Kurs analiza danych

Kurs analiza danych

Excel jako narzędzie w analizie danych

  1. Efektywne korzystanie z Excela 
  2. Skróty klawiaturowe 
  3. Nazywanie komórek 
  4. Tabele
  5. Formuły i najczęściej stosowane funkcje 
  6. Funkcje logiczne 
  7. Funkcje wyszukiwania 
  8. Funkcje wspomagające podejmowanie decyzji 
  9. Funkcje matematyczne i statystyczne 
  10. Formuły i funkcje tablicowe
  11. Przygotowanie danych do analizy 
  12. Tworzenie tabel — dobre praktyki 
  13. Przeglądanie danych: autofiltry oraz filtr zaawansowany 
  14. Usuwanie duplikatów 
  15. Narzędzie Tekst jako kolumny 
  16. Funkcje tekstowe 
  17. Eliminowanie błędów w danych
  18. Współpraca w Excelu i tworzenie arkuszy dla innych użytkowników 
  19. Sprawdzanie poprawności danych 
  20. Ochrona arkusza i blokowanie komórek 
  21. Ukrywanie formuł i zabezpieczanie arkusza 
  22. Tworzenie własnych formularzy i stosowanie formantów
  23. Tabele przestawne 
  24. Tworzenie tabeli przestawnej 
  25. Modyfikacja tabeli przestawnej 
  26. Filtrowanie i sortowanie 
  27. Fragmentatory
  28. Grupowanie danych 
  29. Analiza porównawcza z wykorzystaniem tabeli przestawnej 
  30. Pola i elementy obliczeniowe
  31. Rozszerzenie możliwości tabel przestawnych 
  32. Power Pivot 
  33. Dodawanie tabel Excela do modelu 
  34. Tworzenie sprzężeń pomiędzy tabelami 
  35. Pobieranie do modelu danych z innych źródeł
  36. Tworzenie hierarchii 
  37. Formatowanie danych 
  38. Sortowanie, filtrowanie i ukrywanie danych
  39. Analizy sytuacyjne i optymalizacja 
  40. Analizy scenariuszy 
  41. Menedżer scenariuszy 
  42. Szukaj wyniku 
  43. Solver
  44. Korzystanie z danych zewnętrznych 
  45. Import danych z zewnętrznych baz danych (MS Access, SQL Server), 
  46. Import danych z plików tekstowych 
  47. Import danych ze stron internetowych 
  48. Eksport danych
  49. Pobieranie i przekształcanie danych z użyciem Power Query 
  50. Importowanie danych (m.in. z Internetu i baz danych) 
  51. Przygotowanie danych do analizy 
  52. Wprowadzenie do formuł języka M 
  53. Przekształcanie raportów do formy umożliwiającej dalszą analizę
  54. Wizualizacja danych za pomocą formatowania warunkowego 
  55. Wykorzystanie wbudowanych szablonów 
  56. Tworzenie reguł opartych na formułach 
  57. Obrazowanie udziałów, rozbieżności i stanów wyjątkowych

Wizualizacja danych

  1. Wizualizacja danych za pomocą wykresów
  2. Rodzaje wykresów i ich zastosowania 
  3. Style wykresów – gotowe i własne 
  4. Wykresy niestandardowe 
  5. Wykresy oparte o pogrupowane dane 
  6. Wykresy częstości 
  7. Wykresy czasowe 
  8. Wykresy przestawne
  9. Interaktywna analiza scenariuszy – kokpit menedżerski 
  10. Sterowanie parametrami raportów za pomocą formantów 
  11. Wykresy z możliwością wyboru wyświetlanych serii 
  12. Sprzęganie tabel i wykresów przestawnych za pomocą fragmentatorów

Metody statystyczne

  1. Analysis Toolpak – uruchamianie i używanie
  2. Wstęp do metodologii statystycznej 
  3. Podstawowe pojęcia: populacja, próba, zmienne losowe, hipoteza, istotność statystyczna 
  4. Dobór próby – zasady zbierania danych
  5. Statystyka opisowa 
  6. Podstawowe funkcje i statystyki opisowe: średnia, mediana, wariancja, odchylenie standardowe, skośność, kurtoza 
  7. Częstość, częstość względna i skumulowana, kwantyle 
  8. Histogramy i szeregi rozdzielcze 
  9. Analiza trendów przy pomocy wykresów
  10. Statystyka matematyczna
  11. Podstawowe pojęcia: prawdopodobieństwo, rozkład, najczęściej używane rozkłady (normalny, wykładniczy, t-Studenta, chi kwadrat) 
  12. Generowanie liczb losowych o różnych rozkładach 
  13. Najważniejsze testy statystyczne w zastosowaniach: test t-Studenta, test z, test F, test chi kwadrat, analiza wariancji 
  14. Wyszukiwanie potencjalnych zależności pomiędzy danymi: kowariancja i korelacja – obliczanie i interpretacja
  15. Badanie trendów i przewidywanie: analiza regresji. 
  16. Analiza przebiegu danych i prognozowanie – średnia ruchoma, wygładzanie szeregów czasowych, wygładzanie wykładnicze
  17. Co dalej? 
  18. Prezentacja metod eksploracji danych z wykorzystaniem uczenia maszynowego

MS Access

  1. Wprowadzenie do programu Microsoft Access 2016 
  2. Zastosowanie i możliwości programu 
  3. Budowa baz danych Accessa: formularze, tabele, kwerendy, raporty 
  4. Podstawy korzystania z gotowych baz danych stworzonych w Accessie 
  5. Import/eksport danych pomiędzy Excelem a Accessem 
  6. Kiedy używać Accessa, a kiedy Excela?
  7. Podstawy projektowania baz danych
  8. Tworzenie tabel 
  9. Typy danych 
  10. Relacje pomiędzy tabelami, klucze obce i klucze główne 
  11. Wartości domyślne
  12. Kwerendy 
  13. Kreator kwerend 
  14. Widok projektowania kwerendy
  15. Formularze 
  16. Kreator formularzy 
  17. Widok projektowania formularza
  18. Raporty 
  19. Kreator raportów 
  20. Widok projektowania raportu
  21. Drukowanie danych i raportów

Czas trwania

Kurs obejmuje 80 godzin lekcyjnych.