Kursy bazy danych - Katowice

Najpopularniejsze pakiety do wizualizacji danych w R

Podczas szkolenia uczestnicy poznają zasady tworzenia dobrych wizualizacji danych zarówno od strony estetycznej jak i merytorycznej.

Kurs obejmuje takie tematy jak wymogi regulacyjne w zakresie ochrony danych osobowych, rola i obowiązki inspektora ochrony danych, status inspektora ochrony danych, obowiązki na stanowisku oraz procedury oceny skutków i konsultacji z inspektorem ochrony danych oficer.

Według raportu StackOverflow z 2020 roku SQL jest 3 najpopularniejszym językiem programowania. Na kursie poznasz język, którym posługują się nie tylko programiści, ale i specjaliści od marketingu czy finansów. Dzięki zajęciom nauczysz się formułować trafne zapytania, zyskasz szybki dostęp do potrzebnych informacji i zwiększysz swoją wydajność w pracy! Ma to znaczenie zwłaszcza w przypadku rozbudowanych baz danych.

Ponad 90% istniejących danych na świecie powstało w ciągu ostatnich lat. Jest to obecnie najcenniejszy zasób na Ziemi. Dzięki naszemu kursowi w 2,5 miesiąca nauczysz się efektywnie wykorzystywać dane i usprawnisz swoją pracę.

Poznaj najczęściej używane systemy baz danych: zarówno relacyjne jak i NoSQL. Zapewnij sobie ciekawe możliwości kariery zawodowej dzięki znajomości szerokiego zakresu różnych baz oraz technik pracy.

Szkolenie pozwala zapoznać się z podstawami baz danych oraz językiem zapytań SQL niezbędnego w pracy testera.

Na kursie poznasz zasady analizy danych od podszewki! Dowiesz się czym zajmuje się analityk baz danych i jak wygląda jego codzienna praca. Nauczysz się jak może wyglądać struktura danych - ich podział i wzajemne relacje. Analiza danych opiera się też na znajomości języka SQL. I obsłudze narzędzia phpMyAdmin. Jako przyszły analityk danych - z pewnością będziesz pracował m.in. na tym programie. I Excelu. I Accessie. Nasz kurs wyposaży Cię w niezbędną wiedzę, która pozwoli Ci na sprawną analizę danych.

Trafiając kurs "Algorytmy i struktury danych" najprawdopodobniej nie są Ci obce takie pojęcie jak algorytmy i zapewne znasz co najmniej kilka sposobów na ich zapisanie. Prawdopodobnie posiadasz również wiedzę i umiejętności z zakresu programowania w dowolnym języku oraz spotkałeś/-aś się z tak popularną strukturą danych jaką jest tablica. W tym kursie zapoznasz się z najważniejszymi strukturami danych, które często mogą być bardziej efektywne od tablicy oraz z algorytmami, które na tych strukturach operują.

Apache Spark to jedna z najpopularniejszych technologii do przetwarzania danych Big Data. Łączy łatwość użycia z szybkością i uniwersalnością

Celem szkolenia jest zapoznanie uczestników z podstawowymi oraz zaawansowanymi narzędziami stosowanymi w analizach finansowych i sprzedażowych dużych zbiorów danych. Na szkoleniu poruszane są również zasady, metody oraz narzędzia storytellingu i data storytellingu. Szkolenie ma charakter praktyczny - 90% czasu wykonywane są przykłady w Excelu, Power Query, Power BI, Power Pivot i SQL Management Studio.

Przetwarzanie i analiza danych w języku R

Wizualizacja danych pozwala przekazać wiele informacji w postaci przystępnej i łatwo przyswajalnej. Python oferuje w tym zakresie potężne narzędzia umożliwiające tworzenie czytelnych i estetycznych wykresów dopasowanych do potrzeb różnych odbiorców

Analitycy danych, którzy mają już pewne doświadczenie i chcą dowiedzieć się „jak to zrobić w R” Osoby... Szkolenie pozwoli na łączenie wielu narzędzi, co z kolei umożliwia wykonywanie bardziej skomplikowanych analiz z użyciem większego wachlarza technik

Kurs ten jest adresowany głównie do absolwentów szkół ponadpodstawowych lub ponadgimnazjalnych, którzy chcą zdobyć lub pogłębić wiedzę statystyczną. Ułatwi on zrozumienie podstawowych pojęć z zakresu statystyki i umożliwi zapoznanie z wybranymi narzędziami wykorzystywanymi w analizie danych. W kursie przedstawiono pojęcia: statystyka, cecha, jednostka statystyczna, procesy masowe, opisano skale pomiarowe i etapy prowadzenia badań statystycznych, jak też mierniki, takie jak: średnia, dominanta, kwartyle, miary zmienności i asymetrii oraz zależności. Przedstawiono też podstawy wnioskowania statystycznego, w tym omówiono następujące zagadnienia: estymacja, minimalna liczebność próby, parametryczne testy istotności. Przedstawione kwestie zostały zilustrowane przykładami, w których krok po kroku omówiono procedurę postępowania. Zaprezentowany materiał wzbogacono także wyliczeniami prowadzonymi w Excelu.