VITA Academy
Programovanie a Vývoj Softvéru
Python
Online kurz Ako sa stať Dátovým Analytikom v Pythone

Online kurz Ako sa stať Dátovým Analytikom v Pythone

Online kurz Ako sa stať Dátovým Analytikom v Pythone vás prevedie od prvých príkazov Pythonu k spracovaniu údajov, tvorbe grafov a prezentovaniu vlastných projektov. Ide o certifikovaný online kurz na dátovú analytiku v Pythone. Začneme v prostrediach Anaconda Navigator a Jupyter Notebook, kde si vysvetlíme prácu s kódom, výstupmi a textovými poznámkami. Osvojíme si premenné, základné dátové typy, pretypovanie, vstupy a výstupy aj importovanie modulov. Ukážeme si, ako pomocou Markdownu doplniť výpočty o nadpisy a vysvetlenia. Kurz je vhodný aj bez predchádzajúcej znalosti Pythonu; nadväzuje na samostatnú prácu s počítačom a základné logické uvažovanie. Postupne si vytvoríme programátorský základ využiteľný pri analytických úlohách.

Pri práci s údajmi využijeme zoznamy, indexovanie a knižnicu NumPy na numerické operácie. Naučíme sa používať podmienky, cyklus for a vlastné funkcie, aby sme vedeli spracovanie rozdeliť na zrozumiteľné a opakovane použiteľné kroky. Prejdeme tiež prácu s textovými súbormi, matematickými funkciami a náhodnými hodnotami. Nadviažeme čistením údajov a ich vizualizáciou pomocou knižnice Matplotlib. Vytvoríme bublinové grafy a histogramy a upravíme farby, popisy a vzhľad zobrazenia. Pozrieme sa aj na SciPy, spracovanie obrázkov a používanie lambda funkcií. Pri jednotlivých ukážkach budeme prepájať vstupné údaje, postup výpočtu a výsledné zobrazenie tak, aby sa v analytickom postupe dalo ľahko orientovať.

Dôležitou súčasťou je správa balíčkov pomocou pip a organizovanie projektov. Naučíme sa používať Git a GitHub, vytvárať repozitáre a pracovať s pull requestmi. Pripravíme dokumentáciu v súbore README.md a ukážeme si tvorbu GitHub profilu a portfólia. Vlastné projekty tak budete vedieť predstaviť spolu s vysvetlením ich účelu, použitého postupu a výsledkov. Získané základy využijete pri ďalšom štúdiu dátovej analytiky, školských zadaniach aj jednoduchších pracovných analýzach. Kurz absolvujete online v slovenčine, vlastným tempom a s ročným prístupom. Vedomosti si overíte v priebežnom a záverečnom teste a po úspešnom absolvovaní získate certifikát VITA. Ak sa chcete skutočne naučiť spracovávať a vizualizovať údaje v Pythone a prezentovať vlastné analytické projekty, tak toto je ideálny vstupný online kurz pre vás.

Course from Miroslav Reiter - 16.10.2026

Kód kurzu: DATOVY-ANALYTIK-PYTHON

Slovenský

Online kurz Ako sa stať Dátovým Analytikom v Pythone will teach you

Pracovať s prostrediami Anaconda Navigator a Jupyter Notebook pri dátovej analytike
Ovládať základné dátové typy, premenné a operácie s dátami v jazyku Python
Spracovávať vstupy a výstupy, importovať moduly a využívať Python knižnice
Vytvárať grafy, vizualizácie a prezentovať výsledky dátových analýz
Používať zoznamy, indexovanie a knižnicu NumPy pri práci s dátami
Využívať podmienky, cykly, vlastné funkcie a programovaciu logiku v analytických úlohách
Čistiť, transformovať a analyzovať dáta pomocou knižníc Matplotlib a SciPy
Spracovávať obrázky, používať lambda funkcie a riešiť praktické analytické zadania
Inštalovať a spravovať Python balíčky pomocou nástroja PIP a pracovať s externými modulmi
Používať Git, GitHub a Markdown pri tvorbe projektov a budovaní profesionálneho portfólia dátového analytika

Requirements and Prerequisites

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
Schopnosť samostatne pracovať s informáciami a vyhľadávať potrebné zdroje
Základy logického a analytického myslenia pri riešení úloh
Základná znalosť matematiky a práce s číslami je výhodou
Základná znalosť anglického jazyka pri práci s dokumentáciou a programátorskými nástrojmi
Záujem o dátovú analytiku, programovanie a moderné technológie
Predchádzajúce skúsenosti s programovaním nie sú potrebné
Na absolvovanie kurzu nie sú potrebné žiadne skúsenosti s jazykom Python, dátovou analytikou ani GitHubom

