Podatkovna analiza

2. SKLOP: PODATKOVNA ANALIZA

Podatkovna analitičarka se ukvarja z uporabo, organizacijo in ocenjevanjem podatkov, da bi naredila sklepe in vodila poslovne odločitve. Analitičarka uporablja tako medosebne kot tehnične veščine, da uspe v svoji vlogi. Nekatere tehnične veščine, ki jih potrebujejo strokovnjakinje na področju podatkovne analitike, vključujejo poznavanje SQL-a, preglednic, statističnih programskih jezikov in strojnega učenja. Poleg tehničnih veščin so pomembne tudi medosebne veščine, kot so komunikacija, sodelovanje in sposobnost reševanja problemov. Strokovnjakinje na področju podatkovne analitike so ključnega pomena za uspeh podjetij.

 

Cilj izobraževanja za podatkovno analizo je udeleženkam olajšati razumevanje podatkov z načrtovanjem in izdelavo podatkovnih modelov za doseganje željene poslovne vrednosti.

 

 

Podatkovna analiza (20 ur)

S pomočjo sodobnih poslovnih in drugih sistemov informacijske tehnologije smo zbrali ogromne količine podatkov. Zbrane podatke lahko izkoristimo za učenje, kako izboljšati naše poslovanje in naše storitve. Podatkovna analiza je postala praktično nepogrešljiv del modernega poslovanja. V tem tečaju se bomo seznanili s teoretičnimi osnovami za podatkovno analizo, pregledali procese in korake pri pridobivanju informacij iz podatkov ter preko primerov videli, kako proces poteka s pomočjo orodij in storitev podjetja Microsoft.

  1. Uvod v poslovno inteligenco
  2. Logično modeliranje podatkov za analitske aplikacije
  3. Skladiščenje podatkov s pomočjo strežnika MS SQL Server
  4. Predstavitev aplikacij in storitev Power BI
  5. Zajem in čiščenje podatkov s pomočjo jezika T-SQL in orodja Power Query
  6. Priprava podatkovnega modela v Power BI
  7. Uporaba orodja MS Excel za poslovno inteligenco
  8. Priprava poročil v orodju Power BI Desktop
  9. Objavljanje in distribucija poročil s pomočjo Power BI Service
  10. Zaključek – priporočila za nadaljnje učenje, certificiranje, vprašanja, odgovori in evalvacija

 

Termini:

1. skupina: 26.9., 28.9., 3.10. in 5.10.2023 med 8:30 in 12:30 uro

2. skupina: 21.11., 23.11., 28.11. in 30.11.2023 med 16:30 in 20:30 uro

 

Poglobljeno v podatkovne analize (32 ur)

S pomočjo sodobnih poslovnih in drugih sistemov informacijske tehnologije smo zbrali ogromne količine podatkov. Zbrane podatke lahko izkoristimo za učenje, kako izboljšati naše poslovanje in naše storitve. Podatkovna analiza je postala praktično nepogrešljiv del modernega poslovanja. V tem tečaju se bomo seznanili s teoretičnimi osnovami za podatkovno analizo, pregledali procese in korake pri pridobivanju informacij iz podatkov ter preko primerov videli, kako proces poteka s pomočjo orodij in storitev podjetja Microsoft. Predstavili bomo napredno analiziranje podatkov s statističnimi metodami in s pomočjo podatkovne znanosti. Pogovorili se bomo tudi o optimizaciji podatkovnih modelov in poročil, da bo hitrost analiziranja primerna tudi za najbolj zahtevne uporabnike

  1. Uvod v poslovno inteligenco
  2. Logično modeliranje podatkov za analitske aplikacije
  3. Skladiščenje podatkov s pomočjo strežnika MS SQL Server
  4. Analiza prednosti shranjevanja podatkov v stolpčnem načinu
  5. Predstavitev aplikacij in storitev Power BI
  6. Zajem in čiščenje podatkov s pomočjo jezika T-SQL in orodja Power Query
  7. Priprava podatkovnega modela v Power BI
  8. Uporaba orodja MS Excel za poslovno inteligenco
  9. Priprava poročil v orodju Power BI Desktop
  10. Objavljanje in distribucija poročil s pomočjo Power BI Service
  11. Podatkovna znanost v Power BI in s pomočjo jezikov R in Python
  12. Optimizacija podatkovnega modela in poročil
  13. Zaključek – priporočila za nadaljnje učenje, certificiranje, vprašanja, odgovori in evalvacija

 

Termini:

32 urni program: 16.10., 18.10., 20.10., 23.10., 25.10. in 27.10.2023 med 16:30 in 20:30 uro

 

Naročnik projekta: Ministrstvo za digitalno preobrazbo

Projekt se izvaja v okviru javnega naročila JN-5/2023: Izvedba pilotnih usposabljanj za ženske s področja IKT in je financiran s strani Ministrstva za digitalno preobrazbo.