Tečaj za podatkovnega znanstvenika

Za udeležbo na tečaju za podatkovnega znanstvenika morate:

• poznati osnove programa Excel (ustvarjanje dokumentov, osnove vnosa in urejanja podatkov);
• imeti temeljno razumevanje grafičnih in podatkov, ki so na njih prikazani,
• biti pripravljeni razvijati svoje matematične sposobnosti, logično razmišljanje in sklepanje na podlagi podatkov,
• biti pripravljeni razvijati svoje spretnosti na področju podatkovne znanosti.

Da, vsak udeleženec IT tečaja Coders Lab, ki zaključi vse module in uspešno opravi zaključni izpit ali zagovarja zaključni projekt, prejme diplomo. Po diplomi tečaja za podatkovnega znanstvenika prejmete tudi certifikat. Pri tem je dovolj, da po zaključku celotnega tečaja opravite zaključni izpit. Za vašega prihodnjega delodajalca bo to jasna potrditev vaših sposobnosti.

Podatkovni analitik opravlja delo, ki ga lahko dobite po opravljenem tečaju za podatkovnega analitika; na kratko, organizira, čisti in analizira podatke, da v njih odkriva povezave in iz njih dela zaključke.

Podatkovni analitik ima lahko v podjetju veliko odgovornosti, vendar je njegov cilj en sam: pomagati pri sprejemanju pravilnih, informiranih in na podatkih temelječih odločitev. Zato lahko podatkovni analitik obravnava npr.:

• analizo vedenja strank (v spletni trgovini itd.),
• analizo in razlago trendov za pripravo učinkovitejših prodajnih strategij,
• spremljanje rezultatov poslovnih odločitev, njihovo analizo in pridobivanje vpogledov za prihodnost,
• prepoznavanje priložnosti in nevarnosti posameznih ukrepov.

Podatkovni znanstvenik lahko opravlja povsem enak obseg dela kot podatkovni analitik, vendar je njegov vpogled v prihodnost še bolj poglobljen. Delovna mesta podatkovnih znanstvenikov vključujejo uporabo znanja s področja strojnega učenja za izvajanje naprednejših projektov. Takšno znanje lahko pridobite, ko izberete tečaj za podatkovnega znanstvenika (premijski paket tečaja za podatkovnega analitika).

Strojno učenje predstavlja ogromen potencial, ki ima dominantni položaj v današnjem tehnološkem, inovacijskem in poslovnem svetu. Cilj strojnega učenja je ustvariti algoritme, s katerimi lahko stroje naučimo delovati na način, ki je kar najbolj podoben človeškemu razmišljanju.

Število podjetij, ki vlagajo v rešitve, temelječe na strojnem učenju, nenehno narašča. Zato se povečuje povpraševanje po usposobljenih strokovnjakih, ki znajo strojno učenje uporabiti pri reševanju poslovnih problemov.

Poznavanje osnov strojnega učenja in pripravljenost za izpopolnjevanje tega znanja za podatkovnega analitika pomenita konkurenčno prednost pri zaposlovanju. Napredno poznavanje modelov strojnega učenja pa odpira vrata k poklicnemu razvoju v vlogi podatkovnega analitika.

Izobraževalni oddelek šole Coders Lab je pripravil celovito pot razvoja kompetenc podatkovnega znanstvenika.

Za vas to pomeni predvsem dobro zasnovan učni načrt tečaja, ki vam korak za korakom pomaga postati nižji podatkovni znanstvenik. Ta pot temelji na ključnih delih procesa analize podatkov: oblikovanje problema; zbiranje, čiščenje in obdelava podatkov; raziskovanje podatkov in določanje novih spremenljivk; poglobljena analiza podatkov, predstavitev njenih rezultatov in sprejemanje poslovnih odločitev, ki temeljijo na podatkih.

Na tečajih boste pridobili znanje in spretnosti s področij, kot so:

• osnove statistike,
• osnove analize,
• programiranje,
• vizualizacija podatkov in pripovedovanje o podatkih,
• strojno učenje.

Na tečaju uporabljate glavne knjižnice, orodja in programe, ki so nepogrešljivi pri analizi podatkov. Poznavanje le-teh je pogoj pri večini ponudb za delo v vlogah podatkovnega analitika in podatkovnega znanstvenika.