Target groups and Who the course is for

Záujemci o dátovú analytiku a spracovanie dát pomocou programovacieho jazyka Python
Budúci dátoví analytici, ktorí chcú získať praktické programátorské zručnosti
Začiatočníci v oblasti Pythonu a dátovej analytiky bez predchádzajúcich skúseností
Študenti informatiky, matematiky, štatistiky a technických odborov
Pracovníci administratívy a analytických oddelení pracujúci s dátami
Business analytici a reporting špecialisti rozširujúci svoje technické znalosti
Zamestnanci, ktorí chcú automatizovať spracovanie a analýzu dát
Záujemci o kariéru v oblastiach Data Analytics, Business Intelligence a Data Science
Programátori začiatočníci, ktorí sa chcú zamerať na analytické využitie Pythonu
Každý, kto si chce vybudovať profesionálne portfólio dátového analytika na GitHube

Content and Curriculum online kurz Ako sa stať Dátovým Analytikom v Pythone

I. Základy Programovania a Dátovej Analytiky v Pythone

Ako funguje jazyk Python, Anaconda Navigator a Jupyter Notebooky? Aké sú základné dátové typy v Pythone? Ako vykonávame základné operácie s dátami v Pythone? Preview	01:25:30
Základné dátové typy v Pythone	20 minút

II. Práca s Premennými, Modulmi a Prostredím Jupyter Notebook

Ako fungujú ukončovacie sekvencie, pretypovanie a import modulov?	01:24:14
Ukončovacie sekvencie, pretypovanie a import modulov	20 minút
Ako pracujeme v Jupyter Notebooku so syntaxou, Markdownom a GitHubom?	01:15:30
Jupyter Notebook, Markdown a GitHub	20 minút
Ako spracúvame vstupy, výstupy a vytvárame grafy v Pythone?	01:29:30
Vstupy, výstupy a grafy v Pythone	20 minút

III. Vizualizácia Dát, Grafy a Knižnica NumPy

Čo sú zoznamy v Pythone a ako s nimi pracujeme? Ako používame farby, popisy a knižnicu NumPy pri práci so zoznamami? Preview	40:39
Zoznamy v Pythone	20 minút
Priebežný test	20 minút

IV. Programovacia Logika, Riadiace Štruktúry a Vlastné Funkcie

Ako pracujeme s náhodnými hodnotami a matematickými funkciami v Pythone? Ako funguje vetvenie programu pomocou príkazu if?	01:51:20
Práca s náhodnými hodnotami a matematickými funkciami v Pythone	20 minút
Ako používať hromadné zakomentovanie, indexovanie a vlastné funkcie v Pythone?	02:07:33
Hromadné zakomentovanie, indexovanie a vlastné funkcie v Pythone	20 minút
OPAKOVANIE: Ako pracovať s indexami, textovými súbormi a vlastnými funkciami v Pythone?	01:02:12
Indexovanie	20 minút

V. Analýza Dát, Vizualizácia a Spracovanie Obrázkov v Pythone

Ako funguje cyklus for v Pythone? Ako čistíme dáta a vizualizujeme ich pomocou bublinových grafov?	01:39:29
Cyklus for v Pythone	20 minút
Ako vytvárame grafy a histogramy pomocou knižnice Matplotlib? Ako definujeme a používame funkcie v Pythone?	02:17:40
Grafy a histogramy pomocou knižnice Matplotlib	20 minút
Ako pracujeme s knižnicami SciPy a Lambda funkciami? Ako spracúvame a analyzujeme obrázky v Pythone?	02:13:03
Práca s knižnicou SciPy a Lambda funkciami	20 minút

VI. Správa Knižníc, Balíčkov a Python Ekosystému

Ako funguje správca balíčkov PIP v Pythone? Ako inštalujeme a používame moduly ako NumPy, Cowsay a MySQL?	34:10
Správca balíčkov PIP v Pythone	20 minút

VII. Git, GitHub a Budovanie Profesionálneho Portfólia Dátového Analytika

Ako začať s Gitom a GitHubom? Inštalujeme Git, pracujeme s Git Bash, Git GUI a vytvárame si konto na GitHube?	01:20:02
Git a GitHub	20 minút
Ako používať GitHub a jeho repozitáre (Repos)? Ako vytvárať prvé Pull Requesty?	01:23:50
GitHub a jeho repozitáre (Repos)	20 minút
Čo je to jazyk Markdown a súbor Readme.md?	49:52
Jazyk Markdown a súbor Readme.md	20 minút
Ako vytvoriť vlastné GitHub portfólio a profesionálny profil dátového analytika?	54:41
Vlastné GitHub portfólio a profesionálny profil dátového analytika	20 minút

Záverečný test

40 minút

Frequently Asked Questions FAQ

Čo je Ako sa stať dátovým analytikom v Pythone?

