Excel pro začátečníky: základy, funkce a tipy

Ve světě, kde o všem – od byznysu až po politiku – rozhodují data, roste i poptávka po lidech, kteří je dokážou proměnit v informace a podklad pro rozhodování. Datový analytik už dávno není jen „člověk v Excelu“. Je to profesionál, který rozumí datům, nástrojům i byznysovému kontextu. Dobrou zprávou je, že tuto profesi můžeš zvládnout i bez titulu z informatiky. Potřebuješ správný plán, ochotu učit se a chuť hledat smysl v číslech. V tomto článku ti ukážeme: • Co přesně dělá datový analytik, • Jaké nástroje a dovednosti je potřeba ovládat v roce 2025, • Jak začít úplně od nuly, • A kde najdeš kvalitní české kurzy, které tě na tuto roli připraví. Ak sa chceš postupne posunúť od dátovej analytiky k Pythonu a machine learningu, pomôže ti študijná cesta Data Scientist. Co dělá datový analytik?Datový analytik sbírá, čistí, vizualizuje a interpretuje data. Můžeš pracovat v marketingu, financích, zdravotnictví nebo e-commerce. Datový analytik je detektiv digitálního světa, který proměňuje surová data ve smysluplné poznatky pro byznys. Jeho hlavním úkolem je nacházet v datech příběhy, které pomáhají firmám dělat lepší rozhodnutí. Každodenní úlohy: • Sběr a čištění dat – Získávání dat z různých zdrojů (databáze, API, soubory) a jejich příprava na analýzu. • Analýza trendů – Identifikace vzorců, anomálií a korelací v datech. • Tvorba reportů a dashboardů – Vizualizace výsledků pro management a ostatní týmy. • Spolupráce s obchodními týmy – Porozumění obchodním potřebám a převod do analytických otázek. • Monitoring KPI – Sledování klíčových metrik a upozorňování při významných změnách. Konkrétní příklady práce: V e-commerce bys analyzoval konverze z kampaní, identifikoval důvody opuštění košíku nebo optimalizoval sklad na základě predikce poptávky. V bankovnictví bys sledoval rizika úvěrů, analyzoval chování klientů nebo detekoval podezřelé transakce. Datoví analytici obvykle úzce spolupracují s marketingovými týmy, produktovými manažery, vývojáři či byznys lídry. Jsou jako „překladatelé dat“ – rozumí technickému pozadí i byznysovým potřebám a propojují je skrze jasná čísla, reporty a doporučení. “Stručně: tvojí úlohou je pomáhat rozhodovat se na základě dat.” Proč se stát datovým analytikem?Datová analytika je jednou z nejrychleji rostoucích oblastí s vynikajícími vyhlídkami do budoucna. Pokud tě baví řešit hádanky a hledat odpovědi v číslech, může to být ideální kariéra. Podle LinkedIn Jobs on the Rise patří data analytics mezi nejžádanější dovednosti. Vysoká poptávka na trhu V roce 2025 pokračuje boom dat ve všech odvětvích. Firmy potřebují lidi, kteří dokážou z jejich dat extrahovat hodnotu. Podle aktuálních trendů se očekává 20–30% růst pozic v datové analytice ročně. Atraktivní finanční ohodnocení Průměrný plat datového analytika na Slovensku je podle Platy.sk přibližně 2 000 €, v Česku podle Platy.cz kolem 57 000 Kč měsíčně. • Junior pozice: od 1 500 € měsíčně • Mid-level: 2 000 - 3 000 € měsíčně • Senior pozice: 4 000 - 6 500 €+ měsíčně. Platy se mohou výrazně lišit podle regionu, velikosti firmy a specializace. Flexibilita a možnosti Mnoho pozic nabízí práci na dálku, flexibilní pracovní dobu a možnost pracovat pro firmy z celého světa. Máš také možnost specializovat se na konkrétní odvětví (zdravotnictví, fintech, e-commerce) nebo technologie. Neustálý rozvoj Oblast se rychle vyvíjí, což znamená stále nové výzvy a příležitosti k učení. Od tradiční analytiky