Comarch Bootcamp – Analiza danych dla analityków 2.0

1.Usługa jest realizowana w godzinach lekcyjnych, tj. za godzinę usługi szkoleniowej rozumie się 45 minut, łącznie 208 godzin lekcyjnych.

Planowane przerwy w trakcie zajęć: 10:30-10:45, 13:00-13:30, 14:45-15:00. Przerwy nie są wliczone w godziny zajęć usługi. Liczba godzin zajęć praktycznych: 104 godzin lekcyjnych , liczba godzin zajęć teoretycznych: 104 godzin lekcyjnych, w tym test 10 min.

Wykładowca ma prawo zmienić godziny przerw, jeśli wymaga tego proces dydaktyczny (np. rozpoczęte ćwiczenie) lub na życzenie większości uczestników kursu (zmęczenie, większa trudność treści kształcenia).

Ogólny program

Moduł 1. Organizacja i przebieg procesu analizy danych

1.1. Wprowadzenie do analizy danych

1.2. Metodyka CRISP-DM

1.3. Sztuczna inteligencja w analizie danych

1.4. Sztuczna inteligencja w organizacji procesu analizy

Moduł 2. Pozyskiwanie i przekształcanie danych

2.1. Formy magazynowania danych

2.2. Power Query – pobieranie i przekształcanie danych

2.2.1. Power Query w Excel

2.2.2. Power Query w Power BI

2.3. Język SQL i relacyjne bazy danych

2.3.1. Podstawy SQL Server

2.3.2. Zapytania SQL

2.3.3. SQL a Power Query / Power BI

2.4. Sztuczna inteligencja w pozyskiwaniu i przekształcaniu danych

Moduł 3. Tworzenie modeli danych

3.1. Modelowanie danych w Excel (Power Pivot)

3.2. Modelowanie danych w Power BI

3.3. Zaawansowane funkcje pracy z danymi w Excel

3.4. Sztuczna inteligencja w modelowaniu danych

Moduł 4. Analiza i wizualizacja danych w Excel

4.1. Tabele przestawne (Pivot Tables)

4.2. Wizualizacja danych w Excel

4.3. Analiza statystyczna w Excel

4.4. Sztuczna inteligencja w analizie danych w Excel

Moduł 5. Analiza i wizualizacja danych w Power BI

5.1. Interfejs i struktura Power BI Desktop

5.2. Tworzenie wizualizacji w Power BI

5.3. Interaktywność i zaawansowane funkcje raportów

5.4. Publikowanie i udostępnianie raportów

5.5. Sztuczna inteligencja w Power BI

Moduł 6. Język Python w analizie i wizualizacji danych

6.1. Podstawy języka Python

6.2. Python w analizie danych – biblioteki

6.2.1. NumPy

6.2.2. Pandas

6.2.3. Połączenie Pythona z SQL Server

6.3. Wizualizacja danych w Pythonie

6.3.1. Matplotlib

6.3.2. Seaborn

6.3.3. Plotly

6.4. Analiza dużych zbiorów danych z wykorzystaniem Apache Spark

6.5. Uczenie maszynowe w analizie danych

6.5.1. Podstawy uczenia maszynowego

6.5.2. Algorytmy klasyfikacji i regresji

6.5.3. Algorytmy grupowania i redukcji wymiarów

6.5.4. Biblioteka scikit-learn – funkcje zaawansowane

6.6. Sztuczna inteligencja w analizie danych z użyciem języka Python

Moduł 7. Wdrażanie analizy danych w przedsiębiorstwie

7.1. Proces wdrożenia projektów analitycznych

7.2. Ewaluacja wyników analizy

7.3. Zarządzanie danymi w organizacji (przegląd)

7.4. Sztuczna inteligencja we wdrażaniu analityki

Moduł 8. Konsultacje z doradcą HR

8.1. Rozwój kariery analityka danych

Liczba dni, liczba godzin szkoleniowych

26 dni, 208 godzin szkoleniowych

Uczestnik otrzymuje zestaw materiałów szkoleniowych w postaci podręczników rekomendowanych do realizacji szkolenia oraz ćwiczeń.

W czasie zajęć wykorzystywane są autorskie materiały dydaktyczne przygotowane przez wykładowcę oraz inne materiały dydaktyczne przygotowane przez organizatora szkolenia.

Zawarto umowę z WUP w Toruniu w ramach projektu Kierunek – Rozwój”;

Zawarto umowę z WUP Kraków w ramach projektu "Małopolski Pociąg do Kariery”

Zawarto umowę z MARR w ramach projektu "Małopolskie Bony rozwojowe Plus"

Warunkiem skorzystania ze szkolenia jest dokonanie równolegle rejestracji na kurs na stronie www.comarch.pl/szkolenia w formie:

- elektronicznego zamówienia szkolenia (przycisk "Zamów" przy wybranym temacie i terminie). Opcja ta dotyczy osób fizycznych oraz firm/instytucji

albo

- poprzez uzupełnienie i odesłanie na adres szkolenia@comarch.pl tradycyjnego formularza zgłoszeniowego który jest dostępny na stronie www.comarch.pl/szkolenia (przycisk "Pobierz formularz zgłoszeniowy"). Opcja ta dotyczy wyłącznie firm/Instytucji.

W obu przypadkach przy dokonaniu zgłoszenia prosimy o informacje dotyczącą projektu z którego dofinansowania korzysta Uczestnik.

Planowana przerwa: –obiadowa 30 min plus 2 kawowe po 15 minut.

Przerwa obiadowa w godzinach: 13:00

Przerwy kawowe: 11:00 i 15:00

Wykładowca ma prawo zmienić godziny przerw, jeśli wymaga tego proces dydaktyczny (np. rozpoczęte ćwiczenie) lub na życzenie większości uczestników kursu (zmęczenie, większa trudność treści kształcenia).

Szkolenie Zdalne prowadzone jest w czasie rzeczywistymi i transmitowane za pomocą kanału internetowego z wykorzystaniem systemu ZOOM lub Webex, który umożliwia komunikację głosową oraz wideo z Uczestnikami przebywających w dowolnym miejscu ze sprawnie działającym stałym łączem internetowym. Każdy z uczestników szkolenia otrzymuje przed szkoleniem link dostarczony w wiadomości mailowej z informacjami dotyczącymi szkolenia zdalnego. Link umożliwiający uczestnictwo w spotkaniu jest ważny do momentu zakończenia szkolenia.

Szkolenie może być zwolnione z VAT-u w zależności od dofinansowania.

Szkolenie zakończone jest testem wiedzy z zakresu tematycznego omawianego na szkoleniu.

Szkolenie może być nagrywane /rejestrowane w celu kontroli/audytu zgodnie z Regulaminem Świadczenia Usług Szkoleniowych Organizatora.

Uczestnicy szkolenia otrzymają materiały szkoleniowe w wersji elektronicznej.

Wymagania techniczne:

• Komputer / laptop ze stałym dostępem do Internetu (Szybkość pobierania/przesyłania: minimalna 2 Mb/s / 128 kb/s; zalecana 4 Mb/s / 512 kb/s
• przeglądarka internetowa – zalecane: Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge
• słuchawki lub dobrej jakości głośniki
• mikrofon

Zalecane

• dodatkowy monitor
• kamera ( w przypadku komputerów stacjonarnych)
• spokojne miejsce, odizolowane od zewnętrznych czynników rozpraszających
• podstawowa znajomość języka angielskiego (do sprawnego poruszania się po platformie zdalnej)