Szkolenie z analizy danych i biznesowej inteligencji

Chociaż szkolenie jest otwarte dla początkujących, warto mieć podstawową wiedzę na temat analizy danych. Zapoznanie się z podstawowymi pojęciami, takimi jak eksploracja danych, statystyka podstawowa i wizualizacja danych, pomoże w lepszym zrozumieniu omawianych tematów.

Jeśli uczestnik ma dostęp do narzędzi do analizy danych, takich jak Python, R, Excel, Tableau czy Power BI, warto wcześniej zapoznać się z nimi i spróbować wykonać proste analizy danych. Wiedza praktyczna z wybranych narzędzi pozwoli na efektywnie korzystanie z omawianych zagadnień podczas szkolenia.

Warto wcześniej zastanowić się nad konkretnymi pytaniami biznesowymi lub scenariuszami, w których uczestnik chciałby wykorzystać analizę danych. Może to obejmować analizę wyników sprzedaży, identyfikację trendów konsumenckich, prognozowanie wyników finansowych itp. Przygotowanie konkretnych przypadków z biznesu pomoże w lepszym zrozumieniu zastosowania analizy danych.

Gotowością do nauki i udziału w dyskusjach. Szkolenie z analizy danych i biznesowej inteligencji stworzone jest jako interaktywna platforma do zdobywania wiedzy i wymiany doświadczeń z innymi uczestnikami. Pamiętaj, że najważniejsze jest chęć nauki i zaangażowanie w proces szkoleniowy. Biorąc aktywny udział i zadając pytania, uczestnicy zyskają maksymalną wartość z tego szkolenia.

9:00 – 9:30

Rejestracja uczestników, powitanie, wprowadzenie do celów szkolenia

9:30 – 10:30

Wprowadzenie do analizy danych i biznesowej inteligencji.

-Definicje i podstawowe pojęcia

-Znaczenie analizy danych w biznesie

-Korzyści wynikające z analizy danych

-Praktyczne zastosowania analizy danych

-Przegląd narzędzi i technologii

10:30 – 10:45

Przerwa na kawę

10:45 – 12:30

Eksploracja danych: techniki, narzędzia i metody eksploracyjnej analizy danych. Oto więcej informacji na ten temat:

• Definicja eksploracji danych

• Przygotowanie danych

• Wizualizacja danych

• Statystyka opisowa

• Techniki eksploracyjne

• Narzędzia eksploracyjne

12:30 – 13:30

Przerwa na lunch

13:30 – 15:00

Analiza danych w praktyce.

• Studia przypadków: Przedstawimy uczestnikom rzeczywiste studia przypadków, w których analiza danych odegrała kluczową rolę w rozwiązywaniu problemów biznesowych.

• Omówienie problemów biznesowych: Przed rozpoczęciem ćwiczeń praktycznych omówimy konkretny problem biznesowy, który będzie stanowił punkt wyjścia dla analizy danych.

• Praktyczne ćwiczenia. Mogą to być zadania takie jak eksploracja danych, wizualizacja danych, tworzenie modeli predykcyjnych, analiza związków czy analiza segmentacji.

• Wykorzystanie narzędzi i technik: Uczestnicy będą korzystać z różnych narzędzi i technik analizy danych, które zostaną wprowadzone wcześniej podczas szkolenia.

• Interpretacja i prezentacja wyników.

15:00 – 15:15

Przerwa na kawę

15:15 – 17:00

Wizualizacja danych: prezentacja i interpretacja wyników analizy danych za pomocą narzędzi wizualizacyjnych.

• Znaczenie wizualizacji danych

• Wybór odpowiednich narzędzi wizualizacyjnych

• Wybór odpowiednich typów wykresów

• Projektowanie czytelnych i atrakcyjnych wizualizacji

• Interpretacja wyników wizualizacji

-Efektywne prezentacje wizualizacji

9:00 – 10:30

Techniki zaawansowane w analizie danych: modelowanie statystyczne, regresja, klasyfikacja.

-Modelowanie statystyczne

-Omówimy techniki regresji, które są szeroko stosowane w analizie danych.

-Przedstawimy uczestnikom techniki klasyfikacji, które są używane do przyporządkowania obiektów do określonych klas.

-Przejdziemy do klasyfikacji jako techniki analizy danych, która pozwala przewidywać przynależność do określonych klas na podstawie cech lub zmiennych.

-Przygotowanie danych

-Optymalizacja modeli

-Wyjaśnimy, jak interpretować wyniki modeli statystycznych, regresji i klasyfikacji. Będziemy omawiać miary oceny modeli, takie jak R-kwadrat, MSE, AUC, precyzja, czułość, specyficzność, oraz jak wyciągać wnioski i podejmować decyzje na podstawie wyników analizy.

10:30 – 10:45

Przerwa na kawę

10:45 – 12:30

Narzędzia do analizy danych: wprowadzenie do narzędzi takich jak Python, R, Excel, Tableau, Power BI itp.

-podstawy programowania w Pythonie oraz wykorzystywać go do manipulacji.

-zapoznanie się z podstawami R oraz wykorzystania go do analizy danych i generowania wyników.

-wykorzystywanie funkcji i formuł w Excelu do przetwarzania danych, tworzenia podsumowań, wykresów i analizy danych.

-podstawy tworzenia wizualizacji w Tableau, łączenia danych, tworzenia dashboardów i prezentacji wyników.

-podstawy tworzenia wizualizacji w Power BI, łączenia różnych źródeł danych, tworzenia interaktywnych raportów i udostępniania wyników analizy danych.

