Duomenų analitika

Išmok apdoroti ir analizuoti didelius duomenų kiekius

  • Galimas mokėjimas dalimis
  • Mokykis online iš mokytojų-ekspertų
  • Įgyk darbo rinkai aktualių įgūdžių per 22 sav. (440 val.)
Duomenų analitika
Karjeros galimybės
Programa
Rezultatai
Atsiliepimai
Alumni
Partneriai
Metodas
Dėstytojai
Finansavimas
Reikalavimai
Priėmimas

Kuo galėsi dirbti po mokymų?

+Duomenų analitiku/e
+Verslo analitiku/e
+Rinkodaros duomenų analitiku/e
+Procesų analitiku/e
+Kokybės užtikrinimo analitiku/e
+Pradedančiuoju duomenų mokslininku/e
+ BI (Business Intelligence) specialistu/e
Programa

Ko išmoksi šiame kurse

Ši programa sukurta praktikuojančių profesionalų ir pritaikyta aktualiausiems darbo rinkos poreikiams. Sužinok, ko išmoksi kiekviename programos modulyje:

SQL pagrindai ir duomenų bazių valdymas

Išmoksi SQL kalbos sintaksę, pagrindines duomenų bazių struktūras ir jų valdymą, taip pat gebėsi kurti ir naudoti SQL užklausas. Sužinosi, kaip atlikti pagrindines duomenų manipuliacijas, tokias kaip įterpimą, atnaujinimą, trynimą ir filtravimą, bei spręsti sudėtingesnius duomenų valdymo uždavinius, naudojant pažangias SQL funkcijas, jungtis ir subklausas. Be to, įgysi žinių apie pažangias SQL technikas ir optimizavimo metodus, siekiant pasiekti geriausius duomenų valdymo rezultatus.

Python duomenų analizė

Python duomenų analizei skirtame modulyje išmoksi pagrindinius Python programavimo kalbos principus ir jos taikymą duomenų analizei. Išmoksi naudoti pandas biblioteką duomenų tvarkymui, filtravimui, grupavimui ir agregavimui, taip pat atlikti skaičiavimus su numpy biblioteka, optimizuojant didelių duomenų rinkinių analizę. Sužinosi, kaip integruoti Python sprendimus su PowerBI ir SQL, kad sukurtum sudėtingesnes ir efektyvesnes duomenų analizės sistemas. Praktinių užsiėmimų metu taikysi įgytas žinias sprendžiant realius duomenų analizės iššūkius ir dirbant su populiariomis Python bibliotekomis.

Statistikos pagrindai

Išmoksi pagrindinius aprašomosios statistikos metodus, tokius kaip vidurkiai, mediana, modas, dispersija ir standartinis nuokrypis, ir sužinosi, kaip analizuoti duomenų rinkinius. Išmoksi taikyti aprašomosios ir išvestinės statistikos metodus realiose situacijose ir atliksi įvairaus sudėtingumo užduotis, kad įtvirtintum statistikos žinias. Sužinosi apie pagrindinius tikimybių skirstinius, tokius kaip normalusis, binominis ir Poisson, ir kaip juos naudoti duomenų analizei. Be to, analizuosi išvestinės statistikos metodus, įskaitant hipotezių vertinimą, koreliacijos analizę ir regresijos modeliavimą.

Regresinės analizės pagrindai

Modulyje apie regresinę analizę susipažinsi su regresijos pagrindais, išmoksi analizuoti regresijos sąvoką ir jos taikymą priklausomybės tarp kintamųjų nustatymui bei prognozavimui. Atliksi praktines užduotis, taikydamas regresijos modelius, mokysiesi analizuoti rezultatus ir juos interpretuoti, kad galėtum pritaikyti praktikoje. Sužinosi apie paprastą tiesinę regresiją, kaip nustatyti tiesinę priklausomybę tarp dviejų kintamųjų ir naudoti šiuos rezultatus prognozėms. Taip pat išmoksi atlikti daugialypę tiesinę regresiją, įtraukti kelis nepriklausomus kintamuosius į modelius ir naudoti juos prognozuoti rezultatus. Galiausiai, įgysi praktinių įgūdžių pritaikant regresinę analizę realiuose verslo ar moksliniuose projektuose, analizuodamas duomenis ir pateikdamas prognozes bei įžvalgas.