přes machine learning až po práci s AI nástroji. Tato pozice je skvělá zejména pro lidi, kteří milují logiku, analýzy a mají zvědavou mysl. Na rozdíl od vývojářů často neprogramuješ celé dny, ale řešíš reálné problémy, pomáháš firmám růst a máš výhodu v rychlém kariérním startu. [Jak se stát datovým analytikem v roce 2025] Jaké dovednosti potřebuje datový analytik v roce 2025?Moderní datový analytik potřebuje kombinaci technických a měkkých dovedností, přičemž v roce 2025 přibývají nové požadavky spojené s AI a automatizací. 1. Excel – stále nezbytný základNauč se: • pokročilé funkce (VLOOKUP, INDEX/MATCH, IF, COUNTIFS…), • kontingenční tabulky, • kontingenční grafy, • datové typy a formátování. ➡️ Doporučený kurz: Excel pro začátečníky a mírně pokročilé 2. SQL – jazyk pro práci s databázemiSQL (Structured Query Language) je must-have. Budeš ním: • vyhledávat data z databází, • filtrovat, spojovat a agregovat tabulky, • připravovat výstupy pro reporting. ➡️ Doporučený kurz: SQL pre začátečníky 3. Power BI alebo Tableau – nástroje na vizualizaci dátBusiness intelligence nástroje umožňují: • přehledné interaktivní reporty, • propojení s databázemi či Excelem, • automatizaci vizualizací. ➡️ Doporučený kurz: Power BI Desktop alebo Tableau prakticky 4. Základy Pythonu – pro automatizaci a pokročilou analýzuPython je populárnější díky své všestrannosti. Klíčové knihovny: pandas, numpy, matplotlib, seaborn, plotly. R je silný ve statistice a akademické sféře, ale Python dominuje v byznysu. Python ti otevře dveře k: • datové transformaci (pandas, NumPy), • vizualizacím (Matplotlib, Seaborn), • základům strojového učení (scikit-learn). ➡️ Doporučený kurz: Úvod do Pythonu pro Data Science  Python se stává klíčovým zejména v pokročilé analytice – pokud tě lákají prediktivní modely, automatizace nebo první kroky do strojového učení, jeho znalost ti výrazně rozšíří možnosti. 5. Datová gramotnost a kritické myšleníNestačí znát nástroje. Musíš umět: • jak formulovat otázky, • odhalit chyby v datech, • vizualizovat výsledky tak, aby jim rozuměl i CEO. Bonusové témata: • storytelling s daty, • data-driven rozhodování, • A/B testovaní. Jak začít úplně od nuly?Cesta do datové analytiky nemusí být komplikovaná, ale vyžaduje systematický přístup a vytrvalost. Tady je krok za krokem plán pro úplné začátečníky: 1. Získej základy v Excelu a SQL – stačí 2–4 týdne systematické práce. 2. Vyzkoušej Power BI nebo Tableau – ideálně na reálných datech (Google Trends, open data). V našich kurzech používáme reálné datasety, které si můžeš stáhnout. 3. Nauč se základy Pythonu – jen to, co skutečně využiješ. 4. Dělej si vlastní mini-projekty – analyzuj vlastní výdaje, sportovní statistiky nebo data z LinkedIn. 5. Vytvoř si portfólio – zveřejni ho na GitHubu nebo v PDF. 6. Sleduj komunity a aktuality – např. Kaggle, Reddit r/dataisbeautiful, DataTalks.Club “Pokud se učíš 1–2 hodiny denně, první základy zvládneš už za 4–6 týdnů. Už v tomto bodě si dokážeš vytvořit základní portfolio a ucházet se o juniorskou pozici.” Jaké projekty zařadit do portfolia?Silné portfolio je klíčem k získání první práce. Zaměstnavatelé chtějí vidět, že dokážeš řešit reálné problémy, nejen absolvovat tutoriály. • Analýza open dat (např. COVID, doprava, finance) • Dashboard prodejů pro e-shop • Porovnání cen konkurence • Vizualizace trendů v odvětví • Automatické generování reportu v Excelu Kde hledat práci jako datový analytik?Analytiky hledají hlavně e-commerce firmy, banky, pojišťovny, startupy i státní správa. Pokud chceš získat zkušenosti, můžeš začít i přes freelance portály nebo se zapojit do open data výzev a hackathonů. • Pracovní portály: profesia.sk, jobangels.com, startupjobs.cz • LinkedIn a doporučení • Agentury zaměřené na IT (Synerta, GoodCall) • Freelance: freelancer.com, upwork.com, remoteok.com Co by měl znát datový analytik v roce 2025?V tabulce je přehled oblastí a odpovídajících dovedností, které by měl datový analytik ovládat.