VITA Academy
Programovanie a Vývoj Softvéru
Python
Online kurz Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát

Online kurz Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát

Online kurz Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát je pre vás ideálny, ak chcete používať Python na prípravu údajov, automatizáciu opakovaných analýz a tvorbu zrozumiteľných grafov. Ide o certifikovaný online kurz na spracovanie a vizualizáciu dát v Pythone. Spoločne prejdeme od práce s tabuľkami a datasetmi k transformáciám, databázam a prezentovaniu výsledkov. Naučíme sa využívať knižnice NumPy, Pandas, Matplotlib a Seaborn podľa typu riešenej úlohy. Oboznámime sa aj so získavaním údajov z webových stránok pomocou BeautifulSoup. Pre pohodlné zvládnutie výučby odporúčame praktické základy Pythonu vrátane premenných, podmienok, cyklov, funkcií a kolekcií. Získané postupy využijete pri reportingu, spracovaní firemných údajov, výskume aj vlastných analytických projektoch.

Online kurz školenie Python Spracovanie a vizualizácia dát zahŕňa prácu s podkladmi z Excelu, CSV súbormi a databázami. Ukážeme si validáciu, normalizáciu a transformáciu údajov, triedenie záznamov aj odstraňovanie vybraných dát. V NumPy sa zameriame na polia, dátové typy, atribút shape a funkciu arange. Pripojíme sa k MySQL pomocou knižnice PyMySQL a precvičíme si import údajov. V Pandas prejdeme k praktickému ETL projektu, v ktorom prepojíme získavanie, úpravu a ukladanie dát. Vytvoríme čiarové, bodové, krabicové aj trojrozmerné grafy a rozdelíme zobrazenie na viacero častí pomocou subplotov. Súčasťou je tiež predstavenie a nastavenie Power BI. Pri práci s kódom rozlíšime využitie cache na opakované výpočty od typových anotácií a generík. Venujeme sa aj organizácii modulov, Markdownu a dokumentovaniu funkcií pomocou docstringov.

Kurz študujete plne online, v slovenčine a vlastným tempom. Ročný prístup vám umožní vracať sa k videám a textovým lekciám, zopakovať si náročnejšie postupy a priebežne ich skúšať na vlastných údajoch. Vedomosti si overíte v priebežnom a záverečnom teste. Po splnení podmienok absolvovania získate certifikát VITA. Osvojené postupy vám pomôžu vytvárať opakovateľné analytické výstupy a zrozumiteľne predstaviť výsledky kolegom, klientom či spolužiakom. Ak sa chcete skutočne naučiť spracovávať a vizualizovať dáta v Pythone, tak toto je ideálny vstupný online kurz pre vás.

Kurz od Miroslav Reiter - 16.10.2026

Kód kurzu: PYTHON-SPRACOVANIE-VIZUALIZACIA-DAT

Slovenský

Online kurz Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát vás naučí

Spracovávať, čistiť, analyzovať a pripravovať datasety pomocou Pythonu a knižníc NumPy a Pandas
Pracovať s dátami z Microsoft Excel, vykonávať ich validáciu, normalizáciu a transformáciu
Získavať údaje z webových stránok pomocou knižnice BeautifulSoup a efektívne využívať Snippets
Inštalovať a používať MySQL, pripájať sa k databázam pomocou knižnice pymysql a pracovať so SQL
Vytvárať grafy a vizualizácie pomocou knižníc Seaborn, Matplotlib a ďalších nástrojov Pythonu
Navrhovať a implementovať ETL procesy pri spracovaní CSV súborov a dátových zdrojov
Optimalizovať Python aplikácie pomocou cacheovania, Type Hintingu a generických dátových typov
Organizovať Python projekty pomocou balíčkov, modulov, datasetov a vytvárať prehľadné analytické riešenia
Vytvárať analytické dashboardy, 2D a 3D vizualizácie a pripravovať dáta pre Power BI
Tvoriť kvalitnú dokumentáciu zdrojového kódu pomocou Docstringu a dodržiavať štandardy vývoja Python aplikácií

Požiadavky a Vstupné Znalosti

Pri absolvovaní online kurzu sú výhodou skúsenosti s kódovaním a programovaním
Pokročilá práca s PC a Windows, Linux alebo macOS
Pokročilá práca s kancelárskym balíkom Microsoft Office, OpenOffice alebo LibreOffice
Základy logického a analytického myslenia pri riešení úloh
Základná orientácia v práci s internetom a vyhľadávaním informácií
Výhodou je základná znalosť programovania alebo skriptovania, nie je však podmienkou
Základná znalosť anglického jazyka pri práci s dokumentáciou a Python knižnicami
Schopnosť samostatne pracovať s informáciami a riešiť analytické úlohy
Záujem o analýzu dát, databázy, vizualizáciu dát a Python technológie
Na absolvovanie tohto kurzu nie sú potrebné predchádzajúce skúsenosti s Data Science ani profesionálnym programovaním, sú však výhodou

