Išmok apdoroti ir analizuoti didelius duomenų kiekius
Ši programa sukurta praktikuojančių profesionalų ir pritaikyta aktualiausiems darbo rinkos poreikiams. Sužinok, ko išmoksi kiekviename programos modulyje:
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 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.
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.
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.
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.
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 – 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.
2023m. 91 % BIT absolventų sėkmingai įsidarbino per 6 mėnesius
2016–2021 m. BIT absolventų atlyginimų vidurkis ūgtelėjo beveik 50 %
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.
Teorinėms paskaitoms, kurių metu suteikiamas būtinas žinių pagrindas, o temos nagrinėjamos teoriniu aspektu, mokymo programoje skiriame 30 % turimo laiko.
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.
Mokėk dalimis arba rinkis kitą patogų būdą – studijų paskolą ar savarankišką apmokėjimą. UŽT finansavimas šiuo metu laikinai atidarytas.
Mokėk dalimis arba rinkis kitą patogų būdą – studijų paskolą ar savarankišką apmokėjimą. UŽT finansavimas šiuo metu laikinai atidarytas.
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:...
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
Kai apsispręsi, kurią programą nori mokytis, lauksime tavo registracijos užpildant šią formą: .../nuoroda. Ar jau jauti malonų jauduliuką žengiant pokyčio link?
Duomenų analitika tai procesas, kuris apima duomenų rinkimą, tvarkymą, analizavimą ir interpretavimą, siekiant gauti reikšmingus sprendimus, prognozes arba išvadas.
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.
Duomenų analitika leidžia įmonėms išgauti iš duomenų naudingą informaciją, padedančią priimti informuotus sprendimus, optimizuoti veiklą, identifikuoti tendencijas ir gerinti verslo rezultatus.
Duomenų analitikoje naudojami statistikos metodai ir modeliai, leidžiantys prognozuoti ateities įvykius. Tai apima regresijos analizę, mašininį mokymąsi ir kitus metodus.
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.
Pagrindiniai duomenų analizės žingsniai apima duomenų rinkimą, jų tvarkymą, paaiškinamąjį duomenų analizės etapą, modeliavimą, vertinimą ir interpretavimą.
Duomenų analitika gali būti naudojama optimizuojant verslo procesus identifikuojant efektyviausius veiklos būdus, mažinant sąnaudas, sprendžiant problemas ir tobulinant bendrą verslo veiklą.
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.
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.
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 +