Blog

Python alapú középhaladó Data Analyst képzés

Python alapú középhaladó Data Analyst képzés

Mentorált online képzés tanúsítvánnyal

// TANULJ VELÜNK

Mit várhatsz a képzéstől?

Ehhez első lépésként elsajátítod a Python programozási nyelv használatát, ami egy egyszerű, de erős, és széles körben elterjedt nyelv az adattudomány területén. Segítségével könnyen összekapcsolhatók különböző adatforrások, könyvtárak és szolgáltatások. Továbbá…

Megtanulod használni az adatelemzéshez, adatátalakításhoz és adattisztításhoz használt Pandas könyvtárat

Elsajátítod az adatvizualizációhoz, diagramok készítéséhez használt Matplotlib könyvtárat

Elmélyülsz a statisztikai adatelemzéshez kiváló Seaborn, illetve SciPy könyvtárakat (és ezen a területen a Pandas és Matplotlib is be fog segíteni)

Megtanulod a Gépi Tanulás, azaz Machine Learning segítségével különböző előrejelzések, predikciók készítéséhez használt Scikit-Learn könyvtárat

Elsajátítod a a többdimenziós tömbökkel gyorsabb kalkulációt lehetővé tevő NumPy könyvtárat is

Magabiztos data analyst ismeretekre teszel szert a Python programozási nyelv használatával

Oktatód
és mentorod

Oktatóink mindannyian az iparág vezető technológiai vállalatainak (Microsoft, Evosoft, Autsoft, Telekom, EPAM, Starschema, Interactive Brokers, stb.) szakemberei, átlagosan több mint 10 éves gyakorlati tapasztalattal.

// MENTOROD

Ismerd meg mentorod

Hallgasd meg leendő mentorodat, aki értékes információkkal lát el a tanfolyammal kapcsolatban!

// TANULJ VELÜNK

Hogyan fogsz tanulni?

E-learning anyagok, önálló tempóban

Amit otthon, távolról, rugalmasan tanulhatsz, miért kellene egy (virtuális) oktatóteremben hallgatnod? A tanfolyam elvégzéséhez szükséges ismereteket digitális tananyagok (pl. vezetett kódolási videók) formájában nyújtjuk egy több mint 300.000 hallgató által használt online oktatási platformon keresztül.

Minden héten számtalan gyakorlófeladatot kell megoldanod, hogy a friss tudást már menet közben alkalmazd. A tananyagok feldolgozása és a gyakorlati projektek elvégzése kb. 8-12 óra befektetést igényel hetente.

A tanfolyam során visszajelzést kapsz az oktatóktól a feltöltött projektjeidre (videó vagy szöveges formában). Emellett bármikor kérdezhetsz tőlük írásban, és részt vehetsz a heti élő foglalkozásokon, ahol akár a képernyő megosztásával is megbeszélhetitek az aktuális projekteket vagy a nehézségeket.

Minden kurzusnak van egy saját Discord csoportja, ahol megoszthatod a tapasztalataidat a többiekkel, és ahol partnereket találhatsz, akikkel gyakorolhatsz. A létszámot korlátozzuk, hogy az oktató(k)nak biztosan elég figyelme jusson minden résztvevőre, így Rád is.

A tanfolyam végén vizsgát kell tenned, amely általában egy tesztből és egy gyakorlati vizsgafeladatból áll, a teljes tananyag alapján. Sikeres elvégzése után személyre szabott tanúsítványt kapsz, amelyet az önéletrajzodhoz és a Linkedin profilodhoz kapcsolhatsz.

Miért szeretnek hallgatóink nálunk tanulni?

Miért szeretnek hallgatóink nálunk tanulni?

Minőségbiztosított és ellenőrzött tananyag

Elismert iparági szakértő oktatók és mentorok

Iparágban elismert tanúsítvány

Rugalmas időbeosztás, munka melletti online tanulási lehetőségek

IT szakemberekből álló globális közösség

Pénzvisszafizetési garancia és kamatmentes részletfizetési opció

Jó társaságban leszel!

Már több mint 150 hazai és nemzetközi cég munkatársa képezte magát tovább nálunk.

// // TUDTAD?

