commerce, zdravotnícke organizácie, farmaceutické a výrobné spoločnosti, cestovný ruch

Prečo sa používa Data Science?

Extrahovanie hodnôt a informácií z dát, predikcia a prognóza budúcich udalostí, lepšie rozhodovanie na základe analýzy dát, identifikácia príležitostí a rizík, optimalizácia procesov a efektivita

Aké sú TOP certifikácie na Data Science?

Certified Data Scientist (CDS) od 270 Eur. Cloudera Certified Data Scientist (CCDS) od 400 Eur. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate od 170 Eur. Certifikačná skúška nie je súčasťou kurzu. Treba si za ňu priplatiť extra.

Aký je plat? Koľko zarábajú pozície s kurzom Data Science?

Priemerná mzda dátového vedca je 2660 Eur podľa portálu platy.sk. Analytické pozície sú pozície, ktorým jednoznačne patrí budúcnosť a patria k veľmi žiadaným v stredných a veľkých firmách vrátane korporátu. Odporúčame si informáciu overiť vzhľadom k inflácii a rôznym regiónom.

Aké programy a nástroje používa Data Science?

R Studio, Datalore, produkty JetBrains, Jupyter Notebook, Anaconda, Github, IBM SPSS, Microsoft Excel

Aké znalosti potrebujem pred začiatkom kurzu?

Predpokladáme znalosť R a Pythonu približne na mierne pokročilej úrovni. Mali by ste vedieť pracovať s premennými, funkciami, základnými dátovými štruktúrami a samostatne spustiť kód. Odporúčanou prípravou je Data Science I. Začiatočník spolu s potrebnými programátorskými znalosťami alebo porovnateľné praktické skúsenosti.

Aké jazyky a knižnice budeme používať?

Budeme pracovať s R a Pythonom. V R sa stretneme s balíčkami dplyr, ggplot2 a sqldf, v Pythone najmä s Pandas, Matplotlib a Plotly. Dplyr poskytuje nástroje na manipuláciu s tabuľkovými údajmi a ggplot2 na tvorbu grafov. Aktuálne príklady nájdete v dokumentácii dplyr a ggplot2.

Akým štatistickým metódam sa kurz venuje?

Zameriame sa na aritmetický, geometrický a harmonický priemer, súhrnné charakteristiky, frekvenčné tabuľky, histogramy a krabicové grafy. Osnova obsahuje aj jednovýberový a dvojvýberový t-test. Správny výber testu závisí od charakteru údajov a predpokladov metódy. Možnosti funkcie opisuje dokumentácia t.test v R.

Budeme trénovať modely strojového učenia?

Kurz obsahuje úvodnú lekciu o princípoch strojového učenia. Hlavným zameraním je štatistická analýza, príprava údajov, programovanie a vizualizácie. Na praktickú prácu so Scikit-learn a klastrovaním nadväzuje Data Science III. Pokročilý.

Ukážeme si analytické údaje v obchodnom kontexte: KPI, segmenty, reporty a webovú analytiku. Power BI časť zahŕňa aj iterátorové a filtrovacie funkcie. Na precvičovanie GA4 môžete využiť demo účet Google Analytics; poskytuje údaje na skúmanie, ale má obmedzené oprávnenia čitateľa.

Ukážeme si analytické údaje v obchodnom kontexte: KPI, segmenty, reporty a webovú analytiku. Power BI časť zahŕňa aj iterátorové a filtrovacie funkcie. Na precvičovanie GA4 môžete využiť demo účet Google Analytics; poskytuje údaje na skúmanie, ale má obmedzené oprávnenia čitateľa.

Môžem kurz absolvovať na Windows, Linuxe alebo macOS?

Časti venované R a Pythonu môžeme precvičovať na všetkých troch systémoch s pripraveným prostredím a potrebnými balíčkami. V kurze sa stretneme aj s JetBrains Datalore. Na precvičovanie Power BI Desktop potrebujeme podporované prostredie Windows. Konkrétne požiadavky uvádza dokumentácia Microsoftu.

Ako prebieha štúdium a aké materiály získam?

Študujete online v slovenčine a vlastným tempom s ročným prístupom. K dispozícii máte videolekcie, prezentáciu, ťaháky a materiály na stiahnutie. Odporúčame priebežne upravovať ukážkový kód, skúšať vlastné datasety a kontrolovať správnosť výpočtov aj grafov.

Získam po absolvovaní certifikát?

Áno, po splnení podmienok absolvovania získate certifikát VITA o absolvovaní kurzu Data Science II. Mierne Pokročilý. Súčasťou osnovy je záverečný test. Externé certifikačné skúšky nie sú zahrnuté v kurze.

