Хибридна обука

Обука за Data Analyst

Обука за ефективно и ефикасно носење на значајни одлуки базирани на податоци.
Искористи ја експертизата на Data Masters и стекни аналитички вештини кои ќе ја олеснат твојата секојдневна работа.

Почеток:

Април 2024

Времетраење:

16 недели (91 час)

Динамика:

Две предавања неделно
(17:30-20:00) 

Работилници:

Секој втор петок
(17:30-20:00)

Цена:

Early Bird цена:
36.000 денари

Редовна цена: 
39.000 денари

Опис на обуката

Обуката започнува со запознавање со податочни типови во MS SQL Server и изучување на синтакса за креирање, ажурирање и бришење на податоци.

Продолжува со читање, разбирање, анализирање и претпроцесирање на истите податоци во програмскиот јазик Python. 

Обуката се комплетира со дескриптивна визуелизација на направените анализи во Microsoft Power BI.

 

На обуката се стекнуваш со практично искуство преку работилниците, каде ќе применуваш техники за анализа на податоци научени на предавањата во сценарија од реални проекти. Работиш со сетови на податоци приспособени за донесување на бизнис одлуки или финансиска анализа, со што се стекнуваш со применливи вештини за областа во којашто работиш.

Модули

Вовед во SQL

  • Вовед во бази на податоци
  • Запознавање со MS SQL Server
  • Креирање и импортирање на табели
  • Поставување на прашања до база
  • Трансформирање и интерпретирање на резултати
  • Спојување на табели по клуч
  • Селектирање на колони
  • Филтрирање на редови
  • Агрегатни функции
  • Сортирање и групирање
  • ETL (Extract, Transform, Load)

Обработка на
податоци со Python

  • Вовед во програмирање со Python
  • Податочни типови
  • Вчитување, прибирање и анализа на податоци со Python
  • Податочни структури
  • Манипулирање со податочните структури
  • Функции во Python
  • Библиотеки за анализа и визуелизација

Визуелизација во Microsoft Power BI

  • Користење на алатката Power BI за визуелизација на податоци
  • Разбирање на Power BI Desktop и неговите компоненти
  • Поврзување на Power BI со различни типови извори
  • Модели на податоци
  • Работење со различни прикази на моделот на податоци
  • Комбинирање на графици во dashboard
  • Креирање пресметани колони и мерки
  • Градење односи помеѓу различни табели
  • Креирање извештај со различни типови на интерактивна визуелизација
  • Извршување на Python скрипти директно во Power BI

Оваа обука е тебе доколку работиш/имаш познавање од:

  • Банкарски сектор
  • Корпоративни финансии
  • Финансиски консалтинг
  • Сметководство
  • Осигурување
  • Инвестициски фондови
  • Ревизија или супервизија
  • Актуарство
  • Буџетирање
  • Креирање и делегирање извештаи
  • Проектирање продажба и приходи
  • Пресметка на раст и трошоци
  • Проектно менаџирање
  • Бизнис во области како што се маркетинг, увоз/извоз, царинење, транспорт, градежништво, медицина, производство
0 +
Број на студенти на Академијата
0 +
Домени на нашите студенти
0 +
Број на кариерни промени и кариерен напредок

Искуства на нашите студенти

Цели на обуката

Мартина Наумовска, ко-основач на академијата и раководител на Data Science секторот во Data Masters

„Од искуството досега, сите оние кои што решиле да направат промена во нивните животи и кариера не се покајале. Инвестицијата во себе и во својата иднина е најдобриот подарок што секој од нас може да си го даде, а ние како Data Masters сме спремни несебично да го пренесеме своето знаење и да ги водиме студентите до остварување на сопствените цели.“

Примери за case studies обработени на обуката

Креирање на dashboard за анализа на кредитно портфолио

Движење на каматни стапки по продукт (според намената може да се направи поделба на автомобилски, станбен, потрошувачки кредит) во различен период.

Дали има кредити кои се предвреме ликвидирани (според моментално салдо и години на отплата).

Учество на продукти во вкупното кредитно портфолио во различен временски период.

Анализа за изложеност на кредитен ризик.

Перформанси на кредитно портфолио во даден временски период.

Квалитет на обезбедување, вредност на колатералите.

Каква е диверзификацијата на портфолиото според сегментација на клиенти (работна позиција, искуство, место на живеење).

Дали има релација помеѓу вредност на обезбедување и останатите варијабли.

Процена на ризик на обезбедување.

Пресметка на нето каматни приходи по временски период.

Креирање на dashboard за анализа на големопродажен бизнис

Учество на продукти во вкупното портфолио во различен временски период.

Корелација помеѓу трендовите на продажба и останатите варијабли.

Предвидување на куповна моќ на клиентите.

Постојан увид во залихите на продуктите. 

Одредување на попусти за различни куповни категории. 

Максимизирање на профитабилност на големопродажна компанија. 

Увид во бруто профит низ месеци, по продукти и региони.

Следење на залихите и нивниот животен тек во реално време.

Дистрибуција на попусти по категории и нивно влијание врз бруто профитот.

Клучни индикатори на перформанс на продуктите.

Направи го првиот чекор кон твојата нова иднина.