A munkáltatók 83%-a finanszírozza a munkatársak képzését, ne felejtsd el megkérdezni a tiédet!

Tematika

  • Az Anaconda Navigator telepítése
  • A Jupyter Notebook fejlesztői környezet elindítása
  • Beviteli (input) módok
  • A Python nyelv helyesírása
  • Adatok kiíratása, megjelenítése
  • A változók használata
  • Mappák, elérési utak helyesírása
  • Mappák tartalmának elérése – az „OS” modul
  • Osztás, maradék
  • Hatványozás, gyökvonás
  • A változók főbb adattípusai
  • Nagybetű, kisbetű átalakítások
  • Felesleges szóközök törlése
  • Szövegek lecserélése
  • Szöveg keresése egy másik szövegen belül (tartalmaz, kezdődik, végződik)
  • A szövegek „szeletelése” (slicing: bal, közép, jobb)
  • Szövegek szétbontása, összefűzése és formázása
  • A „Pandas” könyvtár (library)
  • Mappák és fájlok alapadatai
  • CSV fájlok beolvasása a Dataframe-be
  • Adatok a Dataframe-ről
  • Minden szó nagy kezdőbetűvel Dataframe oszlopban
  • Felesleges szóközök levágása az oszlopban
  • Szövegek lecserélése az oszlopban
  • A Dataframe oszlopainak szétdarabolása
  • Oszlopok összefűzése, egyesítése
  • Oszlopok adattípusának megváltoztatása
  • Oszlopok, sorok törlése
  • Oszlopok átnevezése
  • Oszlopok sorrendjének átrendezése
  • Új oszlopok hozzáadása
  • Sorok rendezése
  • Adatok exportálása CSV fájlba
  • Markdown létrehozása
  • A feladatok külön programokba szervezése
  • Más Python programok futtatása
  • Az index „reset”-elése
  • „Slicing” (szeletelés), szűrések a Dataframe-ben
  • Ismétlődések eltávolítása
  • Új „ID” indexoszlop beszúrása
  • Szövegek gyors lecserélése a Python kódban
  • Adatok exportálása új Excel fájlba
  • Adatok exportálása meglévő Excel fájlba
  • Adatok importálása SQL adatbázisból
  • Hasznos billentyűparancsok – bármilyen módban
  • Hasznos billentyűparancsok – Szerkesztés módban
  • Hasznos billentyűparancsok – Parancs módban
  • Dátumok kezelése
  • A hibák „elfogása” (TRY – EXCEPT)
  • Adatok bekérése a felhasználótól (INPUT)
  • Mappák létrehozása, törlése a fájlrendszerben
  • Fájlok törlése a fájlrendszerből
  • Értesítések hangjelzéssel
  • Notebook-ok másolása
  • Egyéni, saját függvények definiálása (def)
  • A futási idő mérése
  • A „lambda” egyéni függvények
  • Számok kerekítése
  • Feltételek (IF)
  • Szövegek keresése az IF segítségével
  • Bináris változók (igaz vagy hamis)
  • Ciklus (FOR)
  • Ciklus (WHILE)
  • Végigfutás ciklussal egy mappa fájljain
  • Több fájl összefűzése egy Dataframe-ben
  • Dimenziótáblák létrehozása több fájlból
  • Listák létrehozása
  • Listaelemek hozzáadása, módosítása, törlése
  • Végigfutás ciklussal a lista elemein
  • Adott elemek elérése egy listában
  • Szövegek felosztása listába
  • Szövegek összefűzése listából
  • Nem numerikus elemek eltávolítása a listából
  • A listák közötti különbség megtalálása
  • Változók, listák stb. törlése a memóriából
  • Kódunk egyszerűsítése listákkal
  • Adatok beolvasása Excel-fájlokból Dataframe-be
  • Az üres értékekkel rendelkező sorok vagy oszlopok törlése
  • Azonos fejlécű oszlopok kezelése
  • Dataframe oszlopok szűrése szöveg alapján
  • Oszlop- vagy sor értékek hozzáadása a listához
