Duomenų analitika

Pilnas programos pavadinimas: Duomenų analitika su Python

  • Mokykis online iš mokytojų-ekspertų
  • Įgyk darbo rinkai aktualių įgūdžių per 320 val
  • Gauk UŽT finansuojamą vietą
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:

Duomenų bazių projektavimas ir valdymas bei SQL pagrindai

Šiame modulyje dalyviai išmoks kurti pagrindines SQL užklausas, atlikti duomenų atranką, filtravimą ir agregavimą, taip pat supras duomenų apdorojimo logikos ir algoritmų principus. Jie susipažins su reliacinių duomenų bazių (MySQL, PostgreSQL) projektavimu – mokysis kurti duomenų schemas, normalizuoti lenteles ir modeliuoti ryšius.

Modulis taip pat apima nerelacinių NoSQL duomenų bazių (MongoDB) valdymą, jų privalumus ir praktinį CRUD operacijų atlikimą. Galiausiai studentai išmoks SQL užklausų optimizavimo ir indeksavimo principų, kurie leidžia ženkliai pagerinti duomenų apdorojimo našumą ir efektyvumą.

Python programavimas ir Duomenų Analizės Metodai

Šis modulis skirtas įsisavinti Python kaip pagrindinį įrankį duomenų analizei, valymui ir sudėtingesniems statistiniams bei mašininio mokymosi metodams taikyti. Dalyviai mokysis dirbti su Python aplinka ir pagrindinėmis bibliotekomis, tokiomis kaip pandas ir NumPy, skirtomis duomenų importui, valymui, transformavimui ir integracijai su SQL duomenų bazėmis.

Studentai supras statistinės analizės pagrindus – duomenų pasiskirstymus, koreliacijas ir pagrindinius skaičiavimo metodus. Taip pat bus mokomasi taikyti regresijos ir klasifikavimo modelius, juos treniruoti ir vertinti naudojant scikit-learn. Modulį užbaigs praktinės procesų automatizavimo temos, kuriose Python bus naudojamas efektyviam duomenų apdorojimo srautų automatizavimui.

Duomenų Vizualizacija ir Ataskaitų Kūrimas

Šis modulis apjungia visus įgytus duomenų analizės įgūdžius ir sutelkia dėmesį į vizualų rezultatų pateikimą bei profesionalių ataskaitų kūrimą. Dalyviai mokysis efektyvių vizualizacijų dizaino principų ir dirbs su Python bibliotekomis, tokiomis kaip matplotlib, kuriant informatyvias grafikas.

Studentai susipažins su Power BI aplinka, išmoks importuoti ir modeliuoti duomenis, kurti lentelių ryšius bei taikyti DAX formules sudėtingiems skaičiavimams. Modulį užbaigs praktiniai interaktyvių ataskaitų ir dashboardų kūrimo užsiėmimai, leidžiantys aiškiai ir vizualiai pateikti analitinius rezultatus.

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
2240 eur.
Dėstymo kalba
Lietuvių
Finansavimas
Trukmė
8 sav. (320 val. )
Programos kodas
22406130032
Programos forma
Neformali
Pradžia
2026-01-26, Kaunas
2026-01-26, Kaunas
2026-01-26, Vilnius
2026-01-26, Klaipėda
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 +