Planuojami mokymai:

Balandžio 16 d.
Gegužės 14 d.
Birželio 10 d. EN
Birželio 11 d.
Liepos 16 d.
Rugpjūčio 13 d.
Rugsėjo 10 d.
Spalio 15 d.
Lapkričio 12 d.
Gruodžio 10 d.

Kaina: 2400€
Finansuojama užimtumo tarnybos

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

Intensyvumas: 160 val.
(visos valandos gyvai, realiu laiku su lektoriumi)

Trukmė: 10 savaičių - 40 užsiėmimų

Laikas: 4 kartus per savaitę, nuo 18.00-22.00 val.

Kurso kartojimas: galimybė metų bėgyje grįžti kartoti kursą NEMOKAMAI

100% finansavimo galimybė dirbantiems ir nedirbantiems + stipendija iki 1260€

19
.

DUOMENŲ ANALITIKA IR PYTHON PROGRAMAVIMO PAGRINDAI (UŽIMTIEMS) - 223002829

Mokymai įmonėms:

Visos šios programos gali būti adaptuotos pagal jūsų įmonės poreikius. Daugiau

Visa suma yra finansuojama UŽIMTUMO TARNYBOS. Šie mokymai tinka visiems dirbantiems žmonėms, norintiems suprasti ir išmokti kokie yra duomenys, kaip juos pasiekti ir analizuoti, kokios pagrind...inės duomenų analitiko ir duomenų mokslininko darbo atsakomybės. Kursas taip pat tinka visiems savo tolimesnę karjerą ketinantiems sieti su duomenų analitika. DOVANA! Mokymų metu dovanojame įrankio TABLEAU licenciją, kai mokymai vyksta su TABLEAU įrankiu.

Daugiau...

Ko išmoksiu?

Ką daro duomenų analitikas ir duomenų mokslininkas?
Kokie būna duomenys? Kur ir kaip jie saugomi?
Kaip pasiekti duomenis ir juos analizuoti?
Kokios pagrindinės duomenų analitiko darbo priemonės?

Naudodami SQL ištraukti duomenis iš duomenų bazių

Tvarkyti duomenis naudodamiesi TABLEU arba POWER BI

Python ir statistinės analizės pagrindų.

Ką gebėsiu po mokymų?

Dirbti analitikų komandoje ir atlikti pagrindines užduotis.

Atrasti įžvalgas duomenyse („Tableau“/„Power Bi“)

Pasiekti jums reikiamus duomenis ir juos ištraukti naudojant SQL kodą.

Versijuoti ir saugoti savo atliekamas analizes.

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

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

DUOMENŲ TIPAI

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

PYTHON PAGRINDAI IR ĮVADAS Į STATISTINĘ ANALIZĘ

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. Bendravimo įgūdžiai

  • Aktyvus klausymasis
  • Efektyvi komunikacija
  • Bendravimas su sunkiais klientais
  • Ryšio kūrimas

2. Problemų sprendimo strategijos

  • Problemų analizavimas ir diagnostika
  • Sprendimų nustatymas
  • Gedimų šalinimo būdai
  • Pagrindinės problemos priežasties analizė
  • Naujausios problemų sprendimo technologijos
  • Kaip gauti atsiliepimus iš vadovų
  • Profesinis tobulėjimas

3. Laiko valdymas ir organizavimas

  • Užduočių prioritetų nustatymas
  • Darbo krūvio valdymas
  • Delegavimas ir bendradarbiavimas

4. Emocinis intelektas

  • Emocijų supratimas ir valdymas
  • Empatija ir užuojauta
  • Konfliktų sprendimas
  • Streso valdymas

5. Kaip išmokti daugiau ir greičiau bei mažiau
pamiršti

  •  5 minučių smegenų mankšta
  • Išvalykite savo „protinį rūką“ su šiais 5
    skaniais smegenų maisto produktais
  •  Išmokite galingą atminties techniką, kad
    niekada nepraleistumėte susitikimo
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

DARIUS P.

Middle
Dirba Telia“
Dėsto Tableau

JUSTAS J.

Middle level
Dirba „Telia“
Dėsto Tableau

MANTAS V.

Middle
Dirba „Energijos skirstymo operatorius”
Dėsto Duomenų analitika

PAULIUS R.

Middle
Dirba „Exacaster”
Dėsto Duomenų analitika

SANDRA V.

Senior
Dirba „Luminor”
Dėsto Duomenų analitika

JONAS P.

Team Lead
Dirba „Nord Security“
Dėsto Python

JUOZAPAS Z.

Middle
Dirba „Freelance Python Developer”
Dėsto Python

PAULIUS M.

Middle
Dirba UAB „Kesko Senukai Lithuania“
Dėsto Duomenų analitiką ir RPA
Registracija į šiuos mokymus