  • Dataframe oszlopok szűrése listával
  • Két Dataframe egyesítése az értékek kikereséséhez
  • CSV-fájlok importálása speciális paraméterekkel
  • Nagy méretű CSV-fájlok importálása (több millió soros)
  • Szótár (Dictionary) készítése
  • Végigfutás ciklussal a Szótár elemein
  • Listák „összepárosítása” Szótárba
  • Listákban ismétlődések eltávolítása Szótárral
  • Dataframe oszlopok vagy adatok átnevezése szótárral
  • Végigfutás ciklussal oszlopokon
  • Végigfutás ciklussal sorokon
  • Végigfutás ciklussal bizonyos fájlokon
  • Sablon programok készítése
  • Számítások oszlop értékekkel
  • Hiányzó (üres) értékek az oszlopokban
  • Oszlop értékek összesítése (összeg, átlag stb.)
  • Sor értékek összesítése
  • Tartományok megadása az értékek alapján
  • Csoportonkénti összesítés – Pivot tábla
  • Diagramok készítése
  • Táblázatok közötti különbségek keresése
  • Az utolsó sor indexe egy Excel-táblázatban
  • Írás az Excel-fájlok adott celláiba
  • Záró vizsgafeladat – I. Modul
  • Adatok importálása Pandas dataframe-be
  • Az adatok előkészítése
  • Pivot táblák készítése
  • Vonaldiagramok létrehozása
  • Formázások (szín, marker, stílus)
  • Diagramok csak marker-ekkel
  • Adatfeliratok hozzáadása a diagramokhoz
  • Területdiagramok
  • Függőleges sáv (oszlop) diagramok
  • Vízszintes sáv diagramok
  • Kördiagramok
  • Többszörös vonaldiagramok
  • Halmozott függőleges és vízszintes sáv diagramok
  • Mintázat (hatch) stílusok
  • Kombinált diagramok
  • A diagramok elmentése fájlba
  • Több aldiagram egymás mellett/alatt, „Dashboard” készítése
  • Interaktív diagramok létrehozása
  • Interaktív diagramok szűrése Widget-ekkel
  • Leíró statisztikák (medián, átlag, percentilisek stb.)
  • Az adathalmaz leggyakoribb eleme (módusz)
  • Az adatok eloszlásának vizualizálása: Hisztogram
  • A Dobozábra (Boxplot) diagram
  • A Pontdiagram
  • Változók közötti összefüggések (korreláció)
  • Hipotézis tesztelés
  • Könyvtárak és modulok (hierarchia)
  • A SciPy könyvtár
  • A Ferdeség (Skewness) és a Kurtózis
  • Normális eloszlású a minta? (Normalitás teszt)
  • Az output feltételes színezése
  • Normalitás teszt valószínűségi Q-Q diagrammal
  • A variancia homogenitásának tesztelése (Levene-próba)
  • Különbözik-e 2 csoport átlaga? (t-próba)
  • Különbözik-e 2-nél több csoport átlaga? (ANOVA)
  • Egyéni Python vizualizációk készítése a Power BI-ban
  • Mi az a NumPy?
  • Hogyan tárolódnak az értékek a memóriában?
  • Listák vs NumPy tömbök (arrays)
  • Az elemenkénti számítási elv
  • Lista hozzáadása a NumPy tömbhöz
  • Egész (integer) típusú tömb létrehozása
  • A tömbök fontos tulajdonságai
  • A NumPy tömb vs Lista elemeinek tárolási mérete
  • A lebegőpontos szám (float) típusú tömbök
  • Pandas dataframe hozzáadása NumPy tömbhöz
  • Futás idő összehasonlítás (Pandas dataframe vs. lista vs. NumPy tömb)
  • Elemek elérése tömbökben (szeletelés, slicing)
  • Tömbök elemeinek módosítása
  • Kalkulációk a NumPy tömbökkel
  • Tömbök létrehozása meghatározott értékekkel
  • Adattípus módosítása, értékek kerekítése
  • Tömbök transzponálása
  • A tömbök megfordítása
  • Sorok vagy oszlopok megfordítása
