Data Analitikası Mütəxəssisi

Ətraflı məlumat üçün:

 Ətraflı məlumat almaq və təlimin qiymətini öyrənmək üçün qeydiyyatdan keçin və ya bizimlə əlaqə saxlayın.

64 Saat / 3 ay

Həftədə 3 dəfə 2 saat; Proqramın 16 saat hissəsi praktik dərslərdən ibarətdir.

Başlanğıc səviyyə

Bu proqram yeni başlayanlar üçün nəzərdə tutulub.

Hər mövzu üzrə dərs vəsaiti

PPT təqdimat, onlayn resurslar və əlavə dərs vəsaiti

Təlimin keçirilmə formatı

Dərslər həm onlayn həm də ənənəvi olaraq təlim mərkəzində keçirilir. Proqram üzrə mentor dəstəyi nəzərdə tutulub

Uğurla bitirmə "SERTİFİKATI"

Verilən tapşırıq və sonda "Final Project" uğurla yerinə yetirən iştirakçılar Uğur Sertifikatı ilə təltif ediləcək

Təlimçi

Fatimə Qurbanova

Data Engineer / University of Tartu

Kurs Haqqında

Bu təlim proqramında sizlər təhlil metodları, Python, SQL və Power Bi kimi bir çox analitik vasitələr və alətlərdən istifadə etməyi və data analitikası barəsində bilməli olduğunuz əsas anlayışları öyrənəcəksiniz. Sizlər proqramda iştirak etməklə data təhlil üçün ilkin hazırlıqları, sadə statistik təhlil aparmağı, datanı doğru və faydalı formatda vizualizasiya etməyi, və məlumatları təhlil edərək doğru praqnoz verməyi öyrənəcəksiniz!

Bu təlim proqramı sizlərə real və praktik keysləri ilə işləmə və analitik bacarıqların tətbiq etmə təcrübəsini qazandıracaq.

Kursda nə öyrənəcəksiniz?

  • Data təhlili zamanı əsas addımları mənimsəmək və Data Analist kimi düşünmə texnikaları;
  • Məlumat bazalarına sorğu etmək və əlaqəli verilənlər bazası anlayışlarını araşdırmaq üçün SQL ilə işləməyi;
  • Python'u dilini anlamağı və Jupyter'dən istifadə edərək Python proqramlaşdırma dilinin tətbiqi;
  • Data setlərdən istifadə, təmizləmə, məlumatları təhlil etməyi, Python istifadə edərək məlumat modellərini və kanallarını qurmağı və qiymətləndirməyi;
  • Power Bi və Python proqramlarında məlumatları vizual olaraq təqdim etməyi;
  • Python-dan istifadə edərək real keysləri həll etmək üçün müxtəlif təhlil modelləri və alqoritmlərini tətbiq etməyi;
  • Ehtimal, nəticə və modelləşdirmə və bunları praktikada necə tətbiq etmək kimi statistik anlayışlar;
  • Unix / Linux, git və GitHub və RStudio kimi data scientist-lərin tətbiq etdiyi vacib alətlərlə tanış olmaq;
  • Big data təhlil etmək və ehtimal edilən modelləşdirmə və statistik istinad yolu ilə məlumatlara əsaslanan proqnozlar vermək.

Təlim proqramı kimlər üçündür

  • Data Analitikasını daha dərindən öyrənmək istəyən hər kəs üçün
  • Daha peşakar və dərin təhlil aparmaq istəyən Data Analistlər
  • Big data ilə işləmək istəyən satış və marketinq menecerləri
  • Gələcək karyerasını Machine Learning və AI sahəsində görmək istəyən gənclər

Tövsiyə Edilir

  • Riyaziyyat və statistika mövzuları üzrə təməl biliklərin olması.
  • Pre-intermediate səviyyəsində İngilis dili bacarığı
  • Kompüter və internətə çıxış imkanlarının olması.

Resurslar

Kurs müddətində sizlər hər mövzu üzrə elektron dərs vəsaiti və real keyslər üzrə praktik tapşırıqlar və həll yolları ilə tanış olacaqsınız. Bundan əlavə mövzudan aslı olaraq sizlər əlavə resusrlar ilə təmin ediləcək və daha dərindən mövzunu öyrənmək üçün internet resurslardan necə istifadə etmənin yollarını mənimsəyəcəksiniz.

Təlim kursu üçün təqdim olunan açıq mənbəli və pulsuz proqram təminatları köməyi ilə Data Analitikasını öyrənəcəksiniz.


Təlim Proqramı

Module 1 - Introduction to Data Analytics

  • What is Data Analytics?
  • Application areas of Data Analytics
  • How Data Analytics works?
  • Data steward
  • Course Logistics
  • Assignment 1

Modul 2 - Basic Programming

  • Introduction to Python
  • Understanding the variables
  • Python libraries
  • Python dictionaries
  • Functions
  • List, Tuples, Arrays and Packages
  • Assignment 2

Modul 3 - Statistics

  • Introduction to Statistics
  • Classical probability theory
  • Random variables
  • Population and sample
  • Estimation Function
  • Methods for deriving estimates
  • Confidence interval estimates
  • Hypothesis testing
  • Types of data, measures of dependence
  • Assignment 3