[Co by měl umět datový analytik] ZávěrDatový analytik a datový vědec jsou jedny z nejperspektivnějších a zároveň nejdostupnějších IT profesí. Nevyžadují titul z informatiky, pouze disciplínu a chuť se učit. Díky kvalitním online kurzům můžeš začít kdykoliv – třeba ještě dnes. Navštiv Skillmea.cz a vyber si svoji cestu dátového analytika. Přístup ke všem kurzům získáš v rámci předplatného.

Umělá inteligence se ve firmách přesunula z experimentů do každodenní práce. Zaměstnanci ji používají k psaní e-mailů, analýze dat, tvorbě prezentací, programování i zákaznické podpoře. Spolu s produktivitou však roste také riziko: citlivé údaje v nesprávném nástroji, neověřené výstupy nebo rozhodnutí, kterým nikdo pořádně nerozumí. Právě proto se AI gramotnost stává základní pracovní dovedností. Není určena jen IT týmům. Potřebuje ji každý, kdo AI nástroje používá, zadává jejich používání jiným nebo rozhoduje o jejich nasazení ve firmě. Co je AI gramotnost?AI gramotnost je schopnost rozumět tomu, jak systémy umělé inteligence fungují, co dokážou, kde mají limity a jak je používat bezpečně a zodpovědně. Neznamená to, že každý zaměstnanec musí umět programovat modely. AI gramotný člověk dokáže: • vybrat vhodný AI nástroj pro konkrétní úkol, • vytvořit srozumitelné zadání a kriticky posoudit výsledek, • rozpoznat halucinace, zkreslení a další limity modelů, • chránit osobní, důvěrné a firemní údaje, • vědět, kdy je nutná lidská kontrola, • transparentně komunikovat, že při práci byla použita AI. Proč je AI gramotnost důležitá právě v roce 2026?Důvodem není jen rychlý nástup generativní AI. Evropský akt o umělé inteligenci (AI Act) zavádí pravidla podle míry rizika a mezi povinnosti organizací zařadil také zajištění přiměřené úrovně AI gramotnosti lidí, kteří pracují s AI systémy. Článek 4 AI Actu se uplatňuje od 2. února 2025. Poskytovatelé a provozovatelé AI systémů mají přijmout opatření, aby jejich zaměstnanci a další lidé jednající jejich jménem měli dostatečné znalosti. Při rozsahu vzdělávání se zohledňuje technické vzdělání, zkušenosti, kontext použití i skupiny osob, na které může mít AI vliv. V praxi to znamená, že univerzální hodinové školení pro celou firmu nemusí stačit. Jiné znalosti potřebuje člověk, který si pomocí AI upravuje text, a jiné tým, který pomocí systému hodnotí uchazeče nebo pracuje s údaji zákazníků. Týká se AI Act také vaší firmy?Velmi pravděpodobně ano, pokud firma používá jakýkoli AI systém při své činnosti. Může jít o samostatný nástroj, jako je ChatGPT, Copilot či Claude, ale také o AI funkci zabudovanou v CRM, analytice, kancelářském softwaru nebo náborové platformě. Povinnost se nevztahuje jen na velké korporace ani na firmy, které AI vyvíjejí. Rozhodující je, zda organizace AI poskytuje nebo ji nasazuje a používá při své práci. Co by měli zaměstnanci o AI vědět?1. Jak AI vytváří odpovědiGenerativní AI nevyhledává pravdu stejným způsobem jako člověk. Vytváří pravděpodobnou odpověď na základě vzorců v datech. I přesvědčivě znějící text proto může obsahovat nepřesnosti, vymyšlené zdroje nebo nesprávné závěry. 