  • A tömbök sorba rendezése
  • Tömbök másolása
  • A tömbök alakjának megváltoztatása (reshape)
  • Koordináta tömbök létrehozása
  • Dátumok és idők kezelése
  • A fő Gépi Tanulási (Machine Learning) algoritmusok
  • Regresszió vs osztályozás (classification)
  • Osztályozás kategória – algoritmus: Döntési Fa (Decision Tree)
    • Adatok importálása
    • A Feature (X) és a Label (Y) adatkészletek létrehozása
    • A Scikit-Learn könyvtár
    • A modell építése és betanítása
    • Előrejelzések, predikciók adása új adatokra
    • Az adatkészlet felosztása Betanítási és Tesztelési adatkészletekre
    • Előrejelzések, predikciók adása a Tesztelési adatkészletre
    • Pontossági, precizitási pontszám
    • Mentsük el a modellt egy külön fájlba
  • Regresszió kategória – algoritmus: Lineáris Regresszió – 1 változó
    • Adatok importálása, előkészítése, átalakítása, tisztítása
    • A Feature (X) és a Label (Y) adatkészletek létrehozása
    • Az adatkészlet felosztása Betanítási és Tesztelési adatkészletekre
    • A regressziós modell építése és betanítása
    • A regressziós egyenlet
    • Előrejelzések, predikciók adása a Tesztelési adatkészletre
    • A regresszió hibája
    • Előrejelzések, predikciók adása új adatokra
    • A futási idő kiszámítása 
  • Regresszió kategória – algoritmus: Többszörös Lineáris Regresszió – több változó (numerikus)
    • Adatok importálása
    • A Feature (X) és a Label (Y) adatkészletek létrehozása
    • A többszörös lineáris regressziós egyenlet
    • Előrejelzések, predikciók adása új adatokra
    • 3D diagram készítése a Többszörös Lineáris Regresszióhoz
  • Több változós adatkészlet (numerikus és kategorikus)
  • Adat előkészítés (Data Preparation), adattisztítás
    • Adatok importálása
    • „Segédprogramok” létrehozása pl. az adatok előkészítéséhez
    • A segédprogram függvényeinek használata a fő programban
    • Változótípusok: Kategorikus és Numerikus
    • Kerüljük el az „Adatszivárgást” (data leakage)
    • Kategorikus és numerikus változók szétválogatása
    • A hiányzó értékek pótlása
    • Transzformátorok létrehozása
    • Oszlop-transzformátor: transzformátor hozzárendelése adott oszlopokhoz
    • A tényleges átalakítások elvégzése az adatkészleten
    • Az Ordinális kategorikus változók numerikussá konvertálása
    • Az Nominális kategorikus változók numerikussá konvertálása
    • A Numerikus változók skálázása
    • A feladatok egymás után fűzése Pipeline-ban
  • Regresszió kategória – algoritmus: Többszörös Lineáris Regresszió – több változó (numerikus és kategorikus)
    • Az adat előkészítés lefuttatása
    • A regressziós modell építése, betanítása és tesztelése
    • A tényleges vs előrejelzett értékek megjelenítése diagramon
    • Az RMSE skálázott változók esetén
    • Előrejelzések, predikciók adása új adatokra
  • Osztályozás kategória – algoritmus: Többszörös Logisztikus Regresszió – több változó (numerikus és kategorikus)
    • A logisztikus regressziós modell
    • A logisztikus regresszió egyenlete
    • A tényleges vs előrejelzett értékek megjelenítése
    • A logisztikus regressziós egyenlet visszaellenőrzése
  • Záró vizsgafeladat – II. Modul

