Návrh Školení
Část 1: Základy Pythonu pro analytiku (3,5 hodiny)
· Modul 1: Krajina analytiky (45 minut)
o Proč Python? Porovnání Pythonu s Excelem a SQL v akademickém výzkumu.
o Cesta k úspěchu: Úvod do Jupyter Notebooks a Google Colab.
Google Colab bude jednodušší, protože nepotřebujete nic instalovat, ale budete potřebovat silnější internetové připojení.
Pokud je to možné, mohou účastníci nainstalovat Jupyter Notebooks pro plynulejší zážitek.
· Modul 2: Stavební kameny dat (60 minut)
o Proměnné, datové typy (řetězce, celá čísla, plovoucí desetinná čárka) a základní logika.
o Porozumění seznamům a slovníkům – jak Python ukládá informace.
· Modul 3: Demonstrace a laboratoř Pythonu pro datovou analýzu (75 minut)
o Úvod do Pandas: Průmyslový standard pro manipulaci s daty.
o Praktická část: Načtení souboru CSV, filtrování dat a výpočet základních statistik.
Část 2: Úvod do business analytiky (2,0 hodiny)
· Modul 4: Analytický přístup: Pochopení rámce "Zadat-analyzovat-podat". Jak definovat obchodní otázky, na které data mohou odpovědět.
· Modul 5: Popisná versus prediktivní analýza: Přehled o interpretaci trendů a odhalování anomálií v finančním kontextu.
· Modul 6: Komunikování poznatků: Principy vyprávění na základě dat – převod technických výstupů na doporučení pro vedení.
Požadavky
- Porozumění principům datové analytiky
- Zkušenosti s zpracováním dat
Reference (2)
Provádění cvičení
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurz - QGIS for Geographic Information System
Přeloženo strojem
Praktické příklady nám umožnily skutečně pochopit, jak program funguje. Dobré vysvětlení a integrace teoretických konceptů a jejich souvislost s praktickými aplikacemi.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurz - ArcGIS Fundamentals
Přeloženo strojem
