Planuojami mokymai:

Birželio 10 d.
Liepos 8 d.
Rugpjūčio 1 d. EN
Rugpjūčio 2 d.
Rugsėjo 2 d.
Spalio 1 d.
Lapkričio 4 d.
Gruodžio 2 d.

Kaina: 2400€
(Mokant visą sumą iškart taikoma 25% nuolaida)

VISOS PASKAITOS GYVAI: paskaitos vyksta GYVAI - REALIU LAIKU SU LEKTORIUMI (+ soft skills ir AI paskaitų įrašai)

Mišrus mokymasis: mokykis ir iš namų ir iš klasės. Galimybė keisti formatą mokymų metu

Trukmė: 160 val., 4 savaitės – 20 užsiėmimų

Laikas: 5 kartai per savaitę, po 8 valandas, 9.00-17.00 val.

Kurso kartojimas: galimybė metų bėgyje grįžti kartoti kursą NEMOKAMAI

Mokymai įmonėms: visos programos gali būti adaptuotos pagal jūsų poreikius

26
.

Duomenų analitika ir Python programavimo pagrindai

PASKAITOS VYKSTA GYVAI, realiu laiku SU LEKTORIUMI
Atrankos mokymams nėra
- gali mokytis visi!

Organizacijose milžinišku tempu didėjant duomenų kiekiui aktualu tampa specialistų, mokančių dirbti su didžiaisiais duomenimis (angl. Big Data), kiekis. Duomenų analitikos mokymai skirti nori...ntiems gebėti įgalinti duomenis, juos analizuoti ir generuoti įžvalgas paremtas duomenimis. Taip pat tiems, kurie nori sieti savo karjerą su duomenų analitiko darbu. Kurso metu Jūs įgausite svarbiausius teorinius ir praktinius pagrindus, kurie leis atlikti įvairias užduotis susijusias su duomenimis: analizuoti duomenis, dirbti su duomenų bazėmis, duomenų atvaizdavimo įrankiais bei gebėti naudoti Python programavimo kalbą duomenų analitikoje. Baigus šiuos mokymus Jūs galėsite pradėti savo karjerą pradedančiojo duomenų analitiko pozicijoje arba efektyvinti savo kasdienį darbą esamoje darbo pozicijoje. Didžiųjų duomenų analitikas – šiuo metu viena paklausiusių specialybių IT darbo rinkoje.

Daugiau...

Ko išmoksiu?
Dirbti analitikų komandoje ir atlikti pagrindines užduotis.

Pasiekti jums reikiamus duomenis ir juos ištraukti naudojant SQL kodą.

Atrasti įžvalgas duomenyse („Tableau“ arba „Power Bi“).

Sutvarkyti, išanalizuoti duomenis ir juos pristatyti ( „Python“, „Pandas“, „Sckitlearn“, „Matplotlib“ ir pan., „Jupyter Notebooks“).

Ką gebėsiu po mokymų?

Žinosi kas yra duomenų analitikas, duomenų mokslininkas.

Žinosi kokie būna duomenys ir kur, ir kaip jie saugomi.

Žinosi kaip pasiekti duomenis ir juos analizuoti.

Susipažinsi su pagrindinėmiss duomenų analitiko darbo priemonėmis.

Kas po mokymų?

Po šių mokymų, studentai kviečiami toliau nemokamai dalyvauti mokyklos mentorystės programoje: visą mėnesį, iškilus klausimams, tiek kreiptis į mokyklos lektorių, tiek naudotis mokyklos klasėmis savarankiškam mokymuisi.

Mūsų studentams, norintiems pradėti karjerą IT srityje, Karjeros centras padės praktikos ar darbo vietos paieškose, suteiks visą reikiamą informaciją apie darbo pokalbius, padės parengti stiprų ir patrauklų CV bei LinkedIn profilį, kurie išskirs Jus iš kitų kandidatų atrankos metu. Nuolat dalinamės darbo ir praktikos pasiūlymais bei konsultuojame visais su įsidarbinimu susijusiais klausimais. Darbo paieškų metu neliksite vieni, mūsų profesionali konsultantų ir mentorių komanda suteiks visapusišką pagalbą, siekiant Jūsų išsikelto tikslo – sėkmingai pradėti karjerą IT srityje.

