Online kurz Data Science I. Začiatočník

Online kurz Data Science I. Začiatočník je pre vás ideálny, ak chcete porozumieť práci s dátami a osvojiť si základy ich spracovania, analýzy a vizualizácie. Ide o certifikovaný online kurz na Data Science. Začneme vysvetlením úlohy dátového analytika, analytického prostredia a základných štatistických metód. Postupne sa oboznámime s jazykom R, ktorý využijeme pri výpočtoch, práci s datasetmi a tvorbe grafov. Predchádzajúce skúsenosti s programovaním nie sú potrebné; dôležitá je bežná práca s počítačom, orientácia v tabuľkách a ochota samostatne precvičovať nové postupy. Ukážeme si prostredie JetBrains Datalore, analytické notebooky a využitie GitHubu. Pomocou Markdownu a R Markdownu spoznáme možnosti dokumentovania analytických postupov a výsledkov.

V praktickej časti online kurzu Data Science sa naučíme používať premenné, dátové typy, vektory, operátory a zabudované aj vlastné funkcie v R. Precvičíme si výber údajov, formátovanie výstupu, balíčky, dplyr, pipe operátory a cykly while a repeat. Vytvoríme základné grafy a oboznámime sa so spracovaním používateľského vstupu v Shiny pre R. Data Science pre začiatočníkov prepojíme aj s nástrojmi, ktoré poznáte z každodennej práce. V Exceli sa zameriame na tabuľky, kontingenčné tabuľky, filtrovanie, vzorce a funkciu IF. V Google Tabuľkách si precvičíme organizáciu údajov, selekciu, vzorce a funkcie. Následne vysvetlíme databázové systémy a pripojenie cez DBeaver Community. Pri SQL sa sústredíme na výber údajov, BETWEEN, COUNT a CAST. Spoznáme tiež princípy Data Miningu, model CRISP-DM a základné nastavenie Power BI.

Kurz študujete online, v slovenčine a vlastným tempom. Ročný prístup vám umožní vracať sa k videám a textovým lekciám, opakovať si výpočty a postupne prepájať jednotlivé nástroje. K dispozícii budete mať prezentáciu, ťaháky a materiály na stiahnutie. Odporúčame priebežne upravovať ukážkové údaje, skúšať vlastné vzorce a kontrolovať, či výsledky zodpovedajú zadaniu. Získané zručnosti využijete pri príprave pracovných prehľadov, jednoduchých analýz, školských projektov aj podkladov na rozhodovanie. Vedomosti si overíte v priebežnom a záverečnom teste. Po splnení podmienok absolvovania získate certifikát VITA. Ak sa chcete skutočne naučiť základy Data Science, spracovania a analýzy dát pomocou R, tabuliek a SQL, tak toto je ideálny vstupný online kurz pre vás.

Kurz od Miroslav Reiter - 16.10.2026

Kód kurzu: DATA-SCIENCE-1

Slovenský

Online kurz Data Science I. Začiatočník vás naučí

Pochopiť princípy Data Science, dátovej analytiky a úlohu dátového analytika pri spracovaní údajov
Pracovať s programovacím jazykom R, prostredím JetBrains Datalore, GitHubom a analytickými notebookmi
Vytvárať analytickú dokumentáciu pomocou Markdown a R Markdown
Používať dátové typy, vektory, funkcie, premenné a riadiace štruktúry v jazyku R
Vizualizovať dáta pomocou grafov, funkcie plot a vytvárať používateľské rozhrania v Shiny for R
Spracovávať a transformovať údaje pomocou balíčkov dplyr, knižníc a pipe operátorov
Pracovať s databázovými tabuľkami, kontingenčnými tabuľkami a analytickými funkciami v Microsoft Excel a Google Tabuľkách
Filtrovať, analyzovať a spracovávať dáta pomocou vzorcov, logických funkcií a nástrojov tabuľkových procesorov
Pripájať sa k databázam, používať databázové systémy DBMS, RDBMS, nástroj DBeaver a vytvárať SQL dopyty
Využívať Data Mining, procesný model CRISP-DM a Microsoft Power BI pri analýze, vizualizácii a prezentácii dát

