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
Objem 10h týdně úkolů na doma
Kontrola a feedback na projekty
Prezenční lekce
Teorie se rovnou převádí do praxe
Diskuze a prostor pro dotazy
Osobní konzultace
Péče naší komuniťačky
Konzultace, live chat, Slack skupina
Jak Akademie probíhá?
Příprava
Prezenční lekce
Samostudium
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.
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.
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?
Jaké jsou požadavky na technické vybavení?
Software: Máš Windows, OS X nebo Linux? Jakýkoliv operační systém je v pohodě.
Zvládnu studovat Akademii i během práce nebo studia?
Staň se Datovým analytikem!
Kontaktní údaje
ENGETO s.r.o.
tř. Kpt. Jaroše 7b
602 00, Brno
IČ: 04671317
DIČ: CZ04671317
Tel.: +420 770 639 863
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.
