Online kurz Data Science II. Mierne Pokročilý

Name: Online kurz Data Science II. Mierne Pokročilý
Brand: Vita
SKU: online-kurz-data-science-ii-mierne-pokrocily
Price: 298 EUR
Availability: InStock
Rating: 4.8 (187 reviews)

Online kurz Data Science II. Mierne Pokročilý je pre vás ideálny, ak ste sa rozhodli prehĺbiť svoje znalosti v oblasti dátovej vedy. Ide o jediný akreditovaný a certifikovaný online kurz na Data Science a Analýzu Dát na Slovensku. Na online kurze sa naučíte využívať procesy zhromažďovania, spracovania, analyzovania a interpretácie dát. Prinesieme vám prehľad o používaní dátových platforiem a nástrojov z oblasti štatistiky a informatiky. Dozviete sa, ako účinne identifikovať vhodné nápady pre implementáciu projektov v oblasti dátovej vedy. Ako absolvent kurzu získate znalosti z programovania v jazyku R ale aj Python spolu so zručnosťami na získavanie rôznych typov údajov. Osvojíte si prácu s knižnicami programovacieho jazyka Python na dátovú analýzu a vizualizáciu dát ako sú knižnice Pandas, Matplotlib a plotly. Vysvetlíme si ako funguje ETL proces a jeho fázy. Ak sa skutočne chcete naučiť dátovú vedu a stať dátovým vedcom, tak toto je ideálny online kurz pre vás.

Kurz od Miroslav Reiter - 31.10.2024

Kód kurzu: DATA-SCIENCE-2

Slovenský

Online kurz Data Science II. Mierne Pokročilý ťa naučí

Programovať v jazykoch R aj Python
Pracovať s dátovými štruktúrami
Exportovať a importovať dáta
Analyzovať a vizualizovať zozbierané dáta
Získať znalosti zo strojového učenia
Validovať vstupné údaje vrátane reťazcov
Písať SQL databázové dopyty
Využívať štatistické a analytické nástroje GA4 a Matomo
Spracovávať dáta pomocou tabuliek, grafov a histogramov
Používať techniky na zlepšenie zdrojového kódu

Požiadavky a Vstupné Znalosti

Odporúčaním pre tento kurz je absolvovanie kurzu Data Science I. Začiatočník
Pokročilá práca s PC a Windows, Linux alebo macOS
Pokročilá práca s kancelárskym balíkom Microsoft Office, OpenOffice alebo LibreOffice
Pokročilá práca s textovým editorom
Pri absolvovaní online kurzu sú výhodou skúsenosti s kódovaním a programovaním
Jazyk R a Python na úrovni mierne pokročilý
Základy DataScience

Cieľové skupiny a Komu je kurz určený

Záujemcom, ktorí sa chcú stať a uplatniť ako dátoví vedci
Dátoví vedci (Data Sciences)
Analytici (IT, dátoví, biznis)
Softvéroví inžinieri
Dátoví špecialisti
IT konzultanti
SQL špecialisti
Manažéri a riaditelia
Učitelia a pedagogickí zamestnanci
Podnikatelia

Obsah a Učebná Osnova online kurz Data Science II. Mierne Pokročilý

I. Úvod do Data Science

Úvod a predstavenie kurzu Data Science	13:07
Jetbrains Datalore	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

40 minút

Lektori

Miroslav Reiter

Programátor, manažér a marketér, ktorý mudruje vo vlastnej vzdelávacej spoločnosti IT Academy. Workoholik so 134 certifikáciami a 13 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. 40000+ vyškolených klientov a 1000+ firiem, ktorým som pomohol Referencie: Národná Rada SR, Slovnaft, IBM, Panasonic, Ministerstvo obrany SR, ČSOB, Generali, Tatra banka, Európska komisia, SPP, Pixel Federation, ESET.

Všetky kurzy lektora