Su Vilnius Coding School bendradarbiauja daugiau nei 250 įmonių – partnerių, kurios gali suteikti karjeros galimybes mūsų mokyklos absolventams. Net 85 proc. visų, baigusių mokyklą ir besikreipusių dėl darbo, sėkmingai įsidarbina.

Galimos darbo pozicijos po mokymų:

  • Junior Data Analyst (Jaunesnysis duomenų analitikas)
  • Junior Business Analyst (Jaunesnysis verslo analitikas)
  • Health Insurance Analyst (Sveikatos draudimo analitikas)
  • Data Administration Specialist (Duomenų administravimo specialistas)
  • Business Inteligence (BI) Specialist (BI specialistas)
  • Business Inteligence (BI) Analyst (BI analitikas)
  • Financial Analyst (Finansų analitikas)
  • Financial Reporting Analyst (Finansinių ataskaitų analitikas)
  • System Analyst (Sistemų analitikas)
  • IT Analyst (IT analitikas)

Mokymų programa

SQL

Duomenų bazių struktūra:
● Lentelių schemos/architektūra
● Lentelių sukūrimas/redagavimas/naikinimas
● Įrašų lentelėje sukūrimas/redagavimas/naikinimas

Duomenų ištraukimas iš duomenų bazių:
● Užklausų sintaksė
● Duomenų filtravimas
● Pagrindinės funkcijos užklausose
● Lentelių jungimas (ryšiai tarp jų)
● Vidinės užklausos

TABLEAU arba POWER BI
Duomenų prisijungimas ir tvarkymas pasitelkiant Tableau prep / Power Query:
 Duomenų tipų keitimas ir valymas
 Naujų kintamųjų kūrimas
●  Lentelių jungimas ir duomenų agregavimas

Vizualus susipažinimas su duomenimis:
● Grafikų kūrimas
● Tinkamos vizualizacijos parinkimas
● Įžvalgų ir tendencijų pastebėjimas

Detali analizė ir naujų kintamųjų kūrimas:
Naujų suskaičiuotų laukų kūrimas, set’ų ir grupių kūrimas (calculated fields) (Tableau)
Naujų lentelių skaičiavimas ir parametrų kūrimas (table calculation) (Tableau ir Power BI)
Skirtingų duomenų tipams pritaikytų filtrų kūrimas (Tableau)
Lentelių, stulpelių, measures kūrimas naudojant DAX kalbą (Power BI)
Gautų rezultatų apibendrinimas naudojant dashboard ir stories/bookmarks:
Dashboard estetika
Spalvų pasirinkimas
Tikslingas duomenų atvaizdavimas

Programavimo kalbos sintaksės pagrindai:
Duomenų struktūros: string, integer, float, boolean, list, set, dictionary
 Sąlygos: if / elif / else
●  Ciklai: for loop, while loop
●   Funkcijos: paprastosios ir anoniminės. Funkcijų pritaikymas duomenims. Supažindinimas ir darbas su populiariausiomis duomenų analitikos bibliotekomis (numpy, pandas, math)
●  Teorinis supažindinimas su numpy ir math
●  Praktinis darbas su pandas biblioteka: duomenų nuskaitymas, transformavimas, tvarkymas ir paruošimas analizei

Duomenų vizualizavimas:
● Matplotlib: duomenų vaizdavimas naudojant plot, hist, bar, scatter. Grafikų konfigūravimas
● Seaborn: duomenų vaizdavimas, stilistika. Statistiniai modeliai (teorinis pagrindas, praktinis pritaikymas su scikit-learn biblioteka)
● Tiesinė regresija
● Klasterizavimas
● Pasirinkimo medžiai