// ELŐKÖVETELMÉNY

Milyen előzetes ismeretekre van szükség a részvételhez?

A képzés nem igényel előzetes programozási tapasztalatot (a Python alapjaitól indulunk), de hasznos lehet a tapasztalat más programnyelvben (pl. VBA), előny még az adattáblák kezelésének (Excel, Power BI ill. hasonló programok) haladó szintű ismerete, és az is előny, ha a résztvevő rendelkezik alapvető statisztikai ismeretekkel.

// ELISMERT TANÚSÍTVÁNY

Minőségbiztosított képzések

Képzéseink szakmai minőségbiztosítását és tanúsítványaink érvényesítését az iparági vezető technológiai vállalatok és a közép-kelet-európai régió egyik legjobb műszaki egyeteme, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem végzi, amely több mint 70 éve foglalkozik villamosmérnöki és informatikai oktatással.

Tanfolyamaink sikeres záróvizsgáját követően tanúsítványt kapsz, amelyet önéletrajzodhoz és Linkedin profilodhoz csatolhatsz.

Ez a tanúsítvány nemcsak azt bizonyítja, hogy elsajátítottad az adott ismereteket, hanem a szakmai előmeneteledet is segíti, hiszen már maga a tény, hogy teszel fejlődésedért, azt mutatja, hogy valóban sikeres akarsz lenni.

ADATOK A SZOFTVERFEJLESZTÉSBEN

Alapos, sok mindenre kiterjedő ismeretanyagot fed le, de azért vannak benne üresjáratok – gondolom, marketing okból.

Halász Zsolt

Hallgatói közösség

A több mint 4000 tagot számláló hallgatói közösségünket főként olyan, az iparágban vezető IT-cégek és szoftverfejlesztő cégek munkatársai alkotják, akik folyamatosan fejleszteni szeretnék meglévő készségeiket.

Légy Te is tagja közösségünknek!

JAVASCRIPT ALAPKÉPZÉS [INDULÁS: 2022.02.16.]

Nagyon jól felépített anyag, rendkívül jól kommunikáló előadókkal. Webuni függő lettem :-)

Pongrácz Gábor

ANGULAR ALAPÚ FRONTEND FEJLESZTÉS TYPESCRIPT NYELVEN [INDULÁS: 2022.09.20.]

szuper

Kovács Péter

C# ÉS .NET ALAPOZÓ KURZUS [INDULÁS: 2022.01.26.]

Szuper volt, tetszett, sokat tanultam belőle, és rájöttem mennyi mindent kell még megtanulni :D

Lindenberger Béla

MS EXCEL IDŐHATÉKONYSÁGI TIPPEK

Nagyon hasznos mindenkinek, aki excelben dolgozik ajánlom!

Kovács Eszter

PYTHON ALAPOZÓ KÉPZÉS [KEZDÉS: 2022.03.21.]

Élvezem... :)

Szabó Zoltán

WEBFEJLESZTÉS ALAPJAI: HTML, CSS, JAVASCRIPT, WEB API [INDULÁS: 2022.11.02.]

Jó.

Nagy Miklós

Képzés részletei

Kezdés időpontok

Képzés nyelve:
Angol

Formátum:

Mentorált online

Időtartam:
12 hét (8-12 óra hetente)

Élő alkalmak:

Minden csütörtökön 18:00-19:00

Jelentkezési határidő

2024. 09. 27.

Képzés díja

245 000 Ft

// Pénzügyi támogatás

FIZETÉS

Online fizetés bankkártyával a OTP Simple Pay-en keresztül

Az OTP Simple Pay az egyik legelterjedtebb online fizetési megoldás manapság, gyors és biztonságos fizetési folyamatáról ismert.

Kamatmentes részletfizetés

Nem szeretnénk, ha a fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat több részletben, teljesen kamatmentesen is kifizetheted.

Fizetés banki átutalással

Ha online kártyás fizetés helyett banki átutalással szeretnél fizetni, az sem probléma, írj nekünk, és ebben is segítünk.

Pénzvisszafizetési garancia

Biztosak vagyunk a képzés tartalmában és minőségében, ezért a képzés kezdetétől számított 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.

Automatikus e-számlázás

Online fizetés esetén automatikusan küldünk e-számlát, de ha egyedi számlát szeretnél kérni, vagy ha céged/munkáltatód finanszírozza a képzést, vedd fel velünk a kapcsolatot, és segítünk ennek megszervezésében.

Ajánlói kedvezmény

Ha valaki a beiratkozás során ajánl téged, mindketten garantáltan 10% kedvezményt kaptok a képzési díjból.