Lektoři

miroslav reiter

Miroslav Reiter

Programátor, manažér a marketér, ktorý mudruje vo vlastnej vzdelávacej spoločnosti IT Academy. Workoholik so 134 certifikáciami a 15 titulmi. Vytvoril som vzdelávaciu platformu VITA.sk, pretože milujem vzdelávanie a všetko čo k nemu patrí. Pomáham firmám ale aj jednotlivcom zlepšovať ich podnikanie a IT. Certifikácie: Microsoft certifikovaný tréner, Google certifikovaný tréner, ITIL, PRINCE2 tréner. 50000+ vyškolených klientov a 1000+ firiem, ktorým som pomohol. Vybrané referencie: Národná Rada SR, Slovnaft, IBM, Panasonic, Ministerstvo obrany SR, ČSOB, Generali, Tatra banka, Európska komisia, SPP, Pixel Federation, ESET.

Všechny kurzy lektora

Online kurz Data Science

298 € 386 €

22.80% sleva Koupit teď Pridať do košíka

Pridať do plánu

Daruj tento kurz

Stáhnout osnovu v PDF

Certifikovaný kurz obsahuje:

  • 24 hodín obsahu
  • 200 MB materiálov k stiahnutiu
  • Ročná licencia
  • Prístup na mobil a tablet
  • Prezentácia a ťaháky
  • Certifikát o absolvovaní
Zdieľať

Roční Předplatné na všechny Online Kurzy

2290 € 590 €

Přístup pro vás ke všem aktuálním i připravovaným online kurzům

12 měsíční platnost

Koupit teď

Chcete vyškolit 3 nebo více osob?

Zajistěte svým kolegům a zaměstnancům přístup k 694 nejlépe hodnoceným kurzům VITA kdykoli a kdekoli.

Vyzkoušejte balíčky pro firmy

Související kurzy

Online kurz Data Science
Pokročilý

5

Online kurz Data Science III. Pokročilý

Miroslav Reiter

398 € 476 €

Bestseller
Online kurz Data Science
Začiatočník

5

Online kurz Data Science I. Začiatočník

Miroslav Reiter

268 € 356 €

Online kurz SQL
Pokročilý

4.5

Online kurz SQL III. Pokročilý

Miroslav Reiter

238 € 336 €

Novinka
Online kurz Vizualizácia Dát
Začiatočník

5

Online kurz Interaktívne Vizualizácie Dát I. Začiatočník

Miroslav Reiter

198 € 268 €

Novinka
Online kurz Vizualizácia Dát
Mierne Pokročilý

5

Online kurz Interaktívne Vizualizácie Dát II. Mierne Pokročilý

Miroslav Reiter

226 € 268 €

Online kurzy
  • Roční Předplatné
  • Projekt Dovednosti pro trh práce
  • Online Kurzy Úrad Práce
  • Umělá Inteligence AI
  • Administrace IT Systémů a Serverů
  • Správa Databáz, Statistika a Datová Analýza
  • Grafika, Design a Multimédia
  • Kancelářské Balíky (Microsoft Office)
  • Manažerské Dovednosti a Osobní Rozvoj
  • Marketing, Reklama a Právo
  • Operační Systémy
  • Programování a Vývoj Softwaru
  • Vývoj a Design Webových Stránek
  • Příprava na Certifikace

Newsletter

Připojte se k 4560 odběratelů a budete informováni o novinkách

Online školení
  • Školení pro Školy a Neziskovky
  • Školení pro Stát
  • Školení pro Firmy
  • Lektori
  • Reference
  • Kurzy pro Firmy
  • Chceme VITA jako nového dodavatele kurzů
  • Online Programy MBA, DBA, BBA, MPA, DPA, LLM, MSc
  • Online Kurzy Úřad Práce ZDARMA
Pro zákazníky
  • Kontakt
  • O nás
  • Blog VITA Academy
  • Affiliate a spolupráce
  • Bonusy a Benefity
  • FAQ
  • Naše mise, cíle a filozofie
  • Hodnocení a recenze kurzů
  • Proč právě VITA?
  • Ediční Plán a Nápady na Nové Kurzy
  • Stav Služeb VITA
+421 907 217 225

Po - Pia 10:00 - 16:00

info@vita.sk

Odpovídáme každý pracovní den

Tomášikova 50/A

83104 Bratislava

Často kladené otázky

Všechny odpovědi na jednom místě

Sledujte nás
VITA logo
Copyright © 2026 VITA Academy s.r.o.
  • Obchodní podmínky VITA
  • Ochrana osobních údajů