Modul 4 - SQL

  • Selecting single / multiple columns
  • Learning to Count
  • Filtering the rows
  • Null and Is not null
  • Like and Not like
  • Joins (Left, right, inner, outer)
  • Aggregate Functions
  • Sorting and Grouping
  • Assignment 4

Modul 5 - Data Cleaning

  • Importance of Data Cleaning
  • Exploring and detecting
  • Missing values
  • Irrelevant columns
  • Summarizing and replacing missing values
  • Untidy characters
  • Cleaning process
  • Assignment 5

Modul 6 - Descriptive Analysis and Visualization

  • Intuition VS Data based decisions
  • Characteristics of Data
  • Explanatory Data Analysis (EDA)
  • Interactive Visualization
  • Understanding data with statistical measures
  • Understanding data by plotting the data
  • Assignment 6

Modul 7 - Collect, Combine and Transform Data with Power BI

  • Introducing to Power Query
  • Loading from Excel Workbooks (from tables, sheets) & CSV
  • Loading multiple files from folder
  • Loading from the Web
  • Appending Data
  • Merging Data
  • Data Preparation (adding different types of columns, rows, working with numbers, text, dates, etc.)
  • Tableau ilə daşbord və storitelinqin yaradılması
  • Grouping Data

Modul 8 - Data Modelling in Power Bi

  • Introducing to data models
  • Dim tables and Fact tables
  • Primary and Foreign keys
  • Snowflake and Star schemas
  • Principles of Normalization and Denormalization
  • Filter Direction in table relationships
  • Active vs inactive relationships
  • Defining hierarchies in tables
  • Hiding Fields from client tool
  • Assignment 7

Module 9 - Analysis Data with DAX (Data Analysis Expressions)

  • Calculated Columns and Measures (row context and filter context)
  • Evaluation context and relationships
  • Aggregation functions (SUM, COUNT, AVERAGE, DIVIDE, COUNTROWS, DISTINCTCOUNT)
  • Aggregators and iterators (SUMX, AVERAGEX)
  • Relational functions (RELATED, RELATEDTABLE)
  • Filter and Table functions (FILTER, ALL)
  • The most important function CALCULATE function, how it differs from other functions
  • Time Intelligence functions (Standard calendar)
  • Assignment 8

Modul 10 - Visualizing Data with Power BI Reports

  • Exploring the Report view in Power BI
  • Insert objects, charts, visuals and slicers
  • Report Formatting options (Visualizations settings)
  • Report Filtering options
  • Report Interactions
  • Report Bookmarks
  • Publishing to Power BI Service
  • Assignment 9

“FINAL PROJECT” / CAPSTONE

Class Schedule

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur.

Purus sit amet volutpat consequat mauris nunc congue. Ullamcorper morbi tincidunt ornare massa eget egestas purus viverra accumsan. Gravida neque convallis a cras semper auctor neque.

WeeksTimeSunMonTueWedThuFriSat
One07:00Intro of GrammerDiscuss the last class
How to write
Standard Practice
How words work
Practice at your home
Practice at your home
Two08:00Intro of SentencesParts of speechWord makingPatterns of sentencePhrasesClausesSentence problems
Three09:00Intro of VerbsFinite verbsLinking verbsAuxiliary verbsTransitive verbIntransitive verbVerb Phrases
Four10:00Intro of NounsFunction of NounsNoun stringNominalisationsForm of PronounsFunction of PronounsProblems of Pronouns
Five11:00Intro of AdjectivesFormFunctionsHow to useRoyal orderDegrees of comparisonAdjectival sequencing
Six12:00Intro of ConjunctionIntro of AdverbsFormFunctionDegreesPlacementIntensifiers
Seven13:00Intro of PrepositionsHow to identifyHow to write a paragraphProblems of prepositionsFunction of prepositionsCommon prepositionsWrite a paragraph
Eight14:00Intro of PunctuationMain punctuationPunctuation problemsHow to explorePunctuation marksOther punctuationEnd lesson of the course

Vitae ultricies leo integer malesuada nunc vel risus. Vitae purus faucibus ornare suspendisse sed nisi. Fermentum et sollicitudin ac orci phasellus egestas tellus.

Approach: Video interviews, mini-lectures, readings, quizzes, writing activities, and writing assignments.

Iştirakçıların Rəyi

  • 1 week ago

Lalə Quliyeva - ADA Universiteti (məzun)

Python ile Data Science" kursuna qoşulmazdan əvvəl bu sahə haqqında çox məhdud biliklərim var idi.  Kursda cəmi 2 ay ərzində böyük həcmdə lakin lakonik şəkildə məlumat əldə etdim. Bunun üçün Ülviyyə müəlliməyə və G&I Academy of Business-ə dərin təşəkkürümü bildirirəm. Data Science-da marağı olan hər kəsə bu təlim mərkəzini tövsiyyə edirəm
  • 1 week ago

Dilarə Quluzadə - AzTU (Müəllimə)

2 aylıq kurs müddətində data analizə giriş, data analizin prosesli, əlaqəli elm sahələri, intelləktual analizin üsul və vasitələri, tətbiq sahələri haqqında təməl biliklər Ülviyyə Cəfərlinin peşəkar metorluğu ilə mükəmməl tədris olundu. G&I Consulting Group komandasınının hər bir üzvünə və Ülviyyə Cəfərli olmaqla təşəkkürümü bildirirəm. ?

Müraciət et