Supervizuoto ir nesupervizuoto mašininio mokymosi pagrindai

Modulyje apie nesupervizuotą ir supervizuotą mokymąsi susipažinsi su įvairiais mašininio mokymosi metodais, įskaitant klasterizaciją, asociacijos taisyklių nustatymą, klasifikaciją ir regresiją. Išmoksi pritaikyti nesupervizuoto mokymosi metodus duomenų struktūros atpažinimui, o supervizuoto mokymosi metodus modelių treniravimui, siekiant numatyti rezultatus pagal pateiktus duomenis. Atliksi savarankiškas užduotis, kurios padės gilinti įgūdžius, taip pat mokysiesi, kaip treniruoti ir vertinti modelių veiksmingumą realiuose projektuose. Praktiniai užsiėmimai suteiks galimybę pritaikyti įgytas žinias ir metodus tikrose situacijose, stiprinant mašininio mokymosi įgūdžius.

Čia išmoksi apdoroti duomenis kurie padeda organizacijoms priimti teisingus sprendimus

Gediminas Gricius
Programos vadovas

Gediminas – web programavimo studijų vadovas, universitetų dėstytojas, IT mokslų daktaras, back end specialistas. Per daugiau nei 20 metų profesinę karjerą jis sukūrė įvairius IT produktus, nuo paprastų svetainių iki sudėtingų, aukšto lygio korporatyvinių sistemų. Ši jo parengta programa tai efektyviausias būdas išmokti duomenų analitikos.

Gediminas Gricius

Gediminas – web programavimo studijų vadovas, universitetų dėstytojas, IT mokslų daktaras, back end specialistas. Per daugiau nei 20 metų profesinę karjerą jis sukūrė įvairius IT produktus, nuo paprastų svetainių iki sudėtingų, aukšto lygio korporatyvinių sistemų. Ši jo parengta programa tai efektyviausias būdas išmokti duomenų analitikos.

Programos tipas
Dieninė
Kaina
3129 Eur
3129 Eur
Nuo 260 Eur/mėn.
Dėstymo kalba
Lietuvių
Finansavimas
Trukmė
17 sav. (680 val.)
Programos kodas
223003184
Programos forma
Neformali
Pradžia
Rezultatai

Rezultatai po mokymų

Įsidarbinimo
statistika po mokymų

91 %

2023m. 91 % BIT absolventų sėkmingai įsidarbino per 6 mėnesius

Duomenų šaltinis:
Nedidelė dalis BIT absolventų įsidarbino ne pagal mokymų metu įgytą specialybę.

Atlyginimo
pokytis po mokymų

+50 %

2016–2021 m. BIT absolventų atlyginimų vidurkis ūgtelėjo beveik 50 %

Duomenų šaltinis:
Atsiliepimai

Ką apie mus kalba mokiniai

Ką apie mus rašo mokiniai

4.9 / 5

Baigiau duomenų analizės kursus. Kursai buvo išsamūs, tinkami tiek pradedantiesiems, tiek turintiems pagrindinių žinių. Šiame kurse buvau naujokas. Daug dėmesio skiriama realiems pavyzdžiams ir praktiniams pritaikymams...

Snieguolė Narkienė

Studijavau duomenų analitiką ir galiu drąsiai teigti, kad tai buvo ne tik įdomi, bet ir vertinga patirtis. Abu dėstytojai buvo puikūs - jų profesionalumas ir įtraukūs kursai suteikė daug naudingų žinių. Man labai patiko mokymosi procesas, kuris leido giliau suprasti duomenų analizės subtilybes...

Remigijus Talmontas

Baigiau duomenų analitikos kursus BIT, mokytojas Gediminas A. puikiai pateikė visą reikalingą informaciją, paskaitos buvo intensyvios, buvo daug praktinių užduočių, kursai buvo tikrai labai vertinga patirtis... 

Arūnė Ridikienė

Baigiau BIT duomenų analizės kursus. Įdomi ir logiška programa, stiprūs mokytojai, kasdien dirbantys su duomenų analitika. Didžiausia studijų vertė buvo mokytojų požiūris...

