Návrh Školení
Část 1: Základy Pythonu pro analytiku (3,5 hodiny)
· Modul 1: Svět datové analytiky (45 minut)
o Proč právě Python? Srovnání s Excelem a SQL v akademickém výzkumu.
o Příprava na úspěšné studium: Seznámení s nástroji Jupyter Notebooks a Google Colab.
Google Colab je snadnější variantou, neboť nenahlazuje instalaci, avšak vyžaduje stabilnější internetové připojení.
Pokud je to možné, účastníci si mohou Jupyter Notebooks také nainstalovat pro plynulejší práci.
· Modul 2: Základní stavební kameny dat (60 minut)
o Proměnné, typy dat (textové, celočíselné, desetinná čísla) a základní logika.
o Seznámení se seznamy a slovníky – jak Python ukládá informace.
· Modul 3: Praktické ukázky a cvičení v datové analýze s Pythonem (75 minut)
o Úvod do knihovny Pandas – průmyslového standardu pro manipulaci s daty.
o Praktická část: Načtení souborů ve formátu CSV, filtrování dat a výpočet základních statistik.
Část 2: Úvod do obchodní analytiky (2 hodiny)
· Modul 4: Myslení v duchu analýzy – přehled frameworku „Definovat otázku – Analyzovat data – Činit rozhodnutí“. Jak formulovat obchodní dotazy, které lze vyřešit pomocí dat.
· Modul 5: Popisná a prediktivní analýza – stručný přehled interpretace trendů a odhalování anomálií v finanční oblasti.
· Modul 6: Komunikace získaných poznatků – principy vyprávění příběhů na základě dat, tedy jak technické výsledky převést na smysluplná doporučení pro vedení společnosti.
Požadavky
- Základní povědomí o datové analýze
- Praktické zkušenosti s zpracováním dat
Reference (3)
Procvičování v Pythonu je velmi užitečné k pochopení základů.
Wildana Ramadhani - OJK
Kurz - Foundations of Data & Business Analytics
Přeloženo strojem
Skvělá prezentace a odborní lektoři
Khairunnisa Andira - OJK
Kurz - Foundations of Data & Business Analytics
Přeloženo strojem
Technické detaily
Naura Ainayyah - OJK
Kurz - Foundations of Data & Business Analytics
Přeloženo strojem