Požiadavky a Vstupné Znalosti

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
Základy logického a analytického myslenia pri riešení úloh
Základná orientácia v práci so súbormi, priečinkami a digitálnymi dokumentmi
Schopnosť samostatne pracovať s informáciami a vyhľadávať odborné materiály
Základná znalosť anglického jazyka pri práci s vývojovými nástrojmi a dokumentáciou
Záujem o dátovú analytiku, štatistiku a prácu s databázami
Ochota učiť sa programovací jazyk R, SQL a analytické nástroje
Na absolvovanie tohto kurzu nie sú potrebné predchádzajúce skúsenosti s Data Science ani programovaním, sú však výhodou

Cieľové skupiny a Komu je kurz určený

Začiatočníci, ktorí chcú vstúpiť do oblasti Data Science a dátovej analytiky
Budúci dátoví analytici a Data Scientisti
Študenti stredných a vysokých škôl technického, ekonomického a informatického zamerania
Programátori a IT špecialisti, ktorí si chcú rozšíriť vedomosti o analýzu dát
Analytici a pracovníci reportingu pripravujúci pravidelné tabuľkové a grafické prehľady
Zamestnanci pracujúci s dátami v Microsoft Excel, Google Tabuľkách alebo databázach
Manažéri a projektoví pracovníci využívajúci dátové analýzy pri rozhodovaní
Vývojári, ktorí chcú rozšíriť svoje znalosti o jazyk R, SQL a Microsoft Power BI
Záujemci o moderné technológie, strojové spracovanie dát a Business Intelligence
Záujemci, ktorí sa chcú naučiť profesionálne analyzovať, spracovávať a vizualizovať dáta

Obsah a Učebná Osnova online kurz Data Science I. Začiatočník

I. Základy Data Science a analytického prostredia

Úvod a predstavenie online kurzu Data science Náhľad	07:50
Aké nástroje, platformy, IDE a prostredie JetBrains Datalore sa používajú v Data Science? Náhľad	15:12
Nástroje, platformy, IDE a prostredie JetBrains Datalore	20 minút
Aké štatistické metódy a testy sa používajú pri analýze dát?	42:07
Štatistické metódy a testy	20 minút
Čo je programovací jazyk R a na čo sa používa v Data Science?	04:05
Programovací jazyk R v Data Science	20 minút
Ako používať JetBrains Datalore, GitHub a notebooky pri práci s dátami?	09:06
JetBrains Datalore, GitHub a notebooky pri práci s dátami	20 minút

II. Programovací jazyk R a tvorba analytickej dokumentácie

Čo je jazyk Markdown a ako používať R Markdown pri tvorbe dokumentácie a analýz?	13:15
Jazyk Markdown pri tvorbe dokumentácie a analýz	20 minút
Ako pracovať s verziami, výberom dát, zdieľaním projektov a funkciami v jazyku R?	16:42
Práca s verziami, výberom dát, zdieľaním projektov a funkciami v jazyku R	20 minút
Ako vytvárať používateľský výstup pomocou funkcií print, cat a writelines?	13:19
Používateľský výstup pomocou funkcií print, cat a writelines	20 minút
Ako používať operátory, CRAN, infix operátory a orientovať sa v TIOBE Indexe?	21:35
Operátory, CRAN, infix operátory a orientovanie sa v TIOBE Indexe	20 minút

