+420 770 639 863 (pracovní dny, 9-17 hod.) info@engeto.com

Hlavní stránka / Kurzy / Datová Akademie

12 týdenní večerní program

Datová Akademie

V Brně a Praze
Trvání 12 týdnů
Lekce 1x týdně od 18:00
Tvorba projektu

Job-ready akademie

Naučíme tě datovou analýzu

Datová Akademie je nová prezenční akademie, kterou jsme vyvinuli s experty v oblasti datové analýzy. Budeme se zabývat strukturou a pochopením dat, jejich vizualizací a zpracováním v různých systémech. Postupně projedeme všechny klíčové oblasti a technologie potřebné k práci datového analytika. Konkrétně je to práce s API, scraping, Pandas, Numpy, normalizace dat, efektivní dotazování v SQL, základy machine learningu a mnoho dalších oblastí. Všechny tyto znalosti budeš postupně aplikovat ve vlastním projektu, kde můžeš naplno využít svou vynalézavost.

Akademie je pro tebe, pokud chceš tvořit ucelenější projekty a hledáš cestu, jak začít s datovou analýzou a zároveň chceš zvýšit svou cenu na trhu práce.

5 důvodů proč ovládat datovou analýzu
  • Dokážeš efektivně zpracovávat a vizualizovat data.
  • Budeš mít vysokou možnost uplatnění v širokém spektru firem. 
  • Práce datového analytika je různorodá a kreativní. Pokud rád vymýšlíš nové pohledy na věc, pak je pro tebe datová analýza vhodným technickým směrem.
  • Efektivní práce s daty je dnes pro firmy nutností. Data jsou totiž jedním z nejcennějších zdrojů moderní doby.
  • K práci datového analytika potřebuješ jen základní programovací znalosti, logické myšlení a znalost SQL.

Termíny

09/2020

12x lekce ve středu

BRNO

Datová Akademie v Brně

12 večerních lekcí, 1x týdně ve středu od 18:00 do 21:00
Adresa: ENGETO, tř. Kpt. Jaroše 7b, 602 00, Brno-střed

Cena: 14 990 Kč s DPH

09/2020

12x lekce ve středu

PRAHA

Datová Akademie v Praze

12 večerních lekcí, 1x týdně ve středu od 18:00 do 21:00
Adresa: Meeting Space, Šrobárova 13, Praha 3

Cena: 14 990 Kč s DPH

Nevyhovují ti aktuálně vypsané termíny? 📅

Pro koho je Akademie vhodná?

Pro vstup do Datové Akademie se očekává splnění následujících požadavků:

  • základy Pythonu – nejméně kurz Python 1
  • základy v IT a v programování obecně (algoritmus, program, podmínka, cyklus …)
  • základy SQL
  • ideální základní znalosti matematické analýzy

Pokud si chceš tyto znalosti zopakovat, tak doporučujeme naše úvodní kurzy Databází a Pythonu:

Co na tebe čeká?

Vzdělávací platforma

Cvičení a teorie k dispozici online
Objem 10h týdně úkolů na doma
Kontrola a feedback na projekty

Prezenční lekce

12x 3hodinová lekce
Teorie se rovnou převádí do praxe
Diskuze a prostor pro dotazy
w

Osobní konzultace

1:1 kariérní konzultace
Péče naší komuniťačky
Konzultace, live chat, Slack skupina

Jak Akademie probíhá?

Příprava

Všechny důležité informace ti řekneme na první hodině, takže se ničeho neboj. Na začátku dostaneš virtuální stroj, který máš k dipozici během celého kurzu. Získáš taky doživotní přístup do e-learningových materiálů ke kurzu.

Prezenční lekce

Čeká tě 12 lekcí po 3 hodinách, celkem tedy 36 hodin prezenční výuky. Na každé hodině si nejdříve ukážeme nový koncept. Teorii si pak hned procvičíme na připravených serverech. Novou látku si tak rovnou osaháš v praxi. Během výuky dostaneš prostor se na cokoli zeptat, lektor ti rád se vším poradí. Neváhej se zapojit do diskuze.

Samostudium

Všechny nové znalosti a schopnosti budeš trénovat i doma. Počítej, že ti samostudium průměrně zabere asi 10 hodin týdně. Úkoly na vzdělávacím portále ti zaručí, že budeš kurz zvládat a dobře si osvojíš látku. E-learningové materiály už ti navíc zůstanou k dispozici. Pokud budeš během studia potřebovat pomoct, stačí napsat na Slack.

Kontrola projektu

V průběhu celé akademie budeš pracovat na svém projektu. Zužitkuješ v něm vše, co se naučíš a procvičís si tak veškerou látku. K projektu dostaneš zpětnou vazbu od lektorů – poradí ti, kde je potřeba zamakat či co ti jde dobře.

