Pristatome išsamią ir intensyvią duomenų analitikos programą suaugusiems, kurios tikslas - suteikti žinias ir karjeros galimybes duomenų analizės srityje. Ši programa trunka 22 savaites ir reikalauja 20 akademinių valandų per savaitę.
Mokymų metu dalyviai išsamiai tyrinės įvairias temas ir įgis tvirtą supratimą apie duomenų analitikos sąvokas, įrankius ir technikas. Mokymo programa yra parengta, siekiant suteikti išsilavinimą, apimantį tiek teorines žinias, tiek praktinį taikymą.
Programa prasideda duomenų analizės pagrindų apžvalga, įskaitant duomenų tipus, statistinę analizę ir duomenų vizualizaciją, bei pažangesnes temas, tokias kaip mašininis mokymas, prognozuojantis modeliavimas ir duomenų gavyba.
Be teorinių pamokų, mokymai didelį dėmesį skiria praktiniams užsiėmimams ir realių projektų atlikimui. Dalyviai dirbs su pramonės standartais atitinkančia programine įranga ir įrankiais, įgydami įgūdžius populiariomis programavimo kalbomis, tokiomis kaip Python, taip pat naudodami duomenų vizualizacijos įrankius, pvz. Power BI.
Mokesčiui už mokymo programą padengti ar stipendijai gauti
Rodyti daugiauDuomenų analitika yra procesas, kurio metu duomenys yra surinkti, tvarkomi, tiriami ir interpretuojami, siekiant gauti naudingos informacijos, suvokimo arba sprendimų priėmimo palaikymui. Ši veikla dažnai naudojama verslo, mokslo, sveikatos ar kitose srityse, kur yra daug duomenų ir siekiama išgauti prasmę iš šių duomenų.
Pagrindiniai duomenų analitikos etapai apima:
1. **Duomenų surinkimas:** Tai apima duomenų rinkimą iš įvairių šaltinių, tokių kaip duomenų bazės, sensoriai, internetas ir kt.
2. **Duomenų tvarkymas:** Surinkti duomenys gali būti nevienodo formato ir kokybės, todėl juos reikia tvarkyti ir apdoroti, kad jie būtų tinkami analizei. Tai gali apimti duomenų valymą, transformavimą ir agregavimą.
3. **Duomenų analizė:** Šioje stadijoje atliekama statistinė, matematinė arba kitokia analizė, siekiant išgauti iš duomenų naudingos informacijos. Tai gali apimti tendencijų nustatymą, modeliavimą, koreliacijų analizę ir kt.
4. **Duomenų interpretacija:** Gavus analizės rezultatus, juos reikia interpretuoti, siekiant gauti prasmę ir reikšmingumą. Tai padeda atsakyti į konkrečius klausimus arba priimti sprendimus.
5. **Rezultatų pristatymas:** Analizės rezultatai dažnai yra pateikiami ataskaitų, grafikų arba vizualizacijų pavidalu, kad būtų lengviau suprasti ir naudoti informaciją.
Duomenų analitika gali būti naudojama įvairiais tikslais, pavyzdžiui:
- Versle: sprendimų priėmimas, rinkodara, klientų elgsenos analizė, efektyvumo stebėjimas.
- Moksliniuose tyrimuose: hipotezių patikrinimas, duomenų modeliavimas, žinių išgavimas.
- Sveikatos sektoriuje: pacientų gydymo planavimas, epidemijų stebėjimas, sveikatos priežiūros efektyvumo analizė.
Duomenų analitika dažnai naudoja įvairias technologijas, įskaitant statistinę analizę, duomenų bazes, dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi, kad būtų galima efektyviai analizuoti ir interpretuoti duomenis. Tai svarbi priemonė, padedanti organizacijoms ir individams priimti informuotus sprendimus ir pasiekti tikslus.