III. Funkcie, dátové typy a spracovanie údajov v jazyku R

Ako používať zabudované funkcie a konštanty v jazyku R?	38:43
Zabudované funkcie a konštanty v jazyku R	20 minút
Ako pracovať so slicingom, dátovými typmi a formátovaním údajov?	37:06
Práca so slicingom, dátovými typmi a formátovaním údajov	20 minút
Ako používať zabudované štatistické funkcie, vektory a funkciu combine?	09:55
Zabudované štatistické funkcie, vektory a funkciu combine	20 minút
Ako vytvárať vlastné funkcie a používať default, global a local premenné spolu s funkciou plot?	26:33
Vlastné funkcie a default, global a local premenné spolu s funkciou plot	20 minút
Aké zručnosti potrebuje Data Scientist a ako pracovať s datasetmi na praktických ukážkach?	35:00
Zručnosti Data Scientist	20 minút

IV. Vizualizácia dát a tvorba používateľských rozhraní

Ako generovať dáta a vytvárať grafy pomocou funkcií head, tail a ďalších nástrojov?	50:08
Dáta a grafy pomocou funkcií head, tail a ďalších nástrojov	20 minút
Ako spracovávať používateľský vstup a vytvárať používateľské rozhranie pomocou Shiny pre R?	33:19
Používateľský vstup a používateľské rozhranie pomocou Shiny pre R	20 minút
Priebežný test	20 minút

V. Riadiace štruktúry, knižnice a automatizácia spracovania dát

Ako používať balíčky, knižnice, dplyr a pipe operátory pri spracovaní dát?	22:55
Balíčky, knižnice, dplyr a pipe operátory pri spracovaní dát	20 minút
Ako funguje cyklus while, dátové štruktúry a príkaz repeat v jazyku R?	32:18
Cyklus while, dátové štruktúry a príkaz repeat v jazyku R	20 minút

VI. Práca s databázovými tabuľkami v Microsoft Excel a Google Tabuľkách

Ako vytvárať databázové tabuľky, používať formát tabuľky a štýly v Microsoft Excel?	12:19
Databázové tabuľky, používať formát tabuľky a štýly v Microsoft Excel	20 minút
Ako využívať dynamické dopĺňanie, AI funkcie a Data Functions pri práci s tabuľkami?	37:13
Dynamické dopĺňanie, AI funkcie a Data Functions pri práci s tabuľkami	20 minút
Ako vytvárať kontingenčné tabuľky, automatické filtre a pracovať s poľami?	01:10:06
Kontingenčné tabuľky, automatické filtre a práca s poľami	20 minút
Ako používať Google Tabuľky pri spracovaní dát?	47:11
Google Tabuľky pri spracovaní dát	20 minút
Ako vkladať a organizovať údaje v Google Tabuľkách?	29:38
Vkladanie údajov do Google Tabuliek	20 minút

VII. Analýza, filtrovanie a spracovanie dát v tabuľkových nástrojoch

Ako vykonávať selekciu a filtrovanie dát v Microsoft Excel?	35:43
Selekcia a filtrovanie dát v Microsoft Excel	20 minút
Ako používať vzorce, logické testy, funkciu IF a riešiť cyklické odkazy v Microsoft Excel?	42:27
Vzorce, logické testy, funkciu IF a cyklické odkazy v Microsoft Excel	20 minút
Ako vykonávať selekciu dát v Google Tabuľkách?	41:56
Selekcia dát v Google Tabuľkách	20 minút
Ako používať vzorce v Google Tabuľkách?	45:55
Vzorce v Google Tabuľkách	20 minút
Ako používať funkcie v Google Tabuľkách?	35:38
Funkcie v Google Tabuľkách	20 minút

VIII. Databázové systémy, DBMS a správa databáz

Čo sú databázy, DBMS a RDBMS a ako funguje správa databáz?	01:09:19
Databázy, DBMS a RDBMS a správa databáz	20 minút
Ako identifikovať databázové systémy a používať databázové nástroje?	21:23
Databázové systémy a databázové nástroje	20 minút
Ako sa pripojiť k databáze a používať nástroj DBeaver Community?	43:30
Pripojenie k databáze a nástroj DBeaver Community	20 minút