Na tečaju za podatkovnega znanstvenika se naučite:

• prakso uporabe postopka za analizo podatkov,
• analizo podatkov kompleksnih podatkovnih zbirk v programu Excel,
• avtomatizirano ustvarjanje poročil s Pythonom,
• pridobivanje podatkov iz notranjih in zunanjih storitev ter spletnih mest,
• pridobivanje podatkov iz sistemov podatkovnih zbirk (ERP, računovodstvo itd.),
• oblikovanje učinkovitih in kompleksnih SQL poizvedb,
• dodatne metode za oblikovanje izhodnega nabora podatkov,
• pravila dela z relacijskimi podatkovnimi zbirkami,
• pripovedovanje o podatkih in ustvarjanje zgodb, ki temeljijo na podatkih,
• uporabo knjižnic in orodij za vizualizacijo podatkov,
• ustvarjanje analitičnih nadzornih plošč, pripravljenih za takojšnjo uporabo,
• uporaba strojnega učenja za sprejemanje poslovnih odločitev.

Značilnost Pythona je njegova preprosta sintaksa. Poleg tega se je z leti hitro razvijal, zato ga imajo radi tako programerji kot podatkovni analitiki. Njegova ključna lastnost pa je prilagodljivost, zato je v pomoč pri avtomatizaciji vsakodnevnih opravil.

To je še posebej pomembno pri delu s podatki, saj je z njim delo lažje, ustvarjanje analiz in poročil pa hitrejše. Znanje Pythona, ki ga pridobite na tečaju, omogoča:

• avtomatizacijo ustvarjanja poročil,
• pridobivanje podatkov iz zunanjih storitev ter spletnih mest,
• pridobivanje podatkov iz sistemov podatkovnih zbirk,
• avtomatizacijo dejavnosti, povezanih z analizo podatkov.

SQL predstavlja tretji modul tečaja za podatkovnega analitika in podatkovnega znanstvenika. Z učenjem tega poizvedovalnega jezika se naučite oblikovati ustrezne poizvedbe in poiskati informacije v različnih podatkovnih zbirkah. S tem boste zagotovili, da bodo vaše analize zanesljive in izčrpne.

Jezik SQL lahko uporabljate v praktično vseh relacijskih podatkovnih zbirkah. Pri vsakdanjem delu boste lahko:

• začeli uporabljati transakcije za varno obdelavo podatkov,
• optimizirali zmogljivost z indeksi,
• razširili in utrdili znanje o modeliranju podatkovnih baz.

Z uporabo jezika SQL lahko tudi preprosto združimo več podatkovnih nizov in iz njih izluščimo potrebne elemente.

Delo podatkovnega znanstvenika temelji na procesu podatkovne znanosti, s katerim lahko oblikuje ustrezne zaključke in sprejema odločitve, ki ustrezajo njihovemu področju uporabe. Za razliko od podatkovnega analitika podatkovni znanstvenik uporablja naprednejša orodja in metode, kot so napovedni modeli, ki pomagajo pri napovedovanju prihodnosti. Na tečaju za podatkovnega znanstvenika se boste naučili predvidevati prihajajoče težave in zastavljati nova poslovna vprašanja ter oblikovati algoritme in modele, ki z najsodobnejšimi metodami avtomatizirajo analizo velikih količin podatkov.

Na tečaju za podatkovnega znanstvenika se boste naučili osnov statistike, analize podatkov, programiranja, vizualizacije podatkov in strojnega učenja. Vsak od teh modulov bo nadgradil vaše znanje in spretnosti. Poleg tega se boste učili od strokovnjakov s praktičnimi izkušnjami pri delu z velikimi podatkovnimi zbirkami, ki se v svetu velikih podatkov počutijo kot doma.

Po učnem načrtu za podatkovnega znanstvenika se boste naučili analitičnega cevovoda procesa podatkovne znanosti. Ta je sestavljen iz naslednjih korakov:

• opredelitev problema,
• zbiranje podatkov,
• čiščenje in obdelava podatkov,
• raziskovanje podatkov in določanje novih spremenljivk,
• predstavitev rezultatov analize,
• uporaba modelov strojnega učenja.