AKCE! CELOŽIVOTNÍ předplatné se slevou 50%, nezmeškej to!
Zjisti více

Business Analytik pro Data Science I.

8h 47min
Čas
88
Kapitol
Programování
Kategorie
5.0
Hodnocení
Začátečník
Level
slovenský
Jazyk kurzu

Popis kurzu Business Analytik pro Data Science I. (definování projektu)

Během online kurzu Business Analytik pro Data Science si projdeme všemi komponentami projektu Data Science. Online kurz tedy obsahuje velmi konkrétní transformaci. Po jeho absolvování se můžete účastnit projektů Data Science!

Každý takový projekt je totiž integrován v nějaké doméně (například, bankovnictví). Máte-li tedy znalosti z domény, ve které má být Data Science projekt implementován, můžete do projektu přispět právě svými znalostmi z dané domény.

Kurz Business Analytik pro Data Science vás naučí koncepty a základy potřebné k tomu, abyste mohli velmi efektivně přispívat do projektů. Například po absolvování kurzu dokážete efektivně definovat vhodné nápady na Data Science projekty.

Upozornění: V tomto kurzu se NEbudeme učit „hands-on“ Data Science. Tento kurz je pro vás tedy vhodný i když nemáte v budoucnu plány programovat v Pythonu nebo SQLku. Pokud takové plány máte, tak vás kurz naučí mnoho velmi potřebných konceptů, které v budoucnu jistě i prakticky implementujete.

Co se v kurzu Business Analytik pro Data Science naučíte?

Přejděme si nyní jednotlivými kapitolami, které na vás v kurzu čekají.

Od hypotézy k hodnotnému projektu

Každý Data Science projekt nebo use case začíná velmi jednoduše - nápadem. Následně musíme nápad přeměnit na konkrétní hypotézu. Když už hypotézu máme, je hodnotné, dokážeme-li si nastavit nějaký konkrétní byznys cíl, kterého chceme pomocí této hypotézy dosáhnout. Pokračujeme nastavením metrik, které nám indikují, zda se k našemu cíli přibližujeme. Úplně na závěr potřebujeme nastavit AB testing, pomocí kterého dokážeme metriky efektivně sledovat. Nachází se v tomto paragrafu příliš nové terminologie? Nevadí! O všem si totiž povíme v první části kurzu a vysvětlíme si tak vše potřebné o začátku Data Science projektu.

Data a jejich zpracování

Když jsem se já (Robo) začal učit o Data Science, neuměl jsem si docela dobře představit, co vlastně data jsou a jakou mají podobu. Přesně tím začneme tuto kapitolu a vysvětlíme si, že Data Science opravdu dokáže pracovat s daty v jakékoli formě. V další části si povíme o hardwaru, který samozřejmě potřebujeme, chceme-li s daty pracovat. Povíme si tedy něco o komponentách počítače a různých „formách“ počítače – jako náš laptop, vlastní server nebo cloud. Poslední věc, kterou potřebujeme ke zpracování dat je software. Uvedeme si různé příklady nástrojů a jazyků, jako například SQL, R, Python a řekneme si kdy je který z nich vhodný a naopak nevhodný.

Objevování informací v datech

Náš projekt je zadefinován, máme k dispozici data, hardware i software. Co teď? Konečně se můžeme podívat na to, co vlastně v našich datech je! V této části si povíme o základních metodách, které můžeme využít při objevování informací v datech. Jedná se o různé statistické metody a také o metody datové vizualizace. Může se ale stát, že naše data budou zkreslená nebo svou roli zahraje náhoda a my narazíme na něco, co bychom ve skutečnosti neměli považovat za hodnotnou informaci. Povíme si tedy io různých pastích, které se v datech mohou skrývat.

Co po kurzu Business Analytik pro Data Science dokážete a co si odnesete?

  • Schopnost nadefinovat hypotézu, na které může být založen data science projekt v doméně, kterou znáte.
  • Schopnost využít základní nástroje, které každý Data Science projekt potřebuje – zadefinovaný byznys cíl, byznys metriky a AB testing.
  • Znalost základních komponentů počítače a jak je využíváme pro práci s daty.
  • Přehled o rozdílech v práci mezi vlastním laptopem, vlastním serverem a Cloudem při práci s daty.
  • Přehled o různých softwarech, které můžeme využít při práci s daty jako SQL, Python, R nebo různé BI tooly.
  • Znalost základních statistických a vizualizačních metod, které využíváme při objevování informací v datech.

Má kurz Business Analytik pro Data Science vstupní požadavky?

Základní znalost principů Data Science. Můžete je získat například pomocí našeho kurzu “Poznej Data Science”. Pokud jste tento kurz neabsolvovali, tak je důležité, abyste:
  • zvládali středoškolskou matematiku,
  • věděli základní informace o tom, co je Data Science, Machine Learning, databáze nebo statistika,
  • věděli o základních statistických nástrojích jako počítání průměru nebo směrodatné odchylky.
Žádné technické znalosti (jako například programování v Pythonu) nejsou potřebné.

Co všechno získáte s kurzem Business Analytik pro Data Science?