2. Které údaje do nástroje nepatříZaměstnanci musí rozlišovat mezi veřejnými, interními, důvěrnými a osobními údaji. Do neschválených nástrojů by neměli vkládat smlouvy, osobní údaje, finanční výsledky, hesla, zdrojové kódy ani informace chráněné obchodním tajemstvím. 3. Jak ověřovat výstupyAI může pomoci připravit první návrh, odpovědnost za výsledek však zůstává na člověku. Fakta je třeba porovnat s důvěryhodným zdrojem, výpočty překontrolovat a u důležitých rozhodnutí zajistit odbornou kontrolu. 4. Jak zadávat kvalitní promptyDobrý prompt obsahuje cíl, kontext, vstupní informace, požadovaný formát a omezení. Zaměstnanec by měl umět úkol rozdělit na menší kroky, vyžádat si alternativy a výstup dále zpřesňovat. 5. Kde může vzniknout zkresleníModely mohou reprodukovat zkreslení z tréninkových dat nebo je zvýraznit nevhodným zadáním. To je mimořádně důležité při náboru, hodnocení lidí, přidělování benefitů, úvěrech nebo jiném rozhodování s dopadem na člověka. 6. Autorská práva a transparentnostPři generování textů, obrázků, hudby či kódu je třeba respektovat licence, interní pravidla a práva třetích stran. Tým by zároveň měl vědět, kdy a jakým způsobem oznámit použití AI zákazníkovi, kolegovi nebo veřejnosti. AI gramotnost není jednorázové školeníNástroje, jejich funkce i rizika se rychle mění. Firma proto potřebuje systém, který kombinuje úvodní vzdělávání, pravidla používání, praktická cvičení a pravidelné aktualizace. • Základ pro všechny: principy fungování AI, ověřování, ochrana dat a interní pravidla. • Školení podle role: konkrétní scénáře pro marketing, HR, obchod, management, vývoj nebo zákaznickou podporu. • Hlubší školení pro riziková použití: dokumentace, dohled, kvalita dat a posuzování dopadů. • Průběžné vzdělávání: nové nástroje, změny pravidel a poučení z reálných incidentů. Jak nastavit AI vzdělávání ve firmě1. Zmapujte používání AIZjistěte, jaké nástroje už lidé používají, k jakým úkolům a s jakými daty. Počítejte také s neoficiálním používáním bez vědomí IT oddělení. Právě „shadow AI“ bývá jedním z největších rizik. 2. Rozdělte lidi podle rolí a rizikaVytvořte skupiny podle toho, jak intenzivně pracují s AI a jaký dopad může mít jejich výstup. Běžný uživatel potřebuje praktické základy; vlastník AI procesu musí rozumět také řízení rizik, dokumentaci a lidskému dohledu. 3. Vytvořte jednoduchá pravidlaDobrá AI politika není dokument, který nikdo nečte. Má jasně pojmenovat povolené nástroje, zakázané údaje, případy povinné kontroly, odpovědnosti a postup při incidentu. 4. Školte na reálných situacíchNejlepší výsledky přinášejí příklady z každodenní práce. Marketing si může nacvičit kontrolu tvrzení v článku, HR bezpečnou práci se životopisy a obchod vytvoření nabídky bez zveřejnění citlivých údajů. 5. Ověřte porozuměníSamotná účast na školení ještě nepotvrzuje, že člověk umí pravidla použít. Krátký test, modelový úkol nebo praktický scénář pomohou ověřit znalosti a odhalit témata, která je třeba vysvětlit znovu. 6. Vzdělávání dokumentujteUchovávejte přehled o obsahu, datu, účastnících a výsledcích. Zdokumentujte také, proč jste pro jednotlivé role zvolili konkrétní rozsah školení a jak jej aktualizujete. Co má obsahovat interní AI politika?