Saulius Ulba

Aš baigiau duomenų analizės kursą BITE, ir tai buvo labai naudinga patirtis. Daug praktinių užduočių, aiškių paaiškinimų ir nuostabių mokytojų bei mentorių. Man patiko, kad viskas buvo pateikta suprantamai ir struktūrizuotai, o mokytojai žinojo, kaip įdomiai perteikti informaciją...

Julija T

Labai gerai išmoko Python pagrindus. Ačiū mokytojui Ryčiui Antanavičiui.

Algimantas Neniškis
Alumni

Kur dirba BIT absolventai?

BIT studentas
Rūta R.
BIT studentas
Greta Č.
BIT studentas
Elžbieta Upė R.
BIT studentas
Žygimantas K.
BIT studentas
Orinta R.
BIT studentas
Vilma N.
BIT studentas
Greta C.
BIT studentas
Rūta R.
BIT studentas
Greta Č.
BIT studentas
Elžbieta Upė R.
BIT studentas
Žygimantas K.
BIT studentas
Orinta R.
BIT studentas
Vilma N.
BIT studentas
Greta C.
Partneriai

Mūsų partneriai -
tavo potencialūs darbdaviai

partneris partneris partneris partneris partneris partneris partneris partneris partneris partneris partneris
partneris partneris partneris partneris partneris partneris partneris partneris partneris partneris partneris
Metodas

Dėmesys praktiniams įgūdžiams

Mokiniai dalyvauja interaktyviose teorinėse paskaitose, kuriose dėstytojai taiko grįžtamojo ryšio metodą. Praktinė dalis sudaro didžiąją mokymų dalį: mokiniai atlieka įvairias praktines užduotis bei papildomai užtvirtina žinias dirbdami su mentoriais. Ši metodika veiksmingai paruošia realiam darbui.

Teorija

Teorinėms paskaitoms, kurių metu suteikiamas būtinas žinių pagrindas, o temos nagrinėjamos teoriniu aspektu, mokymo programoje skiriame 30 % turimo laiko.

30 %
Praktika

Praktinių įgūdžių tobulinimui, įvairių individualių ir grupinių užduočių atlikimui bei savarankiškoms sprendimų paieškoms kiekvieną savaitę skiriame net 70 % paskaitų. Jos papildomos susitikimais su tech rinkos atstovais.

70 %
Dėstytojai

Daugiau nei 200 dėstančių profesionalų

Robert Tarasevič

Duomenų analitikos dėstytojas

Jonas Grigas

Duomenų analitikos dėstytojas

Paulius Mileris

Duomenų analitikos dėstytojas

Gediminas Anza

Duomenų analitikos dėstytojas

Ugnius Prusevičius

Duomenų analitikos mentorius

Milda Vinickė

Duomenų analitikos mentorė

Ignas Mockus

Duomenų analitikos dėstytojas

Matas Ničajus

Duomenų analitikos mentorius

Kasparas Andrikys

Duomenų analitikos dėstytojas

Martynas Gedminas

Duomenų analitikos dėstytojas

Ina Ruškienė

Duomenų analitikos dėstytoja

Finansavimas

Lanksčios kursų finasavimo galimybės

Mokėk dalimis arba rinkis kitą patogų būdą – studijų paskolą ar savarankišką apmokėjimą. UŽT finansavimas šiuo metu laikinai atidarytas.

Sužinoti daugiau
1Mokėjimas dalimis
2Studijų paskola
3UŽT finansavimas

Mokėk dalimis arba rinkis kitą patogų būdą – studijų paskolą ar savarankišką apmokėjimą. UŽT finansavimas šiuo metu laikinai atidarytas.

Sužinoti daugiau
Reikalavimai
Amžius
18+
Išsilavinimas
Nuo vidurinio
Stojamojo testo balas
>10
Atranka
Motyvacinis laiškas
Sprendimas dėl priėmimo
BIT pasilieka teisę spręsti
Anglų k. lygis
Pradedantysis
Priėmimas

Kaip užsiregistruoti mokymams

1
Išsirinki tech programą

Išsirinki tau artimiausią širdžiai tech programą iš šių: .../ nuoroda/

Jei vis dar nežinai, kuri programa tau tiktų labiausiai, spręsk 2 min. testą, kuris padės atrasti tau tinkamiausią specialybę:...