  • videotutoriály o Business Analytik pro Data Science (definování projektu),
  • moderované diskusní fórum, ve kterém na vaše dotazy odpovídá autor kurzu Róbert Barcík,
  • certifikát o absolvování online kurzu Business Analytik pro Data Science I. (definování projektu),
  • garance vrácení peněz do 14 dnů v případě nespokojenosti s kurzem.

Seznam kapitol

Vitajte v kurze!
O tomto kurze
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Nápad na projekt Data Science
O kapitole "Nápad na projekt Data Science"
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Nápad na projekt Data Science
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Vyhľadávajte komplexnú heuristiku
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Nahradzujte intuitívne rozhodovanie
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Vyhľadávajte odvodené dáta
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Kombinujte datasety
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Opustite budovu
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Crowdsourcing nápadov
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Si slon alebo myš?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Spochybňujte nápady
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Formulácia konkrétnej hypotézy
O kapitole "Formulácia konkrétnej hypotézy"
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Rozložte svoj model
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Aký cieľ sledujeme?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Definujte cieľovú premennú
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Akcia, dôsledok, výsledok a vedľajší účinok
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Ktoré dáta použijeme?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Príklad konkrétnej hypotézy
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Návrh riešenia
O kapitole "Návrh riešenia"
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Je Data Science tá správna cesta?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Stanovte si metriky
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Vypočítajte business hodnotu
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Definujte AB testovanie
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Strojové učenie bez strojového učenia
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Ako môžem čo najrýchlejšie zlyhať?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Vyberte si jeden z prístupov Data Science
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Koľko to bude stáť a ako dlho to bude trvať?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Založenie tímu a workflow
O kapitole "Založenie tímu a workflow"
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Role v oblasti Data Science
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Tím
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Tím v širšej perspektíve
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Iterovanie nášho produktu
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Rozloženie iterácií projektu na úlohy
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Iterácie našej práce
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Firma založená na dátach
O kapitole "Firma založená na dátach"
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Model, produkt a projekt
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Základné typy Data Science projektov
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Ako začať s Data Science?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Ako si na seba Data Science zarobí?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Časový plán projektu
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Poznáme naše vlastné dáta?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Dáta a ich štruktúry
O kapitole "Dáta a ich štruktúry"
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Reprezentácia sveta okolo nás
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Obdĺžnikové dáta (rectangular data)
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Dáta sietí (network data)
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Kde a ako ukladáme dáta
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Infraštruktúra a hardware
O kapitole "Infraštruktúra a hardware"
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Štyri komponenty počítača
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Práca na laptope
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Práca na vlastnom servri
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Cloud
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Cloud produkty a ich kategórie
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Základné výpočtové a úložné produkty
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Data Science a AI produkty
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Serverless budúcnosť
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Nástroje a software
O kapitole "Nástroje a software"
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Excel
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Business Intelligence nástroje
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
SQL (Structured Query Language)
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Keď sa dve odvetvia stretnú
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
R a R-studio
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Python
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Od skriptov k notebookom
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Iné nástroje
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Posun v nástrojoch
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Firmy a nástroje
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Opis a objavovanie dát
O kapitole "Opis a objavovanie dát"
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Hra náhody
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Prečo objavujeme a vizualizujeme dáta?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Rozdelenie nášho datasetu
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Estetické prvky vizualizácie
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Boxplot
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Štandardné typy vizualizácií
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Texty a čas
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
1, 2, 3
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Skvelé vizualizácie sú modelmi
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Il buono, il brutto, il cattivo
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Neistota vo vizualizáciách
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Žiadna metóda nie je perfektná
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Pasca prílišnej vizualizácie
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Vizuálne skreslenie
O kapitole "Vizuálne skreslenie"
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Vizuálne skreslenie - Časť 1
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Vizuálne skreslenie - Časť 2
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Vizuálne skreslenie - Časť 3
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Vizuálne skreslenie - Časť 4
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Vizuálne skreslenie - Časť 5
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Čo ďalej?
Diskusia a hodnotenie
Dostupné pouze po zakoupení přístupu
Gratulujem! Čo ďalej?
Dostupné pouze po zakoupení přístupu

Hodnocení kurzu

Business Analytik pro Data Science I.

Perfektne spracovaný hodnotný obsah podaný jednoduchou formou, vystupovanie lektora vytvára príjemnú atmosféru.

Martina K.

Business Analytik pro Data Science I.

Srozumitelně vysvětleny jednotlivé aspekty oboru data science/business analýzy. Vzhledem ke komplexnosti kurzů bych uvítal i nějaké PDF shrnutí za každým dílčím kurzem tohoto autora (např. do 10 slidů). Kurz obsahuje spoustu cenných tipů i pro praktické využití.

Vojtěch K.

Podívej se i na tyto kurzy

Celoživotní předplatné -50% teď 14 490 Kč
10 Online kurzů
1 Příspěvků
Přejít na kanál

Akce!

Získej CELOŽIVOTNÍ přístup do největší nabídky online kurzů, nyní za polovinu a zůstaň na špici svého oboru!