Jelentkezési folyamat

Személyes kapcsolatfelvétel
Ha a beiratkozás előtt személyes kapcsolatfelvételt választottál, akkor egyik kollégánk a megadott elérhetőségeken keresztül felveszi Veled a kapcsolatot.
Konzultáció
Segítünk megtalálni a legmegfelelőbb tanfolyam(ok)at és fizetési konstrukciós lehetőségeket (részletfizetés, csomagkedvezmények stb.).
Tranzakció
Jelentkezésedet a teljes tandíj vagy az első részlet befizetésével véglegesítheted online bankkártyás fizetéssel vagy banki átutalással.
Onboarding
A tanfolyam kezdetén hozzáférést kapsz az online tanulási felülethez és tananyagokhoz, valamint egy átfogó segédanyagot is biztosítunk a felület gördülékeny használatához.
Személyes kapcsolatfelvétel
Ha a beiratkozás előtt személyes kapcsolatfelvételt választottál, akkor egyik kollégánk a megadott elérhetőségeken keresztül felveszi Veled a kapcsolatot.
Konzultáció
Segítünk megtalálni a legmegfelelőbb tanfolyam(ok)at és fizetési konstrukciós lehetőségeket (részletfizetés, csomagkedvezmények stb.).
Tranzakció
Jelentkezésedet a teljes tandíj vagy az első részlet befizetésével véglegesítheted online bankkártyás fizetéssel vagy banki átutalással.
Onboarding
A tanfolyam kezdetén hozzáférést kapsz az online tanulási felülethez és tananyagokhoz, valamint egy átfogó segédanyagot is biztosítunk a felület gördülékeny használatához.

// MUNKÁLTATÓK SZÁMÁRA

Képzést keres munkatársai számára?

Vegye fel velünk a kapcsolatot, és mi segítünk kiválasztani a szükséges képzéseket a munkavállalói számára!

Nincs közelgő esemény
Kövess minket:

Gy.I.K.

Ha ismersz olyanokat, akik szintén szeretnének részt venni a képzésen, együtt is jelentkezhettek, és a résztvevők számától függően akár 20%-os kedvezményt is tudunk biztosítani a képzés árából. Írj nekünk a info@cubixedu.com címre, és megbeszéljük a részleteket!

Kedvezményes csomagajánlatainkról pedigg itt találhatsz további információkat.

Nem probléma, ebben az esetben írj a info@cubixedu.com címre!

Annyira biztosak vagyunk a képzés tartalmában és minőségében, hogy a képzés kezdetétől 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk arra az esetre, ha bármilyen okból nem lennél elégedett a tananyaggal!

A képzés megkezdéséhez nincs szükség szoftverre, a tananyagot egy webböngészőből is elérheted. A Google Chrome-ot ajánljuk, amely az online tanulási platformunkhoz optimalizált. Ha ezen felül bármilyen szoftvert kell telepítenie, a tanfolyamon belül értesítjük, és a beállításokhoz szükséges útmutatókat is megkapja.

Kérdéseidet a tanfolyam során bármikor felteheted írásban az oktatónak a zárt online képzési felületen keresztül, a LIVE alkalmakon élőben is konzultálhatsz vele, és visszajelzést ad a feltöltött feladatokról és a vizsgafeladatról.

Nem, mert nem a részvételről van szó, hanem a valódi tudásról. Csak azoknak adunk bizonyítványt, akik sikeresen teljesítik a záróvizsgát. Nem olyan könnyű megszerezni a bizonyítványt, de ezért is van elismert értéke.

Ha sikeresen elvégzed a képzést, személyre szabott tanúsítványt adunk, amelyet az önéletrajzodhoz vagy Linkedin profilodhoz csatolhatsz.
Ha csak 2 hét áll rendelkezésedre, és a késedelmet a kurzus végén vagy a vizsgaidőszak elején jelzed, akkor a vizsgadolgozat feltöltésének határidejét pótdíj ellenében 2 héttel meghosszabbíthatjuk.

A vizsgafeladat kitöltésére és feltöltésére a képzés utolsó két hetében lesz lehetőséged. Ebben a két hétben azonban lehetőséged lesz arra is, hogy behozd a lemaradásodat, ha esetleg lemaradnál, ez idő alatt az oktató rendelkezésre áll.

