Zawód Analityka danych

Rozszerzony pakiet nauki — AI + Soft Skills

Kurs AI pokaże Ci, jak korzystać ze sztucznej inteligencji w codziennej pracy, a moduł Soft Skills rozwinie kluczowe kompetencje osobiste i zawodowe.

AI (hard skills)

sztuczna inteligencja zmienia pracę w każdej branży. Moduł AI pokaże Ci, jak używać jej do automatyzacji, generowania treści, analizy i wizualizacji. Dzięki temu będziesz pracować szybciej, efektywniej i w nowoczesny sposób.

Soft Skills

rozwiniesz kluczowe umiejętności: zarządzanie czasem, komunikację, radzenie sobie ze stresem, kreatywność oraz adaptację do zmian. Dzięki nim zyskasz pewność siebie i lepsze przygotowanie do wyzwań zawodowych.

Czego nauczysz się na kursie

Programowanie w języku Python:{01}

Programowanie w języku Python

Podstawowy język programowania wykorzystywane w analizie danych. Uczy m.in. obróbki danych, tworzenia wizualizacji, modelowania statystycznego.

SQL: {02}

SQL

Język zapytań do baz danych, niezbędny do wyciągania i przetwarzania danych.

Narzędzie Tableau: {03}

Narzędzie Tableau

Narzędzie do tworzenia wizualizacji danych i raportów interaktywnych.

Praca z bazami danych: {04}

Praca z bazami danych

Zapytania, filtrowanie danych, łączenie tabel, optymalizacja zapytań.

Program kursu

Moduł 1:

Wprowadzenie oraz zapoznanie się ze statystyką

Wprowadzenie do statystyki opisowej – średnia, mediana, moda.
Miary tendencji centralnej i ich znaczenia w analizie danych.
Miary dyspersji – odchylenie standardowe, wariancja.
Jak interpretować rozrzut danych i co te miary oznaczają w praktyce.
Dystrybucja danych – wykresy rozkładu, histogramy.
Wprowadzenie do rozkładów normalnych i ich istotności.
Interpretacja wyników statystycznych w kontekście analizy danych.

Moduł 2:

SQL do analizy danych

Podstawy SQL.
Schematy baz danych, poleceń SELECTi filtrowania danych za pomocą klauzul WHERE.
Zaawansowane filtrowanie za pomocąoperatorów AND/OR, obsługa wartości NULL.
Funkcje datetime i numerycznedo kompleksowej manipulacji danymi.
Zrozumienie relacji między tabelami.
Podzapytania, widokii tworzenie zapytań wielokrotnego użytku.
SQL do czyszczenia i przygotowywania danych.

Moduł 3:

Python do analizy danych

Podstawy Pythona i środowiska Jupyter Notebook.
Wprowadzenie do biblioteki Pandas– ładowanie i eksplorowanie zestawów danych.
Manipulowanie danymi za pomocą Pandas.
Grupowanie i agregowanie danych.
Dostosowywanie wizualizacji.
Advanced Pandas – praca z danymiszeregów czasowych, scalanie i łączeniezestawów danych.
Zaawansowana wizualizacja z Seaborn.

Moduł 4:

Tableau do wizualizacji danych

Podstawowe wizualizacje – wykresy liniowe,wykresy słupkowe, wykresy kołowe i wykresypunktowe.
Praca z polami obliczeniowymi i parametrami.
Tworzenie interaktywnych pulpitównawigacyjnych.
Łączenie wielu wizualizacji w jeden pulpit
nawigacyjny do opowiadania historii danych.
Praca z wieloma źródłami danych,korzystanie z połączeń i połączeń w Tableau.

Moduł 5:

Projekt końcowy i podsumowanie

Prezentacje projektu końcowego.
Sesja Q&A
Podsumowanie kluczowych koncepcji.
Porady dotyczące kariery i kolejne kroki w analizie danych.

Najważniejsze informacje o kursie

Start kursu

Kurs rozpoczyna się 22 kwietnia. Dołącz i przygotuj się do nauki od pierwszego dnia.

Kontakt z prowadzącym i grupą

W trakcie kursu będziesz mieć dostęp do wspólnej grupy na Discordzie, gdzie nie tylko będziesz mógł komunikować się z nauczycielem i otrzymywać szybką informację zwrotną, ale także nawiążesz nowe znajomości z osobami o podobnych poglądach i celach.

32 praktycznych lekcji online

Uczestniczysz w lekcjach online prowadzonych na żywo przez specjalistę. Do udziału w zajęciach wystarczy laptop lub komputer z dostępem do internetu.

Teoria, praktyka i projekt koncowy

Nasz kurs skupia się głównie na zajęciach praktycznych, jednocześnie nie zabraknie teorii, która jest niezbędna.
Na koniec kursu będziesz mieć gotowy projekt, potwierdzający Twoje umiejętności

Prowadzący kurs: Mateusz Nogły

Doświadczony Data Analyst i Business Analyst z ponad 10-letnim doświadczeniem w analizie danych, raportowaniu biznesowym oraz wspieraniu decyzji strategicznych w międzynarodowych organizacjach.

Obecnie pracuje jako Data Analyst w Nord Security, gdzie przygotowuje analizy i insighty wspierające decyzje biznesowe w obszarze produktów cyfrowych i cyberbezpieczeństwa. Wcześniej związany z FedEx, gdzie jako Senior Sales Solutions Analyst tworzył analizy, modele i symulacje dla zespołów sprzedażowych oraz kadry zarządzającej.

Doświadczenie zdobywał również w firmach International Paper oraz Excellent S.A., pracując przy forecastingu, planowaniu sprzedaży (S&OP) oraz analizach produkcyjnych i logistycznych. W pracy wykorzystuje m.in. SQL, Python, Tableau i Excel, łącząc analitykę z realnymi potrzebami biznesu.

Data Analyst w Nord Security, wcześniej FedEx

Klikając „Akceptuj wszystkie pliki cookie”, wyrażasz zgodę na przechowywanie plików cookie na swoim urządzeniu w celu usprawnienia nawigacji i analizy korzystania z witryny, pomocy w naszych działaniach marketingowych. Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z naszą Polityką prywatności.

Przejdź do ustawień Zaprzeczam Zgadzam się

Analityk danych od podstaw