• seznam schválených a zakázaných nástrojů, • pravidla práce s osobními a důvěrnými údaji, • postup kontroly a schvalování AI výstupů, • odpovědnosti zaměstnanců, manažerů, IT, bezpečnosti a právního týmu, • pravidla pro autorská práva a označování obsahu, • postup při chybě, úniku údajů nebo jiném incidentu, • proces posuzování nového AI nástroje před jeho nasazením. Nejčastější chyby při zavádění AI ve firmě• Zákaz bez alternativy: lidé si najdou vlastní nástroj a firma ztratí přehled. • Jeden kurz pro všechny: školení ignoruje rozdílné role a rizika. • Zaměření pouze na prompty: zaměstnanci umějí vytvořit výstup, ale neumějí jej bezpečně použít. • Chybějící vlastník tématu: nikdo neaktualizuje pravidla ani neřeší otázky týmů. • Bez měření: firma neumí prokázat, co lidi naučila a zda se jejich chování změnilo. Jak prokázat přiměřenou AI gramotnostAI Act neurčuje jeden povinný certifikát ani stejný formát školení pro každou organizaci. Firma by však měla umět prokázat, že ke vzdělávání přistoupila přiměřeně a systematicky. Praktickým základem je inventář používaných AI systémů, matice rolí a rizik, záznamy ze školení, výsledky ověření znalostí, aktuální interní politika a plán pravidelného opakování. Důležitý je také kanál, prostřednictvím kterého mohou zaměstnanci položit otázku nebo nahlásit problém. Co hrozí firmě bez AI gramotnosti?Největším rizikem není jen nesplnění regulační povinnosti. Nepřipravení lidé mohou zveřejnit citlivé údaje, poslat zákazníkovi nepravdivou informaci, převzít chybný kód nebo učinit nespravedlivé rozhodnutí. Následkem může být bezpečnostní incident, reputační škoda, ztráta důvěry i finanční náklady. Naopak dobře vzdělaný tým dokáže AI využívat rychleji a odvážněji, protože zná bezpečné hranice. AI gramotnost tak není jen compliance. Je to předpoklad skutečné produktivity. Kontrolní seznam pro firmy• Víme, které AI nástroje naši lidé používají? • Máme určené povolené nástroje a typy údajů? • Rozdělili jsme vzdělávání podle rolí a úrovně rizika? • Umějí zaměstnanci ověřovat AI výstupy a rozpoznat halucinace? • Máme definovaný lidský dohled při důležitých rozhodnutích? • Evidujeme absolvovaná školení a ověření znalostí? • Aktualizujeme pravidla při změně nástrojů nebo legislativy? Jak začít už dnesZačněte krátkým auditem nástrojů a potřeb jednotlivých týmů. Následně určete minimum znalostí pro každého uživatele AI a doplňte specializované moduly pro role s vyšším rizikem. Nečekejte na dokonalou směrnici - základní pravidla, schválené nástroje a praktické školení dokážou snížit riziko okamžitě. Skillmea pomáhá firmám rozvíjet digitální dovednosti včetně praktického používání umělé inteligence. Vzdělávání můžete přizpůsobit týmům, pracovním rolím i tempu zaměstnanců a získat přehled o jejich pokroku. Podívejte se také na kurz Umělá inteligence a ChatGPT v praxi.

Objem údajů, které se vytvářejí dennodenně, každý rok exponenciálně roste. V průměru každý z nás vytvoří každou vteřinu minimálně 1,7 megabajtu dat. Mnohé z těchto údajů shromažďují firmy, pro které znamenají klíčovou roli při rozhodování a strategickém plánování. V tomto kontextu je správná analýza dat zásadním faktorem pro efektivní využití dat. Bez správných nástrojů se však data nevyužívají a jen zabírají místo. Proto přicházejí na scénu nástroje pro statistickou analýzu dat. Umožňují datovým vědcům a datovým analytikům shromažďovat a analyzovat data, aby je přeměnili na užitečné informace pro rozvoj podnikání či přijímání správných rozhodnutí. K dispozici je široká škála nástrojů pro analýzu dat. Některé z nich jsou programovací jazyky, které