Szkolenie Młodszy Analityk

• Dla kogo?

• Szkolenie Młodszy Analityk skierowany jest do osób, które chcą rozpocząć pracę związaną z szeroko pojętą analizą danych. Przede wszystkich powinni zainteresować się nim studenci i absolwenci kierunków takich, jak ekonomia, informatyka, matematyka, zarządzanie oraz innych kierunków ścisłych lub technicznych, dla których stanowić on będzie bardzo pożądane na rynku pracy rozwinięcie i poszerzenie ich kompetencji.

• Dlaczego warto zostać analitykiem?

• Wszelkiego rodzaju dane (sprzedażowe, pomiarowe, ankietowe) coraz częściej nazywane są „ropą naftową XXI wieku”. Według strony pracuj.pl mediana wynagrodzenia analityka danych wynosi 6000 zł. Wysoko wyspecjalizowani pracownicy tej branży, zajmujący się np. zagadnieniami big data, często zarabiają kilkukrotnie więcej.

• Miejsce i czas trwania szkolenia

• Szkolenia odbywają się w różnych miastach Polski, po zebraniu wymaganej liczebności grupy.
• 16 godzin (sobota i niedziela, w tym dwie przerwy obiadowe).

• Wielkość grup

• Szkolenie jest realizowane w grupach nie większych niż 12 osób.

• Wymagania wstępne

• Umiejętność obsługi komputera
• Podstawowa znajomość programu MS Excel
• Umiejętność logicznego myślenia

• Czy na szkolenie muszę przynosić własny laptop?

• Szkolenie odbywa się w sali wyposażonej w stanowiska komputerowe z odpowiednim oprogramowaniem, zatem korzystanie z własnego komputera nie jest konieczne. Aby móc ćwiczyć poznane umiejętności w domu w trakcie i po zakończeniu szkolenia, każdy uczestnik otrzymuje pendrive’a, na który może skopiować wyniki swojej pracy podczas zajęć.

• Pomoce naukowe

• Każdy uczestnik otrzymuje materiały szkoleniowe: listę zadań do zrobienia oraz skryptem zawierającym informacje poznawane na szkoleniu.

Program szkolenia

Dzień I

MS Excel w analizie danych

• Przypomnienie potrzebnych funkcjonalności Excela

• Skróty klawiszowe
• Nazwy obiektów, komórek, zakresów
• Tabele i wykresy
• Funkcje, funkcje tablicowe

• Tworzenie bazy danych

• Projektowanie bazy
• Podstawowe zasady wprowadzania danych
• Dostosowywanie danych zewnętrznych: import danych z plików tekstowych, dane atomowe
• Usuwanie duplikatów
• Sortowanie i filtrowanie
• Scalanie i rozdzielanie danych

• Tabele przestawne

• Tworzenie i modyfikacja
• Filtrowanie i sortowanie
• Pola obliczeniowe
• Fragmentatory
• Zaawansowane możliwości tabel przestawnych

• Wizualizacja danych

• Rodzaje wykresów, dobór wykresu do danych
• Formatowanie elementów wykresu
• Style wykresów
• Wykresy o wielu seriach danych
• Wykresy dla danych pogrupowanych
• Wykresy niestandardowe
• Wykresy częstości
• Wykresy czasowe
• Wykresy przestawne

• Tworzenie arkuszy dla innych użytkowników

• Sprawdzanie poprawności danych
• Tworzenie formularzy
• Tworzenie list rozwijanych
• Ochrona i zabezpieczanie arkusza: blokowanie komórek, ukrywanie formuł, ochrona hasłem

• Analiza sytuacyjna

• Analiza scenariuszy
• Menedżer scenariuszy

Dzień II

Elementy statystyki opisowej i matematycznej

• Statystyka opisowa

• Najważniejsze statystyki opisowe: średnie, wariancja, odchylenie standardowe, zakres zmienności, rozstęp, skośność, kurtoza, dominanta, kwantyle
• Szeregi szczegółowe, rozdzielcze punktowe i rozdzielcze przedziałowe; histogramy
• Liczebność, częstość, częstość względna i skumulowana

• Statystyka opisowa w MS Excel

• Praktyczne wykorzystanie funkcji statystycznych
• Dodatek Analysis ToolPack
• Zalety i wady formuł statystycznych i dodatku Analysis ToolPack
• Automatyzacja wykresów na przykładzie histogramu automatycznie dostosowującego się do danych

• Elementy rachunku prawdopodobieństwa

• Podstawowe pojęcia rachunku prawdopodobieństwa (zdarzenie losowe, zdarzenie elementarne, przestrzeń zdarzeń elementarnych, klasyczna definicja prawdopodobieństwa)

• Statystyka matematyczna

• Podstawowe pojęcia statystyki matematycznej (próba losowa, populacja, zmienne losowe dyskretne i ciągłe, problemy i hipotezy badawcze, obszar krytyczny i istotność statystyczna)
• Rozkład zmiennej losowej, przykłady rozkładów (normalny, t-Studenta, chi kwadrat)
• Test statystyczny, testy parametryczne i nieparametryczne, ważniejsze testy statystyczne
• Analiza korelacji
• Analiza regresji
• Dodatek Analysis ToolPack do rozwiązywania problemów z zakresu statystyki matematycznej

 

* Po okazaniu ważnej legitymacji studenckiej