Kurz Data Scientist

Do kurzu Data Scientist se můžete přihlásit, pokud máš:

• základní znalost aplikace Excel (tvorba dokumentů, základní úpravy a zadávání dat),
• základní schopnost číst grafy a data v nich obsažená,
• touhu prohloubit své matematické dovednosti, logické myšlení a vyvozovat závěry na základě dat,
• ochotu rozvíjet se v oblasti datových věd.

Ano, každý student Coders Lab od nás obdrží certifikát o absolvování kurzu IT po absolvování všech modulů a složení závěrečné zkoušky. Pro vašeho budoucího zaměstnavatele to bude jasné potvrzení vašich dovedností!

Datový analytik - což je profese, kterou budete moci vykonávat po absolvování kurzu Datový analytik - stručně řečeno organizuje, čistí a analyzuje data s cílem najít mezi nimi vztahy a vyvodit závěry.

Datový analytik se ve firmě může zabývat mnoha věcmi, ale všechny mají jeden cíl. Mají pomáhat přijímat přesná a informovaná obchodní rozhodnutí založená na datech. Datový analytik ve firmě tedy může např:

• zabývat se analýzou chování zákazníků (např. v internetovém obchodě),
• analýzou a pochopením trendů s cílem připravit efektivnější prodejní strategie,
• sledovat výsledky přijatých obchodních rozhodnutí, analyzovat je a vyvozovat závěry do budoucna,
• diagnostikovat příležitosti a hrozby konkrétních činností.

Datový vědec může dělat přesně to, co datový analytik, ale více se zabývá pohledem do budoucnosti. V pozici datového analytika využívá znalostí v oblasti strojového učení, které mu umožňují realizovat pokročilejší projekty. Tyto znalosti můžete získat, pokud se rozhodnete pro kurz Data Scientist, balíček kurzů Data Analyst Premium.

Strojové učení představuje obrovský potenciál, který ovládl svět technologií, inovací a podnikání. Cílem strojového učení je vytvořit algoritmy, které naučí stroje jednat způsobem, jenž se co nejvíce blíží specifikům lidského myšlení.

Stále více společností investuje do vývoje řešení založených na ML, čímž se vytváří poptávka po kvalifikovaných zaměstnancích, kteří dokáží strojové učení aplikovat při řešení obchodních problémů, s nimiž se setkávají.

Znalost základů strojového učení a ochota se v tomto směru rozvíjet bude velkou výhodou při výběrových řízeních na pozici datového analytika. Pokročilé znalosti modelů strojového učení naopak otevírají dveře k postupu na pozici datového analytika.

Oddělení vzdělávání společnosti Coders Lab vyvinulo komplexní cestu k rozvoji kompetencí datového vědce.

Pro vás to znamená především promyšlený program kurzů, který vám krok za krokem pomůže stát se juniorním datovým vědcem. Celý kurz je založen na nejdůležitějších bodech procesu analýzy dat, tj. na definici problému, sběru dat, čištění a zpracování dat, dolování dat a definování nových proměnných, hloubkové analýze dat, prezentaci výsledků analýzy a přijímání obchodních rozhodnutí na základě dat.

• základy statistiky,
• základy analýzy,
• programování
• vizualizace a vyprávění příběhů o datech,
• strojové učení.

V průběhu kurzu budete pracovat s nejdůležitějšími knihovnami, nástroji a programy potřebnými pro analýzu dat. Jejich znalost je vyžadována v naprosté většině pracovních inzerátů na pozice datových analytiků a datových vědců.

• používat řetězec datové analýzy v praxi,
• analyzovat data pomocí práce s komplexními databázemi v programu Excel,
• automatizovat tvorbu sestav pomocí jazyka Python,
• získávat data z interních a externích služeb nebo webových stránek,
• získávat data z databázových systémů (ERP, účetnictví atd.),
• vytvářet efektivní a složité dotazy v jazyce SQL,
• další metody formátování výstupní sady dat,
• zásady práce s relačními databázemi,
• vyprávění příběhů o datech a vyprávění příběhů na základě dat,
• používat knihovny a nástroje pro vizualizaci dat,
• vytvářet kompletní dashboardy pro analýzu,
• využívat strojové učení k přijímání obchodních rozhodnutí.

Chcete-li se o tom dozvědět více, podívejte se na program kurzu Data Scientist.

Programovací jazyk Python se vyznačuje jednoduchou syntaxí. V průběhu let se také rychle rozvíjí, a proto je velmi oblíbený jak mezi programátory, tak mezi pracovníky zabývajícími se analýzou dat. Nejdůležitější vlastností je však jeho univerzálnost, s níž automatizujete svou každodenní práci.

To je důležité zejména při práci s daty, protože zjednodušuje práci s daty a urychluje tvorbu analýz a reportů. Se znalostí jazyka Python může účastník školení:

• automatizovat tvorbu sestav,
• získávat data z externích služeb a webových stránek,
• získávat data z databázových systémů,
• automatizovat činnosti spojené s analýzou dat.

SQL je modul kurzu Data Analyst a Data Scientist.Díky znalosti tohoto dotazovacího jazyka budete schopni sestavovat vhodné dotazy a vyhledávat informace v různých databázích.Tímto způsobem zajistíte spolehlivost a úplnost svých analýz.

Dotazovací jazyk SQL využijete prakticky v jakékoli relační databázi. Při své každodenní práci:

• začnete používat transakce pro bezpečné zacházení s daty v databázi,
• optimalizovat rychlost databáze pomocí indexů,
• rozšíříte a upevníte své znalosti o modelování databází.

Pomocí jazyka SQL také snadno vytvoříte agregáty pro více množin a získáte z nich potřebné prvky.

Datový vědec pracuje podle procesu Data Science, aby mohl vyvozovat přesné závěry a činit správná rozhodnutí v oblasti své činnosti.Datový vědec přitom na rozdíl od datového analytika používá řadu ještě pokročilejších nástrojů a metod, např. prediktivní modely k předvídání budoucnosti.Na kurzu Data Scientist se naučíte předvídat problémy a určovat nové obchodní otázky, navrhovat algoritmy a modely, které automatizují analýzu dat nebo Big Data s využitím nejmodernějších metod.

V kurzu Data Scientist se naučíte základy statistiky, analýzy dat, programování, vizualizace dat a strojového učení.Všechny moduly postupně prohlubují vaše znalosti a dovednosti.A co je důležité - naučíte se je pod vedením odborníků z praxe a specialistů, kteří denně pracují s velkými soubory dat a kteří se netají světem velkých dat.

Podle programu kurzu Data Sciencist se naučíte projít celým procesem analýzy Data Science. Ten se skládá z následujících fází:

• Definice problému,
• sběru dat,
• čištění a zpracování dat,
• vytěžování dat a definice nových proměnných,
• prezentace výsledků analýzy,
• použití modelů strojového učení.