jsou oblíbené mezi datovými vědci, protože se snadno používají a dobře analyzují data. Mezi tyto nástroje patří například programovací jazyky, které se často vyučují v IT kurzech a které zahrnují Python, R nebo SQL. Některé nástroje jsou knihovny pro tyto programovací jazyky, které zjednodušují analýzu údajů. A některé jsou samostatné aplikace, které běží v počítači nebo ve webovém prohlížeči. Výběr správných nástrojů pro analýzu dat Před výběrem nástroje pro analýzu údajů je třeba zvážit několik otázek, zejména: • Jaký druh dat analyzujete? Jsou to jednoduché číselné údaje uložené v tabulkách a databázích, nebo kvalitativní údaje s otevřeným koncem, jako jsou konverzace v sociálních médiích, které vyžadují analýzu pomocí modelů strojového učení k vytvoření přehledů? • Kolik dat analyzujete? Pokud jsou údaje, které potřebujete analyzovat, omezené, práci zvládne téměř každý nástroj. Pokud však plánujete analyzovat big data, budete muset k analýze dat použít specifické nástroje. • Jaké technické znalosti jsou potřebné k provedení analýzy? Pokud ovládáte programovací jazyk, jako je Python, R, Java nebo SQL, pak máte mnoho možností, pokud jde o výběr nástroje pro statistickou analýzu dat. A pokud nejste technický nebo nemáte zájem o učení se jazyku, máte také několik možností, protože jsou k dispozici tzv. "no-code" nástroje, které můžete použít. • V jakém formátu chcete výsledky? Chcete vidět své výsledky ve formátu tabulky nebo byste raději generovali grafické zobrazení výsledků? Nejpopulárnější nástroje pro analýzu dat Po zodpovězení těchto otázek si uděláte přehled o různých analytických nástrojích a zvolíte ten nejvhodnější pro vaše potřeby. V seznamu níže nyní uvedeme populární nástroje pro analýzu dat, která by vám mohla pomoci. Na výběr jsou jak aplikace využívající pokročilé algoritmy, tak nástroje dostupné v rámci online kurzů, které vás provedou jednotlivými kroky analýzy. 1. Python Python je jedním z nejpoužívanějších programovacích jazyků pro analýzu dat a je také vyhledávaný ve světě vzdělávacích kurzů zaměřených na programování a práci s daty. Je to interpretovaný, univerzální, vysokoúrovňový jazyk, který lze použít pro procedurální, funkční i objektově orientované programování. Tato flexibilita je jedním z důvodů, proč je Python oblíben u programátorů s různým zaměřením. Navíc, jeho jednoduchá syntax, která je téměř jako přirozený jazyk, z něj činí ideální volbu nejen pro profesionály, ale i pro začínající vývojáře, kteří se často přihlašují na online kurzy Pythonu. Co však dělá Python skvělým jazykem pro analýzu dat, jsou všechny knihovny třetích stran, které můžete do svého projektu přidat zdarma. Mnohé z těchto knihoven, jako jsou Matplotlib, PyTorch a Pandas, jsou navrženy pro zpracování dat, což znamená, že pro analýzu dat musíte napsat méně kódu. Tyto knihovny jsou často také součástí různých IT kurzů, kde se zaměřují na efektivní vizualizaci a zpracování dat. 2. Matplotlib Matplotlib je knihovna Pythonu, která usnadňuje vizualizaci dat a grafické vykreslování. Můžete ji jednoduše nainstalovat na jakýkoli operační systém, který podporuje Python, včetně Mac, Windows a Linux. Po nainstalování můžete dlouhé seznamy čísel převést na snadno srozumitelné koláčové grafy, tepelné mapy, histogramy a jiné typy vizualizací, které jsou připraveny k použití v sestavách nebo publikování online. Statistická analýza dat s Matplotlib tak získává atraktivní a přehledné zobrazení. Matplotlib může také vygenerovat uživatelské rozhraní pro vaši grafiku s nabídkou, kterou můžete použít pro přizpůsobení grafiky bez psaní dodatečného kódu. Tato knihovna je často součástí kurzů programování, kde si studenti mohou vyzkoušet vytvoření interaktivních vizualizací a pochopit, jak vizualizovat data pro efektivní rozhodování. 