Data Analytics за компании
Обука за унапредување на вештини кај вработените со цел ефективна и ефикасна анализа на податоците во вашата компанија.
Зошто Data Analytics за компании?
Секоја компанија континуирано создава и работи со големи количини на податоци. Кога податоците се користат за бизнис планирање и носење на одлуки, прагот за грешки се намалува, а можноста за унапредување на бизнисот е поголема. Зголемениот обем на податоци создава потреба за напуштање на традиционалниот (мануелен) начин на нивно собирање, складирање и анализирање во Ексел.
![](https://academy.datamasters.ai/wp-content/uploads/2023/01/db-1.jpg)
Нашата пракса покажа дека спојот на SQL, Python и Power BI резултира со зголемена ефективност и ефикасност при работата во компаниите.
Со SQL и MS SQL Server вашите вработени ќе се стекнат со знаења за складирање, ажурирање и бришење на различни типови на податоци, но и да поставуваат „прашања“ до базата, прилагодени на вашите компаниски потреби.
Следниот чекор е изучување на програмскиот јазик Python, кој овозможува анализирање и извлекување на заклучоци од издвоените податоци.
Финално, со совладување на алатката Microsoft Power BI, вашите вработени ќе бидат способни да генерираат визуелизации на анализите, за информативен и автоматски приказ на податоците.
Data Analytics за компании ги спојува трите најважни аспекти кои се основа на науката за податоци (Data Science) и бизнис интелигенцијата (Business Intelligence).
Акцентот на обуката е ставен на функционалните детали на технологиите и алатките и како вашите вработени може да ги имплементираат во секојдневното функционирање на компанијата, без притоа да имаат претходно познавање од трите посочени алатки што се дел од програмата на обуката.
Програма Data Analytics за компании
SQL и MS Server
- Запознавање со алатката MS SQL Server
- Податочни типови
- Основни и условни SQL наредби
- Синтакса за креирање, ажурирање и бришење на податоци
- Податочни групирања
- Поставување на прашања до база на податоци
- Трансформирање/интерпретирање на аутпут
- ЕТЛ процес
Python
- Основи на програмскиот јазик
- Податочни типови
- Податочни структури и манипулација со истите
- Логички оператори и аритметички операции
- Условни изрази, циклуси и функции
- Вчитување и прибирање на податоците
- Библиотеки за анализа и визуелизација
Microsoft Power BI
- Запознавање со алатката
- Поврзување со извори на податоци
- Различни визуелни прикази на податоците
- Кoмбинирање на графици во dashboard
- Извршување на Python скрипти директно во Power BI
- Креирање на финален визуелен извештај
Advanced Analytics
- Предиктивна аналитика со Python
- Прибирање на податоци во база
- Детекција на предиктор субјект
- Детекција на таргет настан
- Моделирање (регресија, невронски мрежи или дрво на одлука)
- Прескриптивна аналитика со Python
- Користење на предиктивните резултати за идни цели
- Машинско учење
- Оптимизација
Бизнис сектори за кои се препорачува обуката
![](https://academy.datamasters.ai/wp-content/uploads/2023/01/finansii.png)
Финансии
![](https://academy.datamasters.ai/wp-content/uploads/2023/01/maloprodazba.png)
Продажба
![](https://academy.datamasters.ai/wp-content/uploads/2023/01/group-66.png)
Маркетинг
![](https://academy.datamasters.ai/wp-content/uploads/2023/01/hr.png)
Човечки ресурси
![](https://academy.datamasters.ai/wp-content/uploads/2023/01/it.png)
Development
(ИТ сектор)
![](https://academy.datamasters.ai/wp-content/uploads/2020/04/martina-naumovska-1.png)
Мартина Наумовска, ко-основач на академијата и раководител на Data Science секторот во Data Masters
"Data Analytics претставува комбинација од математика, програмирање и воедно познавање на бизнисот на кој таа комбинација се применува. Бидејќи во денешно време покрај поседување на доменско знаење и бизнис процесите, неопходно е и да се знаат алатките со кои тие процеси може да се оптимизираат, овој вид на обука е идеален начин да се обединат двете нешта со цел создавање на решение што ќе биде технички употребливо. Во компаниите секојдневно се имплементираат решенија, но оние компании кои имаат кадар кој е обучен да користи алатки во комбинација со доменското знаење што веќе го поседуваат имаат далеку поголема предност и се поефикасни во имплементацијата."