Cieľové skupiny a Komu je kurz určený

Začiatočníci, ktorí sa chcú naučiť spracovanie, analýzu a vizualizáciu dát v jazyku Python
Budúci Data Scientisti, Data Analytici a BI špecialisti
Programátori, ktorí chcú rozšíriť svoje zručnosti o dátovú analytiku a Data Science
Študenti stredných a vysokých škôl so zameraním na informatiku, matematiku, ekonomiku alebo dátovú analytiku
IT špecialisti, ktorí pracujú s databázami, SQL a dátovými zdrojmi
Analytici a pracovníci, ktorí spracovávajú väčšie objemy dát v Microsoft Excel a chcú automatizovať svoju prácu
Zamestnanci, ktorí chcú vytvárať profesionálne grafy, vizualizácie a analytické dashboardy
Vývojári aplikácií, ktorí chcú integrovať databázy, ETL procesy a dátové analýzy do svojich projektov
Záujemci o oblasť Business Intelligence, Data Science a Machine Learning
Záujemci, ktorí sa chcú naučiť efektívne analyzovať, transformovať a vizualizovať dáta pomocou Pythonu

Obsah a Učebná Osnova online kurz Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát

I. Spracovanie, analýza a príprava dát v Pythone

Ako pracovať s tabuľkami, datasetmi, lokalizáciou dát a vytvárať prvé vizualizácie v Pythone? Náhľad	51:45
Práca s tabuľkami, datasetmi a lokalizáciou dát	20 minút
Ako spracovávať dáta z Microsoft Excel a využívať knižnicu NumPy pri analýze dát?	01:01:07
Dáta z Microsoft Excel a knižnica NumPy	20 minút
Ako analyzovať údaje z webových stránok pomocou BeautifulSoup a efektívne využívať Snippets? Náhľad	45:11
Analýza údajov z webových stránok pomocou BeautifulSoup	20 minút
Čo je Power BI a ako ho nainštalovať a správne nastaviť?	42:31
Power BI	20 minút

II. Validácia, normalizácia a transformácia dát

Ako vykonávať validáciu a normalizáciu dát v Pythone?	15:46
Validácia a normalizácia dát v Pythone	20 minút
Ako pracovať s reťazcami, kolekciami a dátovou štruktúrou Deque v Pythone?	30:09
Práca s reťazcami, kolekciami a dátovou štruktúrou Deque v Pythone	20 minút

III. Databázy, SQL a integrácia Python aplikácií

Ako nainštalovať MySQL, vytvoriť databázu a pripojiť sa pomocou knižnice pymysql?	44:45
MySQL, vytvorenie databázy a pripojenie sa pomocou knižnice pymysql	20 minút
Ako importovať dáta, pracovať s databázovými tabuľkami, Create Secret a vytvárať grafy pomocou Seaborn?	01:55:40
Import dát a práca s databázovými tabuľkami	20 minút
Priebežný test	20 minút

IV. Cacheovanie, typové anotácie a generiká

Čo je cacheovanie a ako zrýchliť aplikácie pomocou Cache v Pythone?	14:54
Cacheovanie a zrýchlenie aplikácií pomocou Cache v Pythone	20 minút
Ako používať Type Hinting a Generiká pri vývoji aplikácií v Pythone?	42:54
Type Hinting a Generiká pri vývoji aplikácií v Pythone	20 minút

V. Python knižnice, Pandas a ETL spracovanie dát

Aké knižnice Data Science patria medzi najdôležitejšie v ekosystéme Pythonu?	38:28
Najdôležitejšie knižnice Data Science v ekosystéme Pythonu	20 minút
Ako vytvárať špeciálne grafy v Pythone?	01:10:54
Špeciálne grafy v Pythone	20 minút
Ako pracovať s knižnicou Pandas pri spracovaní dát?	46:01
Práca s knižnicou Pandas pri spracovaní dát	20 minút
Ako realizovať ETL projekt pomocou knižnice Pandas?	01:08:08
ETL projekt pomocou knižnice Pandas	20 minút
Ako navrhovať a implementovať ETL procesy pri spracovaní CSV súborov?	17:52
ETL procesy pri spracovaní CSV súborov	20 minút

VI. Vizualizácia dát, grafy a analytické dashboardy

Ako vytvárať čiarové, bodové a ďalšie vizualizácie dát v Pythone?	01:26:53
Čiarové, bodové a ďalšie vizualizácie dát v Pythone	20 minút
Ako používať Snippets, vytvárať 3D grafy, pracovať s Markdownom a Subplotmi?	01:19:44
Snippets, 3D grafy a práca s Markdownom a Subplotmi	20 minút
Ako využívať NumPy, dátové typy, Shape a funkciu arange pri analýze dát?	58:45
NumPy, dátové typy, Shape a funkcia arange pri analýze dát	20 minút
Ako organizovať balíčky, moduly a série a efektívne vytvárať vizualizácie dát?	01:29:56
Balíčky, moduly a série	20 minút
Ako pracovať s datasetmi, triediť údaje, odstraňovať záznamy a vytvárať krabicové grafy?	01:16:48
Práca s datasetmi	20 minút

VII. Dokumentácia, Docstring a štandardy zdrojového kódu

Ako vytvárať dokumentáciu a používať Docstring v jazyku Python?	22:55
Dokumentácia a Docstring v jazyku Python	20 minút

Záverečný test

40 minút

Často Kladené Otázky FAQ

Čo je Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát?