3. PyTorch PyTorch je open source knihovna Pythonu, která se používá k vytváření, trénování a spouštění modelů strojního učení. Používá tenzory podobné polím pro kódování vstupů, výstupů a parametrů modelů. Tenzor je kontejner pro data, který může tyto údaje reprezentovat v libovolném počtu dimenzí, což z něj činí velmi flexibilní nástroj pro analýzu dat. Další výhodou PyTorch je, že může spouštět modely strojového učení pomocí počítačového GPU a nikoli CPU. To znamená, že model strojového učení PyTorch vám může poskytnout report 4 až 5krát rychleji než jiné nástroje pro analýzu údajů, které využívají pouze zpracování CPU. 4. Pandas Pandas je další knihovna Pythonu a je to švýcarský armádní nožík pro manipulaci s údaji. S pandas můžete změnit nestrukturované údaje z více zdrojů na 2D objekt v paměti zvaný DataFrame. Když už máte data v DataFrame, můžete je rychle filtrovat, vyhledávat, segmentovat a segregovat. Můžete také sloučit a spojit dva různé DataFrame. 5. Jupyter Notebook Jupyter Notebook je webová aplikace s otevřeným zdrojovým kódem, ve které můžete spouštět Python, R a další programovací jazyky v interaktivním prostředí. Jelikož se jedná o webovou aplikaci, umožňuje interaktivní spolupráci mezi uživateli. Nazývá se to „notebook“, protože umožňuje analytikům dat nejen ukládat a spouštět kód v prohlížeči, ale přidává také vysvětlující text, obrázky a další podpůrné informace. Zápisníky Jupyter slouží jako výpočetní záznam mezi spolupracovníky a vytvořené záznamy lze uložit jako soubory JSON. Tyto soubory pak lze použít ke sledování každého kroku procesu. O PyTorch, Pandas a tvorbě grafů v Matplotlib se více dozvíš v našem online kurzu Python Data Science. 6. R R byl navržen speciálně pro potřeby komunity zabývající se datovou analýzou a statistikou. Jazyk R je vhodný pro strojní učení, vizualizaci údajů a statistickou analýzu. Obrovskou výhodou jazyka R je právě jeho obrovská komunita. R je sada nástrojů pro manipulaci s údaji, provádění výpočtů a generování grafiky. Dodává se s výkonnými možnostmi zpracování a ukládání dat, jakož i flexibilní sadou grafických nástrojů pro generování tabulek a grafů, které jsou připraveny pro publikování v sestavách. Pokud si vyberete jazyk R, neuděláte určitě chybu, zejména proto, že byl od základů vytvořen právě pro datovou analýzu. 7. SQL SQL, což je zkratka pro Structured Query Language, je programovací jazyk, který byl vytvořen pro interakci s relačními databázemi. Z tohoto důvodu a také vzhledem k tomu, že firmy ukládají většinu svých údajů v databázích, je SQL základním nástrojem, který datoví vědci a datoví analytici používají pro tvorbu reportů a analýzu dat. SQL je navíc jednoduchý jazyk k učení, a proto se často vyučuje v rekvalifikačních kurzech online, kde se zaměřuje na efektivní práci s daty. Dotazy, které do SQL píšete, jsou téměř jako anglické věty, což usnadňuje práci i méně zkušeným uživatelům. Téměř každý jiný programovací jazyk navíc obsahuje knihovny, které můžete použít k interakci s databázemi. Tato široká podpora činí SQL výkonným nástrojem, který je často zahrnutý i v nejlepších rekvalifikačních kurzech pro práci s daty, protože umožňuje rychlou analýzu velkých datových souborů. 