Baigiamasis projektas, pristatymas ir atsiskaitymas

1. Minkštųjų įgūdžių įvadas

  • Kas yra minkštieji įgūdžiai?
  • Jų panaudojimas darbe
  • Profesiniai tikslai ir minkštieji įgūdžiai
  • Tikslų rodikliai ir struktūra

2. Pasitikėjimas savimi

  • Pasitikėjimo savimi tipai
  • Pasitikinčio ir savimi nepasitikinčio žmogaus savybės
  • Kaip stiprinti pasitikėjimą savimi derybose dėl atlyginimo?
  • Komforto zona

3. Efektyvus mokymasis

  • Svarbiausi komponentai mokymosi procese
  • Metodai, kurie gerina mokymosi procesą
  • Pomodoro taktika
  • Efektyvus laiko paskirstymas

4. Grįžtamasis ryšys

  • Kodėl sunku duoti ir gauti grįžtamąjį ryšį?
  • Grįžtamojo ryšio tipai
  • Grįžtamojo ryšio sėkmė
  • Komunikavimo būdai, teikiant/gaunant grįžtamąjį ryšį

5. Imposterio sindromas

  • Kas yra imposterio sindromas?
  • Imposterio mąstymo modeliai ir taktikos
  • Imposterio sindromo įtaka karjeroje
  • Ką daryti, kad imposterio sindromas netrukdytų?
  • Dirbtinio intelekto veikimas. Kuo tai skiriasi nuo žmogaus.
  • Užklausos (Prompt) sudarymas. Kuo skiriasi gera užklausa nuo blogos.
  • Rezultatų validacija. Gautų duomenų tikrinimas ar šie yra tinkami specifiniu atveju.
  • Versijavimo politika. Naudojamos programinės įrangos (vendor) versijos sutapatinimas užklausoje.
  • Dirbtinio intelekto įskiepiai kodo redaktoriuje (IDE). Privalumai ir trūkumai.
  • Komentarų generavimas naudojant dirbtinį intelektą.
  • Testų kūrimas įskiepio pagalba.
  • Kodo optimizacija įskiepio pagalba.
Vilnius Coding School SERTIFIKATAS
stiprus įrodymas, jog esi pasiruošęs karjerai IT!
sertifikatas

green tick Oficialus, Švietimo ir Mokslo registro patvirtintas sertifikatas

green tick Atpažįstamas stipriausių Lietuvos ir tarptautinių įmonių

green tick Įrodo, kad mokėtės pas geriausius savo srities specialistus

green tick Patikimas gautų įgūdžių įrodymas

green tick Skaidrią veiklą Lietuvoje vystančios įmonės išduotas sertifikatas

green tick Šis sertifikatas patvirtina, kad dalyvavote ne mažiau 95% kurso paskaitų realiu laiku su lektoriumi, atlikote ir apsigynėte baigiamąjį darbą

Kurso lektoriai

DARIUS Š.

Senior
Dirba „Lietuvos Geležinkeliai”
Dėsto Duomenų analitika

SAULĖ G.

Senior
Dirba „Alna Software”
Dėsto Duomenų analitika/SQL

JUSTINA P.

Senior
Dirba „Danske Bank”
Dėsto Duomenų analitika

Nuolaidų sistema

Įprasta mokymų kaina 2400 €

MOKANT VISĄ SUMĄ IŠKART
taikome 25% nuolaidą!

1800

(Pilna kaina 2400 €)

Taikoma, jei sumokate visą sumą išankstinės registracijos metu

ALUMNI
taikome 30% nuolaidą!

1680

(Pilna kaina 2400 €)

Taikoma visiems mokyklos absolventams visiems mokymams bei savaitgalio dirbtuvėms- workshop’ams

REKOMENDUOJATE MUS DRAUGUI
taikome 25% nuolaidą!

1800

(Pilna kaina 2400 €)

Taikoma, jei mokytis atvykstate dviese

* Nuolaidos nėra sumuojamos
** Nuolaida mokant visą sumą iš karto netaikoma E-mokymams
Registracija į šiuos mokymus