Online kurz Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát predstavuje vysokoúrovňový programovací jazyk Python, ktorý je populárny pre svoju jednoduchosť, čitateľnosť a výkonnosť.

Kto používa Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát?

Dell, Ministerstvo zdravotníctva SR, Lidl, Henkel, Niké, Accenture, Telekom, Siemens, Swiss Re, Tatra banka, ESET, Slovenská sporiteľňa, AT&T, VOLKSWAGEN, localhost, Union, Orange

Kde sa používa Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát?

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 Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát?

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 Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát?

Certifikačná skúška nie je súčasťou kurzu. Treba si za ňu priplatiť extra.

Aký je plat? Koľko zarábajú pozície s kurzom Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát?

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 Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát?

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

Je kurz vhodný aj bez skúseností s programovaním?

Pre zvládnutie praktických úloh odporúčame základy Pythonu: premenné, podmienky, cykly, funkcie, zoznamy a slovníky. Kurz sa sústreďuje na dátové úlohy a obsahuje aj generiká, typové anotácie či cacheovanie. Na doplnenie programátorských zručností je vhodný Python II. Mierne Pokročilý alebo porovnateľné praktické skúsenosti.

Aké knižnice budeme používať?

NumPy využijeme pri práci s poľami a číselnými údajmi, Pandas pri spracovaní tabuliek a Matplotlib so Seabornom pri tvorbe grafov. BeautifulSoup poslúži na spracovanie obsahu webových stránok a PyMySQL na pripojenie k MySQL. Seaborn nadväzuje na Matplotlib a ponúka rozhranie na štatistické vizualizácie. Dokumentáciu nájdete na stránkach Pandas a Seaborn.

S akými dátami budeme pracovať a čo znamená ETL?

Budeme pracovať s tabuľkovými datasetmi, podkladmi z Excelu, CSV súbormi, údajmi z webu a databázou MySQL. ETL znamená získanie, transformáciu a uloženie dát – Extract, Transform, Load. V praktickom projekte si ukážeme, ako tieto kroky prepojiť pomocou Pandas. Možnosti načítania a exportu opisuje aj dokumentácia Pandas.

Aké grafy sa naučím vytvárať?

Osnova zahŕňa čiarové, bodové, krabicové a trojrozmerné grafy. Precvičíme si aj rozdelenie obrázka na viacero grafických plôch pomocou subplotov. Takéto výstupy využijeme na zobrazenie vývoja, vzťahov medzi premennými a rozdelenia hodnôt. Príklady jednotlivých zobrazení nájdete v prehľade grafov Matplotlib.

Môžem študovať na Windows, Linuxe alebo macOS?

Úlohy v Pythone môžeme precvičovať na všetkých troch systémoch s kompatibilným prostredím a potrebnými knižnicami. Samostatná lekcia sa venuje predstaveniu, inštalácii a nastaveniu Power BI. Na jej praktické precvičenie potrebujeme podporované prostredie Windows, pretože Power BI Desktop je aplikácia pre Windows. Desktopová aplikácia je dostupná bezplatne.

Na čo slúži cacheovanie a na čo typové anotácie?

Cacheovanie umožňuje opakovane využiť už vypočítaný výsledok, čo môže zrýchliť vhodné opakované operácie. Typové anotácie opisujú očakávané typy a pomáhajú pri čítaní kódu a statickej kontrole. Samy osebe nezaručujú zrýchlenie programu a Python ich automaticky nevynucuje pri behu. V kurze rozlíšime tieto účely a oboznámime sa aj s generikami.

Ako prebieha štúdium a aké materiály získam?

Študujete online v slovenčine a vlastným tempom s ročným prístupom. K dispozícii máte videá, textové lekcie, prezentáciu, ťaháky a materiály na stiahnutie. Odporúčame priebežne spúšťať ukážkový kód, upravovať vstupné údaje a kontrolovať výsledky. Výučbu môžete sledovať aj na mobile alebo tablete; na programovanie využijete počítač.

Obsahuje kurz testy a certifikát?

Áno, osnova obsahuje priebežný a záverečný test. Po splnení podmienok absolvovania získate certifikát VITA o absolvovaní kurzu Python – Spracovanie a Vizualizácia Dát. 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