Můžeš využít i Live Chat podporu či Skype konzultaci. Zpravidla odpovíme do 24 hodín včetně víkendu.

Co se naučíš?

1. Týden: Úvod do datové analýzy

  •  uvedení výuky, nastavení očekávání a organizační detaily
  • demonstrace workflow datového analytika
  • představení projektú a oblastí, na kterých se bude v průběhu kurzu pracovat
  • komunikace s API pomocí prohlížeče a Pythonu, stažení dat
  • práce se soubory, datové typy – CSV
  • základy vizualizace v Tableau

2. Týden: Základy práce s databázemi

  • praktická ukázka práce s CSV, výhody a nevýhody
  • základy práce s databázemi
  • úvod do Pandas, praktická demonstrace workflow
  • práce s PostgreSQL, pgAdmin, SQLAlchemy
  • selekce a filtrace dat z databáze
  • praktická vizualizace dat v Tableau
  • zadání úkolu na doma

3. Týden: Pokročilá práce s databázemi

  • navrhování databází, práce s ERD
  • typy vztahů v databázi
  • pokročilá práce s databázemi
    • datové typy, agregační funkce
    • JOIN (left/right/inner)
    • práce s dátumem a časem
    • GROUP BY, HAVING
  • praktické úkoly v průběhu lekce

4. Týden: Práce se SQL

  • revize domácího úkolu
  • další konstrukce v jazyku SQL
  • efektivní dotazování v databázi
  • práce s daty v Pandas – SELECT, WHERE, GROUP BY
  • porovnání zpracování dat z databáze vs. Pandas
  • úvod do technologie Git pro práci na projektu

 

 

5. Týden: Vizualizace a typy vizualizací

  • absolutní základ vizualizací – best practices
  • vysvětlení, proč používáme vizualizace a typy vizualizace
  • základy vizuální percepce ve vizualizaci
  • arbitrární vs. senzorické vizualizace
  • manipulace ve vizualizaci a jak je spozorovat
  • praktické příklady

6. Týden: Úvod do Machine Learning

  • pokročilé SQL konstrukce
  • SELECT – N-tiles a window functions
  • základy scrapingu, příklad na transparentních účtech
  • úvod do Machine Learning
  • definice a hranice Machine Learningu
  • cheat-sheet k ML

7. Týden: Lineární regrese

  • tvorba prvního modelu v Machine Learningu
  • lineární regrese – intuice, příprava dat, normalizace, model
  • logistická regrese – intuice, model
  • distribuované funkce, confidence intervaly
  • Gradient descent
  • začátek práce na projektech

8. Týden: Práce s časem

  • práce s časem – time series
  • práce s modulem matplotlib na vizualizaci v Pythonu
  • trend a seasonality
  • funkce moving average
  • predikce (SARIMA)
  • práce na projektu

9. Týden: Neuronové sítě a deep learning

  • práce v nástroji BigML ○ decision trees
  • evaluace modelů
  • vysvětlení confusion matrix
  • úvod do neuronových sítí a deep learning
  • práce na projektu

 

10. Týden: Numpy a Pandas

  • úvod do nástroje dask na práci s datami
  • paralelní zpracování dat
  • práce s Numpy a Pandas v Dasku
  • vizualizace a grafy
  • úvod do Hadoop pro práci s Big Data
  • práce na projektu

11. Týden: NoSQL a MongoDB

  • NoSQL databáze – úvod
  • praktický use case v MongoDB
  • technologie Docker, nasazení projektu v dockeru
  • další oblasti relevantní pro datového analytika
  • práce na projektu

 

12. Týden: Prezentace projektů

  • prezentace projektů
  • poskytnutí zpětné vazby na projekty
  • best practices pro datovou analýzu
  • příprava na interview na pozici datového analytika
  • business case na základě reálných dat
  • další materiály na studium

Kdo ti bude pomáhat?

Pavel Fryblík

Lektor

Datový nadšenec Pavel se v této oblasti pohybuje už víc než 10 let. Věří, že lidé jsou limitováni jenom vlastní motivací a učit se dokážou v každém věku. Proto pro své kolegy založil Vacuum university, platformu pro sdílení technických vědomostí. Teď pracuje na pozici Lead Data Analyst v společnosti MADFINGER Games.

Ondřej Veselý

Lektor

Ondřej se datovou analýzou zabývá od roku 2014. V Kiwi.com stál u vzniku analytického oddělení, navíc je zakladatelem firmy FlowerChecker a autorem aplikace Plant.id. Potkat ho můžete i na Masarykově univerzitě, kde vyučuje algoritmické myšlení. Datovou analýzu považuje Ondřej za klíčovou v pivotování produktu.