8. D3.js D3.js je open-source JavaScriptová knihovna pro vytváření vlastních vizualizací ve webovém prohlížeči. Spolu s JavaScriptem využívá HTML, škálovatelnou vektorovou grafiku a CSS, což umožňuje webovým vývojářům provádět analýzu dat a tvorbu interaktivních grafů přímo v prohlížeči, aniž by se museli učit nový jazyk. D3 je zkratka pro "Data Driven Documents" a umožňuje vývojářům propojit data na HTML dokumenty pomocí Document Object Modelu (DOM) a poté transformovat dokument na základě dat, která používá. D3.js také podporuje interakci, animaci, anotaci a kvantitativní analýzu. I když lze technologie, které D3 používá, poměrně snadno pochopit, knihovna obsahuje více než 30 modulů a 1 000 metod vizualizace, jejichž zvládnutí může vyžadovat čas. D3.js je součástí některých rekvalifikačních kurzů online zaměřených na datovou analýzu a vizualizaci dat, kde si studenti mohou osvojit vytváření interaktivních a dynamických vizualizací. 9. MATLAB MATLAB používá vysokoúrovňový programovací jazyk pro matematické modelování, numerické výpočty a vizualizaci dat. Jeho název je zkratkou pro „maticovou laboratoř - matrix laboratory“, protože jde o maticový jazyk. Matematické matice jsou datové struktury, které dokážou vyřešit mnohé technické výpočetní problémy efektivněji než jiné skalární programovací jazyky. MATLAB můžete použít na řadu různých úkolů, jako je vykreslování údajů, vývoj algoritmů, vytváření modelů strojního učení, interakce s programy napsanými v jiných jazycích a analýza množin dat. Díky jeho pokročilým matematickým funkcím existuje mnoho technických rolí, které používají MATLAB, včetně softwarových inženýrů a datových analytiků. 10. Tensor Flow TensorFlow je open-source platforma strojového učení a analýzy dat, kterou vytvořil tým Google Brain. Používá se pro numerické výpočty a implementaci neuronových sítí s hlubokým učením. Kód pro TensorFlow je napsán v C++, ale poskytuje API, ke kterému lze přistupovat pomocí mnoha jiných programovacích jazyků včetně Python, Go, Java, R, JavaScript a dalších. TensorFlow dokáže trénovat a spouštět modely strojového učení pro rozpoznávání obrázků, klasifikaci ručně psaných číslic, vkládání slov, opakující se neuronové sítě, překlad jazyka, zpracování přirozeného jazyka a simulaci. A namísto toho, abyste se museli zabývat podrobnostmi vytváření vlastních algoritmů, můžete si vytvořit své vlastní modely pomocí TensorFlow. 11. Tableau Tableau je přední nástroj Business Intelligence na trhu, který se používá pro analýzu a vizualizaci údajů v jednoduchém formátu. Tableau je nástroj pro analýzu dat, který se používá k vytváření kvalitních vizualizací dat pro business intelligence. Dokáže extrahovat data z mnoha zdrojů, včetně Microsoft Excel, PDF souborů, různých typů databází nebo dokonce souborů uložených na AWS. Po extrahování dat k nim může přistupovat aplikace Tableau Desktop. Potom jej můžete použít ke generování dashboardů a vizualizací v softwaru. Data mohou být také publikována na Tableau Server, kde k nim lze přistupovat z jakéhokoli místa, včetně mobilních zařízení. A to vše můžete udělat bez psaní jakéhokoli kódu. Závěr Nástroje pro analýzu dat vám pomohou objevovat trendy a vzorce, na jejichž základě budete umět dělat lepší rozhodnutí. K dispozici je široká škála nástrojů, od složitých programovacích jazyků až po aplikace, které vyžadují velmi málo technických znalostí. Výběr je jen na vás.