Online kurz Ako sa stať dátovým analytikom v Pythone využíva programovací jazyk Python na spracovanie, analýzu a vizualizáciu dát. Cieľom je odhaľovať relevantné informácie, vzorce a trendy v dátach.

Kto používa Ako sa stať dátovým analytikom v Pythone?

Generali Poisťovňa, Slovenské elektrárne, Dell, Nokia Slovakia, S&YOU by SYNERGIE, Všeobecná úverová banka, GymBeam

Kde sa používa Ako sa stať dátovým analytikom v Pythone?

Štátne, verejné weby a veľké portály ako weby telefónnych operátorov a bánk, inteligentné zariadenia, smartfóny s operačným systémom Android, čipové karty, desktopové aplikácie, videohry

Prečo sa používa Ako sa stať dátovým analytikom v Pythone?

Python je veľmi flexibilný programovací jazyk, ktorý poskytuje širokú škálu knižníc a nástrojov na analýzu dát, široko používaný v oblasti strojového učenia a umelej inteligencie

Aké sú TOP certifikácie na Ako sa stať dátovým analytikom v Pythone?

PCEP: Certified Entry-Level Python Programmer od 66 Eur. PCAP: Certified Associate in Python Programming od 294 Eur. PCPP1: Certified Professional in Python Programming od 180 Eur. PCAT: Certified Associate in Testing with Python od 294 Eur. Certifikačná skúška nie je súčasťou kurzu. Treba si za ňu priplatiť extra.

Aký je plat? Koľko zarábajú pozície s kurzom Ako sa stať dátovým analytikom v Pythone?

Priemerná mzda Python programátora je 2392 Eur podľa portálu platy.sk. Pozícia programátora patrí k tým najlukratívnejším a veľmi žiadaným. Odporúčame si informáciu overiť vzhľadom k inflácii a rôznym regiónom.

Aké programy a nástroje používa Ako sa stať dátovým analytikom v Pythone?

Python, Anaconda, Jupyter, produkty Jetbrains, Notepad++, GitHub

Je kurz vhodný aj bez predchádzajúcej znalosti Pythonu?

Áno. Začneme základnými dátovými typmi, premennými a jednoduchými operáciami. Postupne prejdeme k podmienkam, cyklom, funkciám a spracovaniu údajov. Predchádzajúce skúsenosti s Pythonem, dátovou analytikou ani GitHubom nie sú potrebné.

Potrebujem pokročilú matematiku alebo štatistiku?

Na začiatok postačuje základná práca s číslami, porozumenie jednoduchým výpočtom a logické uvažovanie. Kurz buduje najmä programátorské a praktické základy práce s údajmi. Štatistické metódy si môžete ďalej rozšíriť v samostatnom kurze štatistiky.

Aké knižnice budeme používať a na čo slúžia?

NumPy využijeme pri práci s číselnými poľami a numerickými operáciami, Matplotlib pri tvorbe grafov a SciPy pri vedeckých výpočtoch a spracovaní obrázkov. Návody nájdete v dokumentácii NumPy, Matplotlib a SciPy.

Na čo využijeme Jupyter Notebook?

V notebooku budeme spúšťať Python kód po jednotlivých častiach a sledovať jeho výsledky. Výpočty doplníme grafmi a vysvetleniami v Markdowne. V jednom dokumente tak spojíme postup spracovania údajov s komentármi a výsledkami.

Aké grafy a praktické výstupy sa naučím vytvárať?

Vytvoríme bublinové grafy a histogramy, upravíme ich farby a popisy a budeme pracovať aj s obrázkami. Naučíte sa pripravovať jednoduché analytické skripty a notebooky, ktoré prepájajú spracovanie údajov s vizualizáciou výsledkov.

Prečo sa dátový analytik učí Git a GitHub?

Git zaznamenáva zmeny v súboroch a umožňuje pracovať s históriou projektu. GitHub poskytuje priestor na uloženie repozitárov, spoluprácu a prezentovanie práce. V kurze si ukážeme repozitáre, pull requesty, dokumentáciu README.md aj tvorbu portfólia. Rozdiel vysvetľuje aj dokumentácia GitHubu.

Pripraví ma kurz na prácu dátového analytika?

Kurz poskytuje vstupný základ v Pythone, spracovaní údajov, vizualizáciách a prezentovaní projektov. Pri príprave na konkrétnu pracovnú pozíciu odporúčame nadviazať prácou s Pandas, SQL, štatistikou a vlastnými projektmi podľa požiadaviek zamestnávateľa.

Ako prebieha štúdium a získanie certifikátu?

Študujete online v slovenčine, vlastným tempom a s ročným prístupom. Súčasťou kurzu je priebežný aj záverečný test. Po úspešnom absolvovaní získate certifikát VITA.

Tutors

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.

All tutor courses