O své absolventy se staráme

  • Všem absolventům pomůžeme získat práci
  • Uděláme cvičný pohovor a pomůžeme ti se životopisem
  • Zkonzultujeme tvé portfolio na GitHubu
  • Zůstane ti neomezený přístup do aktualizovaných materiálů
  • Poskytneme ti kariérní poradenství
  • Řekneme ti, o jaké pozice se ucházet
  • Můžeš dál neomezeně využívat náš Slack kanál
  • Budeme ti dál posílat novinky a tipy

Slevy pro absolventy

15 %

pokročilejší kurzy a akademie

200 Kč

měsíční předplatné online kurzů

1000 Kč

roční předplatné online kurzů

Navaž kurzem Objektově orientovaného programování a zvyš svou hodnotu na trhu!

Oni uspěli, ty můžeš taky

Chceš změnit práci, získat nové vědomosti, začít kariéru v IT nebo jsi prostě nadšenec? Jiná motivace, stejná příležitost.

Adam, Data analytik v Deutsche Telekom

Adam původně studoval ekonomii, rozhodl se však změnit svůj obor a začal se věnovat IT. Absolvoval naši Python a Linux akademii a nyní pracuje na pozici Data analytika v Deutsche Telekom.

Adamův příběh

Richard, programátor v Elso-service

“Ve svém životě i v práci mám rád efektivitu. Programování a automatizace dělají náš život jednodušší a tak můžeme mít čas na jiné věci.” říká Richard, bývalý student Financí na MENDELU v Brně.

Richardův příběh

Naši absolventi pracují pro top firmy

Kurzy vytváříme ve spolupráci s našimi partnery, kterými je více než 50 firem z oboru.

V ENGETO Academy tvoříme talenty

Školíme, připravujeme na práci, propojujeme ajťáky s firmami. S námi budeš o krok napřed i díky naší výukové platformě.

       4                      50+                  3000+             95%

roky na trhu        nabírajících firem            studentů           spokojenost

Časté otázky

Je Datová Akademie vhodná i pro úplné začátečníky?

Ne úplně. Datová Akademie má na rozdíl od začátečnických kurzů Linux a Python akademie bariéru vstupu – více se dozvíš v sekci „Pro koho je Akademie vhodná?“.

Datová Akademie je prezenční kurz?

Datová Akademie je kombinace prezenčních lekcí a online kurzu. Kromě 12 prezenčních lekcí (1x týdně na 3 hodiny) dostaneš přístup do ENGETO portálu, kde budeš procvičovat učivo z prezenčních lekcí na online interaktivních úlohách a projektech.

Co když zameškám jednu hodinu? Můžu si ji nahradit?

Když nestihneš jednu prezenční lekci, svět se nezboří. Součástí Akademie je online výukový portál, do kterého máš přístup. Na portále najdeš obsah všech lekcí, projekty i správná řešení. Pokud si s něčím nebudeš vědět rady, můžeš využít náš live chat. Ozveme se ti zpravidla do pár hodin.

Jaké jsou požadavky na technické vybavení?

Hardware: Na naši Akademii stačí mít notebook s pamětí alespoň 2 GB RAM a procesor s jedním jádrem. Pro uživatelský komfort bude ideální mít alespoň 4 GB RAM a procesor s 2 – 4 jádry. Účastníci na kurzu mají notebooky, které slouží víc než 8 let. Bude ti stačit prakticky cokoliv.

 

Software: Máš Windows, OS X nebo Linux? Jakýkoliv operační systém je v pohodě.

Zvládnu studovat Akademii i během práce nebo studia?

Ano, ale počítej s tím, že ti Akademie zabere 15-20 hodin týdně po dobu 12 týdnů (3 hodiny na prezenční lekci plus minimálně 10 hodin týdně samostudia). Pokud máš odhodlání a vůli na sobě pracovat, určitě to zvládneš!

Staň se Datovým analytikem!

Novinky

Zajímají tě novinky, blogové články a další?

Zanech nám tvůj e-mail a my ti dáme vědět!

Kontaktní údaje

ENGETO s.r.o.

tř. Kpt. Jaroše 7b

602 00, Brno

IČ: 04671317

DIČ: CZ04671317

Tel.: +420 770 639 863

CodeBrew Hackathon

Jsme hrdým organizátorem největšího hackathonu na Moravě!

Přidej se i ty a začni budovat budoucnost IT.

Společnost ENGETO s.r.o. byla podpořená agenturou CzechInvest v rámci projektu Podpora start-upů, klíčové aktivity CzechStarter, realizované z programu Marketing, prioritní osy č. 2 „Rozvoj podnikání a konkurenceschopnosti malých a středních podniků“ v rámci Operačního programu Podnikání a inovace pro konkurenceschopnost.

button to top