Kompleksowe szkolenie z zakresu analizy danych: Python, SQL, NoSQL oraz BI (Business Inteligence).

Szkolenie skierowane jest dla:

• Analityków danych, specjalistów ds. raportowania i pracowników działów analiz, którzy na co dzień pracują z danymi i chcą rozwinąć swoje kompetencje w zakresie zaawansowanej analizy i wizualizacji danych.
• Programistów i pracowników działów IT, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności pracy z bazami danych SQL, NoSQL oraz narzędziami Business Intelligence.
• Kandydatów do pracy w zawodach przyszłości związanych z analityką danych, raportowaniem, business intelligence, data science i data engineering.
• Osób planujących rozpocząć karierę w obszarze analizy danych lub rozszerzyć zakres swoich dotychczasowych umiejętności na narzędzia takie jak Python, SQL, MongoDB i Power BI/Tableau.
• Osób zainteresowanych tematyką szkolenia

Szkolenie przeznaczone jest również dla uczestników projektu Małopolski Pociąg do Kariery-sezon 1 realizowany przez WUP w Krakowie.

Szkolenie przeznaczone jest również dla uczestników innych projektów.

• W celu skutecznego uczestnictwa w szkoleniu wymagana jest podstawowa umiejętność obsługi komputera.
• Za 1 godzinę usługi szkoleniowej uznaje się godzinę dydaktyczną tj. lekcyjną (45 minut).
• Ilość przerw oraz długość ich trwania zostanie dostosowana indywidualnie do potrzeb uczestników szkolenia. Zaznacza się jednak, że łączna długość przerw podczas szkolenia nie będzie dłuższa aniżeli zawarta w harmonogramie. Przerwy nie wliczają się w czas trwania usługi.
• Program szkolenia jest dostosowany do potrzeb uczestników usługi oraz głównego celu usługi i jej charakteru oraz obejmuje zakres tematyczny usługi.
• Każdy uczestnik musi posiadać dostęp do komputera z dostępem do internetu. Uczestnikom zostanie przesłany link do platformy Clickmeeting

Szkolenie zawiera część teoretyczną (22 h ), praktyczną ( 21 h) oraz walidację ( 1h). Przerwy  nie są wliczone w ogólny czas usługi rozwojowej. Usługa realizowana jest  w godzinach dydaktycznych, w formie zajęć teoretyczno-praktycznych, tzn. Szkolenie

MODUŁ I: (teoria)

• Wprowadzenie do Pythona: podstawy składni Pythona, zmienne i typy danych, struktury danych: listy, krotki, słowniki.
• Instrukcje warunkowe i pętle.
• Zaawansowane zagadnienia Pythona: funkcje i moduły, obsługa błędów (try/except), praca z plikami.

MODUŁ II: (teoria)

• Przetwarzanie danych JSON:

- Wczytywanie i zapisywanie danych JSON w Pythonie,

- Analiza struktury danych JSON.

MODUŁ III: (teoria)

• Korzystanie z API:

- Wprowadzenie do API,

- Wykorzystanie biblioteki requests do komunikacji z API,

- Przykładowe zapytania REST.

MODUŁ IV: (teoria)

• Przetwarzanie danych za pomocą Pandas:

- Wprowadzenie do biblioteki Pandas,

- Wczytywanie danych z różnych źródeł,

- Przetwarzanie danych: filtrowanie, grupowanie, łączenie danych.

MODUŁ VI: (teoria)

• Wizualizacja danych:

- Wykresy przy użyciu biblioteki Matplotlib,

- Wykresy interaktywne z użyciem biblioteki Plotly,

- Mapy cieplne, wykresy słupkowe, histogramy.

Praktyka: (22 godziny)

MODUŁ VII: (praktyka)

• Web scraping:

- Wprowadzenie do web scrapingu,

- Biblioteki do web scrapingu: BeautifulSoup, Scrapy.

• Wydobycie danych ze stron internetowych.

MODUŁ VIII: (praktyka)

• Wprowadzenie do baz danych: rola baz danych w systemach informatycznych, podstawowe pojęcia związane z bazami danych: rekordy, tabele, zapytania, rodzaje baz danych: SQL vs. NoSQL.
• Wprowadzenie do SQL: składnia SQL, tworzenie, modyfikacja i usuwanie tabel, podstawowe operacje: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, klauzule warunkowe: WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING.

MODUŁ IX: (praktyka)

• Zaawansowane operacje w SQL:

- Złączenia (JOIN),

- Podzapytania (subqueries),

- Transakcje i kontrola spójności danych,

- Tworzenie i zarządzanie indeksami.

MODUŁ X: (praktyka)

• Wprowadzenie do NoSQL:

- Charakterystyka baz danych NoSQL,

- Rodzaje baz danych NoSQL: dokumentowe, kolumnowe, grafowe, klucz-wartość,

- Przykłady popularnych baz danych NoSQL: MongoDB, Cassandra, Neo4j, Redis.

MODUŁ XI: (praktyka)

• Przetwarzanie danych w Pythonie:

- Wprowadzenie do biblioteki pandas do pracy z danymi,

- Łączenie danych z baz danych z wykorzystaniem SQL w Pythonie,

- Eksploracyjna analiza danych z wykorzystaniem języka Python.

MODUŁ XII: (praktyka)

• Business Intelligence (BI):

- Wprowadzenie do Business Intelligence,

- Rolą BI w analizie danych i podejmowaniu decyzji biznesowych,

- Narzędzia BI: Power BI, Tableau, Qlik Sense,

- Tworzenie raportów i dashboardów w narzędziach BI.

MODUŁ XIII: (praktyka)

• Projekt praktyczny:

- Rozwiązanie praktycznego problemu z wykorzystaniem wiedzy z zakresu SQL, NoSQL, BI i Pythona,

- Projekt obejmuje analizę danych, projektowanie struktury bazy danych, tworzenie zapytań SQL, integrację danych z Pythonem, oraz prezentację wyników za pomocą narzędzi BI.

Egzamin certyfikujący.

Tagi związane ze szkoleniem:

Warunkiem uzyskania certyfikatu potwierdzającego zdobyte kwalifikacje jest przystąpienie do egzaminu certyfikującego. Na egzamin uczestnik nie musi dokonywać osobnego zapisu.

Koszt egzaminu wliczony jest w cenę usługi i odbędzie się w ustalonym wg harmonogramu szkolenia terminie.

Dokładny harmonogram szkolenia zostanie ustalony z osobami zainteresowanymi odbyciem szkolenia.

Dostawca Usług zapewnia rozdzielność funkcji pomiędzy procesem kształcenia a walidacją/ certyfikacją.