-Inne narzędzia:SAS, SPSS, MATLAB, KNIME itp.

12:30 – 13:30

Przerwa na lunch

13:30 – 15:00

Praktyczne zastosowanie narzędzi analizy danych w biznesie: tworzenie raportów, dashboardów i prezentacji

15:00 – 15:15

Przerwa na kawę

15:15 – 17:00

Analiza wyników biznesowych: interpretacja danych, identyfikacja trendów i wzorców, podejmowanie decyzji opartych na faktach

9:00 – 10:30

Zaawansowane techniki w biznesowej inteligencji: hurtownie danych, eksploracja wielowymiarowa, analiza zaawansowana

10:30 – 10:45

Przerwa na kawę

10:45 – 12:30

Big Data i analiza dużych zbiorów danych: wprowadzenie do technologii i narzędzi

12:30 – 13:30

Przerwa na lunch

13:30 – 15:00

Bezpieczeństwo danych: zagrożenia, praktyki bezpieczeństwa, zabezpieczanie danych biznesowych

15:00 – 15:15

Przerwa na kawę

15:15 – 17:00

Zakończenie szkolenia, podsumowanie, sesja pytań i odpowiedzi

Podczas wykładów omawiane są teoretyczne aspekty analizy danych, metody, narzędzia i praktyczne zastosowania. Wykłady mogą być wzbogacone o prezentacje multimedialne, zestawy slajdów i przykłady z życia rzeczywistego.

Są interaktywnymi sesjami, podczas których uczestnicy mają okazję do praktycznego zastosowania wiedzy i umiejętności w analizie danych.

Uczestnicy analizują i rozwiązują realne problemy, korzystając z technik i narzędzi omówionych na szkoleniu.

Uczestnicy mają możliwość samodzielnego wykonywania zadań, manipulowania danymi, tworzenia modeli, wizualizacji danych i interpretowania wyników.

Grupowe zadania, takie jak projektowanie i prezentowanie rozwiązań, mogą również angażować uczestników i umożliwiać im uczenie się od siebie nawzajem.

Korzystając z platform e-learningowych, uczestnicy mają dostęp do treści szkoleniowych, zasobów, ćwiczeń i interakcji z instruktorem za pośrednictwem Internetu.

Na początku uczestnicy zdobywają podstawową wiedzę z zakresu analizy danych i biznesowej inteligencji.

Uczestnicy uczą się przetwarzania danych, czyli zbierania, czyszczenia, integrowania i przygotowywania danych do analizy. Omawiane są różne techniki i narzędzia służące do manipulacji danymi, takie jak filtrowanie, sortowanie, łączenie tabel itp.

Uczestnicy poznają różne metody wizualizacji danych jak wykresy, wykresy punktowe, histogramy itp. Dodatkowo omawiane są techniki eksploracyjne, takie jak clustering (grupowanie) i analiza skupień, które pomagają w identyfikacji segmentów i wzorców w danych.

Omawiane są techniki modelowania, takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne itp. Uczestnicy uczą się, jak budować modele na podstawie danych historycznych i jak używać ich do prognozowania przyszłych wyników. Dodatkowo, omawiane są metody oceny jakości modeli i unikania problemów związanych z overfittingiem (nadmiernym dopasowaniem modelu).

Ostatni etap skupia się na interpretacji i komunikacji wyników analizy danych. Uczestnicy uczą się, jak prezentować wyniki analizy w sposób zrozumiały i przekonujący dla różnych odbiorców. Omawiane są techniki wizualizacji danych, tworzenia raportów i prezentacji, które pomagają w efektywnym przekazywaniu informacji uzyskanych z analizy danych.

Omawiamy podstawowe koncepcje, metody, narzędzia i techniki stosowane w analizie danych, aby uczestnicy mieli solidne fundamenty do dalszego rozwoju.

Uczestnicy zdobywają umiejętności w zakresie przetwarzania, eksploracji, modelowania i wizualizacji danych. Poprzez praktyczne ćwiczenia i studia przypadków, uczestnicy mają możliwość bezpośredniego zastosowania zdobytej wiedzy.

Uczestnicy dowiadują się, jak analiza danych może być wykorzystywana do podejmowania lepszych decyzji biznesowych, identyfikowania trendów rynkowych, optymalizowania procesów biznesowych i tworzenia strategii opartych na danych.

Prezentujemy różnorodne studia przypadków i praktyczne ćwiczenia, które pozwalają uczestnikom na praktyczne stosowanie zdobytej wiedzy. To umożliwia im zrozumienie realnych wyzwań związanych z analizą danych i rozwijanie umiejętności rozwiązywania problemów.

Możliwość interakcji z doświadczonymi ekspertami z obszaru analizy danych i biznesowej inteligencji. Mogą zadawać pytania, uzyskiwać wyjaśnienia i korzystać z ich wiedzy i doświadczenia w praktycznych zastosowaniach.

Materiały te zawierają teoretyczne podstawy, praktyczne przykłady, instrukcje dotyczące narzędzi i technik oraz dodatkowe źródła informacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy otrzymują certyfikat ukończenia, który potwierdza zdobytą wiedzę i umiejętności w zakresie analizy danych i biznesowej inteligencji.Certyfikat ten może być cennym atutem w rozwoju zawodowym uczestników i podniesieniu ich wartości na rynku pracy.

Naszym celem jest zapewnienie wartościowego i praktycznego doświadczenia szkoleniowego, które umożliwi uczestnikom skuteczne wykorzystanie analizy danych i biznesowej inteligencji w swojej pracy i rozwoju zawodowym.