Information and communication technologies
UAB Baltijos technologijų institutas
Duomenų analitika su Python
0.0
No ratings
Learning begins:
Tikslinama
320 (ac. h.)
Price from:
Tikslinama
About course
Information provided by the training provider
Abstract
Important information
Way of learning
-
Place
-
Language
-
Aukštos pridėtinės vertės programa
Yes
Minimum requirements for the participant
Education
Vidurinis išsilavinimas
Acquired and improved competencies
Ordinary:
Professional competencies:
Content of the learning program
| Topic name | Brief description of the topic |
|---|---|
|
Topic name
SQL pagrindai ir duomenų apdorojimo algoritmai
|
Brief description of the topic
Tema apima SQL užklausų kūrimo pagrindus, duomenų atranką, filtravimą ir agregavimą. Mokoma taikyti logikos principus, algoritmus ir duomenų struktūras duomenų apdorojimo procesuose. Aiškinami indeksavimo, užklausų optimizavimo ir skaičiavimo sistemų pagrindai. Dalyviai praktiškai analizuoja SQL užklausų veikimą ir taiko informacinių sistemų kūrimo metodus.
|
|
Topic name
Duomenų bazių projektavimas ir valdymas (Reliacinės ir NoSQL DB)
|
Brief description of the topic
Nagrinėjami reliacinių (MySQL, PostgreSQL) ir nerelacinių (MongoDB) duomenų bazių tipai, jų skirtumai ir taikymo galimybės. Dalyviai mokosi projektuoti reliacines ir NoSQL duomenų schemas, atlikti normalizaciją, modeliuoti ryšius ir valdyti duomenų struktūras. Praktinėse užduotyse kuriamos DB struktūros ir atliekamos CRUD operacijos analitinėms užduotims.
|
|
Topic name
Python duomenų analizei
|
Brief description of the topic
Mokoma naudoti Python įrankius duomenų importui, valymui, transformavimui ir analizei (pandas, NumPy, matplotlib). Tema apima Python taikymą analitinių ir taikomųjų programų kūrimui, duomenų apdorojimo logikos automatizavimui ir integracijai su SQL duomenų bazėmis. Supažindinama su dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi bibliotekų (scikit-learn) pagrindais.
|
|
Topic name
Duomenų vizualizacija ir ataskaitų kūrimas (Power BI)
|
Brief description of the topic
Dalyviai mokosi modeliuoti duomenis ir kurti interaktyvias ataskaitas Power BI aplinkoje. Aptariami ryšių modeliai, DAX formulės ir vizualizacijų dizaino principai. Praktinėse užduotyse kuriamos interaktyvios duomenų vizualizacijos, taikomos skaitmeninės priemonės rezultatų pristatymui.
|
|
Topic name
Skaitmeninės kompetencijos integruotas modulis
|
Brief description of the topic
Modulyje taikomi skaitmeniniai įrankiai duomenų integracijai, procesų automatizavimui ir bendradarbiavimui. Naudojamos Python automatizacijos priemonės, SQL duomenų paruošimas Power BI integracijai ir skaitmeninės platformos (GitHub, Teams). Dalyviai kuria integruotus mini projektus, taikydami analitinius ir programavimo įgūdžius.
|
|
Topic name
Statistika ir regresija
|
Brief description of the topic
Apžvelgiami statistinės analizės pagrindai: pasiskirstymai, koreliacija, regresija ir klasifikavimas. Dalyviai taiko Python ir ML bibliotekas (scikit-learn) modelių treniravimui, vertinimui ir rezultatų interpretavimui. Tema skirta praktiškai pritaikyti mašininio mokymosi metodus analitiniuose sprendimuose.
|
Duration of the learning programme
Duration of the learning programme: 320 (ac. h.)
Duration of practical contact work: 231 (ac. h.)
Duration of theoretical contact work: 89 (ac. h.)
Duration of self-employment: 0 (ac. h.)
Assessment
System / scale of assessment of acquired competencies: Įskaityta.
Important information
Way of learning
-
Place
-
Language
-
Aukštos pridėtinės vertės programa
Yes
Minimum requirements for the participant
Education
Vidurinis išsilavinimas
Timetables
Šiuo metu grupių nėra.Ratings
There are no ratings at the moment.Kainų istorija
Scroll to the top