2
Pakalbėki su BIT studijų konsultantu

Galbūt tavo galvoje sukasi šimtai klausimų? Drąsiai susisiek su mūsų konsultantu, kuris ne tik padės atrasti tinkamą tech programą, bet ir atsakys į visus tavo klausimus. Nedvejok ir skambink arba rašyk: +370 652 32000, lidija@bit.lt

3
Užpildyki registracijos formą

Kai apsispręsi, kurią programą nori mokytis, lauksime tavo registracijos užpildant šią formą: .../nuoroda. Ar jau jauti malonų jauduliuką žengiant pokyčio link?

Dažniausiai užduodami klausimai

Ką reiškia duomenų analitika?

Duomenų analitika tai procesas, kuris apima duomenų rinkimą, tvarkymą, analizavimą ir interpretavimą, siekiant gauti reikšmingus sprendimus, prognozes arba išvadas.

Kaip skiriasi duomenų analitika nuo duomenų kasybos (angl. data mining)?

Duomenų analitika apima visas veiklas, kurios susijusios su duomenų analize, o duomenų kasyba yra specifinė technologija, skirta išgryninti nežinomą arba naudingą informaciją iš didelių duomenų rinkinių.

Kodėl duomenų analitika yra svarbi verslo aplinkoje?

Duomenų analitika leidžia įmonėms išgauti iš duomenų naudingą informaciją, padedančią priimti informuotus sprendimus, optimizuoti veiklą, identifikuoti tendencijas ir gerinti verslo rezultatus.

Kaip duomenų analitika gali būti naudojama prognozuoti ateities įvykius?

Duomenų analitikoje naudojami statistikos metodai ir modeliai, leidžiantys prognozuoti ateities įvykius. Tai apima regresijos analizę, mašininį mokymąsi ir kitus metodus.

Kokie yra pagrindiniai duomenų analitikos įrankiai?

Pagrindiniai duomenų analitikos įrankiai apima programavimo kalbas, tokias kaip „Python“ arba „R“, duomenų bazes, statistikos paketus, duomenų vizualizacijos įrankius, kaip „Tableau“ arba „Power BI“, ir mašininio mokymosi platformas.

Kokie yra pagrindiniai žingsniai vykdant duomenų analizę?

Pagrindiniai duomenų analizės žingsniai apima duomenų rinkimą, jų tvarkymą, paaiškinamąjį duomenų analizės etapą, modeliavimą, vertinimą ir interpretavimą.

Kaip duomenų analitika gali būti naudojama optimizuojant verslo procesus?

Duomenų analitika gali būti naudojama optimizuojant verslo procesus identifikuojant efektyviausius veiklos būdus, mažinant sąnaudas, sprendžiant problemas ir tobulinant bendrą verslo veiklą.

Kokia yra pagrindinė idėja ir tikslai studijuojant duomenų analitiką?

Duomenų analitikos kursai suteikia įgūdžių efektyviai rinkti, tvarkyti ir analizuoti duomenis, siekiant gauti prasmingą informaciją ir priimti informuotus sprendimus. Tikslas yra įgyti įgūdžių, kurie yra vertingi įvairiose profesinėse srityse.

Ar būtina turėti programavimo žinių pradžioje studijuojant duomenų analitiką?

Nors programavimo žinios gali būti naudingos, dauguma duomenų analitikos studijų programų yra sukurtos taip, kad būtų prieinamos ir tiems, kurie neturi gilių programavimo žinių. Programavimo įgūdžiai gali būti įgyti studijų metu.

Kaip studijos duomenų analitikos srityje gali būti pritaikytos praktiniam darbui ir profesiniam tobulėjimui?

Dauguma duomenų analitikos studijų programų apima praktinius projektus ir galimybę dirbti su realiais duomenų rinkiniais. Taip pat galimos praktikos programos ir bendradarbiavimas su verslo įmonėmis, kas prisideda prie profesionalaus tobulėjimo.

Daugiau naudingos informacijos +