IX. Jazyk SQL, databázové dopyty a Business Intelligence

Ako používať jazyk SQL pri výbere dát, príkaz Between a funkciu Count?	51:10
Jazyk SQL pri výbere dát, príkaz Between a funkcia Count	20 minút
Čo je Data Casting a ako používať funkciu Cast v SQL?	06:43
Data Casting a funkcia Cast v SQL	20 minút
Čo je Data Mining, aké typy analýz existujú a ako funguje procesný model CRISP-DM?	12:42
Data Mining	20 minút
Čo je Microsoft Power BI a ako ho nainštalovať a správne nastaviť?	42:31
Microsoft Power BI	20 minút

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

Je kurz vhodný aj bez skúseností s programovaním?

Áno, kurz začína základmi dátovej analytiky a jazyka R. Predpokladáme mierne pokročilú prácu s počítačom, kancelárskym balíkom a textovým editorom. Dôležitá je orientácia v tabuľkách, logické uvažovanie a ochota samostatne skúšať príklady. Predchádzajúca znalosť R, SQL ani Data Science nie je podmienkou.

Budeme používať R alebo Python?

Programátorská časť tohto kurzu sa sústreďuje na R. Naučíme sa pracovať s premennými, vektormi, funkciami, balíčkami a základnými riadiacimi štruktúrami. SQL využijeme pri získavaní údajov z databáz. Ak chcete následne doplniť Python, vhodným pokračovaním je Python I. Začiatočník.

Aké nástroje potrebujem a sú bezplatné?

V kurze sa stretneme s R, JetBrains Datalore, GitHubom, Excelom, Google Tabuľkami, DBeaver Community a Power BI. R aj DBeaver Community sú dostupné ako bezplatný softvér s otvoreným zdrojovým kódom. Podmienky používania Datalore a Excelu závisia od zvoleného účtu alebo licencie.

Potrebujem pokročilú matematiku alebo štatistiku?

Na začiatok odporúčame základné výpočty, percentá a schopnosť čítať tabuľky a grafy. Kurz obsahuje úvod do štatistických metód a testov. Budeme sa učiť prepájať výpočty s významom údajov a kontrolovať výsledky. Pokročilá vysokoškolská matematika nie je uvedená medzi vstupnými požiadavkami.

Na čo slúžia R Markdown a Shiny?

R Markdown umožňuje prepájať vysvetľujúci text, kód a výsledky analýzy v dokumente. Shiny slúži na tvorbu interaktívnych aplikácií v R, ktoré reagujú na používateľský vstup. V kurze sa oboznámime so základmi týchto možností. Ukážky nájdete v dokumentácii R Markdown a Shiny pre R.

Čo sa naučím o databázach, SQL a Power BI?

Vysvetlíme si DBMS a RDBMS, pripojenie k databáze cez DBeaver Community a základné SQL operácie pri výbere a spracovaní údajov vrátane BETWEEN, COUNT a CAST. Power BI časť sa venuje predstaveniu, inštalácii a nastaveniu nástroja. Na precvičovanie Power BI Desktop potrebujeme podporované prostredie Windows.

Ako prebieha štúdium a dokedy mám prístup?

Študujete online v slovenčine a vlastným tempom s ročným prístupom. K dispozícii máte videá, textové lekcie, prezentáciu, ťaháky a materiály na stiahnutie. K výkladu sa môžete vracať podľa potreby. Na praktické úlohy odporúčame počítač a priebežné precvičovanie práce s dátami.

Áno, osnova obsahuje priebežný a záverečný test. Po splnení podmienok absolvovania získate certifikát VITA o absolvovaní kurzu Data Science. Externé certifikačné skúšky nie sú súčasťou kurzu.

Áno, osnova obsahuje priebežný a záverečný test. Po splnení podmienok absolvovania získate certifikát VITA o absolvovaní kurzu Data Science I. Začiatočník. Externé certifikačné skúšky nie sú súčasťou kurzu.

Lektori

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.

Všetky kurzy lektora

Bestseller