Az Te érdeked, hogy minél többet gyakorolj. Szinte elkerülhetetlen, hogy a teljes folyamatot végig kell csinálnod, ha sikeresen el akarod végezni a képzést.
A képzés rugalmasan igazodik a saját időbeosztásodhoz, de heti 8-12 órát kell szánnia a tananyag feldolgozására, a feladatok elvégzésére és a LIVE alkalmakon való részvételre.
Semmi gond, az ÉLŐ alkalmakat utólag is megnézheted. Ha bármilyen kérdésed van, de nem tudsz élőben részt venni, előre is felteheted.
Egyáltalán nem, de erősen ajánlott! Ezek az interaktív foglalkozások arra szolgálnak, hogy az oktató élőbe válaszoljon az kérdéseidre és feladataidra a képzés során.
A valós idejű online alkalmak hétköznapokon munkaidő után kerül sor, így bárki kényelmesen részt vehet rajtuk.

A teljes képzést online, saját időbeosztásod szerint végezheted el, anélkül, hogy bárhová utazniod kellene. Még a valós idejű konzultációk is online zajlanak!

A Cubix tanfolyamainak hátterét a Webuni biztosítja, amely a közép-kelet-európai régió egyik legnagyobb online oktatási platformja, amelyet több mint 350 000 diák használ. Javasoljuk, hogy már most ismerkedj meg a felülettel és regisztrálj egy felhasználói fiókot ide kattintva, hogy az induláskor magabiztosan manőverezhess.

Ha kérdésed van a tananyaggal kapcsolatban, a képzési felületen a KÉRDÉSEK menüben, a lecke melletti KÉRDÉSEK fülön vagy a Discord szobában kommunikálhatsz az oktatóval. Kérdéseidet a LIVE foglalkozások során is felteheted.

Technikai kérdésekkel fordulj bátran az info@cubixedu.com címre.

Érdekel, de van néhány kérdésem.

Add meg elérhetőségedet és hamarosan jelentkezünk további információkkal a képzéssel kapcsolatosan.

Az adataim megadásával elfogadom a Cubix Institute of Technology adatkezelési tájékoztatóját.

Munkatársaidnak keresel képzést?

Több résztvevő esetén csoportos kedvezményt tudunk biztosítani, egyedi igény esetén pedig akár testre szabott megoldást is ki tudunk dolgozni nektek.
Vedd fel velünk a kapcsolatot, és segítünk kiválasztani / összállítani a munkatársaitok számára szükséges képzéseket.
 
Az adataim megadásával elfogadom a Cubix Institute of Technology adatkezelési tájékoztatóját.

Iratkozz fel hírlevelünkre!

Az adataim megadásával elfogadom a Cubix Institute of Technology adatkezelési tájékoztatóját.

Jelentkezési űrlap

Ha szívesen beneveznéd valamelyik munkatársadat vagy akár saját magadat erre a képzésre, akkor az alábbi űrlap kitöltésével tudod megpályázni a szabad helyek egyikét.
A sikeres pályázók kiválasztásánál a jelentkezés beérkezésének sorrendjét vesszük figyelembe, túljelentkezés esetén pedig várólistát indítunk.
A képzésen résztvevő kollégát ráértek a sikeres kiválasztást követően meghatározni.
A jelentkezés semmilyen kötelezettséggel nem jár, akár még sikeres kiválasztást követően is elállhattok a lehetőségtől.

Az adataim megadásával elfogadom a Cubix Institute of Technology adatkezelési tájékoztatóját.

Beiratkozás most!

Vezetéknév *
Email *
Keresztnév *
Telefonszám *
Válassz kezdés időpontot
Fizetési mód *
Számlázási név
Irányítószám
Cím (utca házszám)
Ország
Város
Cégnév
Adószám

* Az adataim megadásával elfogadom a Cubix Institute of Technology adatkezelési tájékoztatóját.

Are you interested, but have a few questions?​

Fill out this form and we will get back to you and answer all your questions.

Please select form to show
By providing your data, you accept the Cubix Institute of Technology Privacy Policy.

Szeretnék értesülni a következő elérhető tanfolyam időpontjáról.​

Az adataim megadásával elfogadom a Cubix Institute of Technology adatkezelési tájékoztatóját.

Are you interested, but have a few questions?​

Fill out this form and we will get back to you and answer all your questions.

Please select form to show
By providing your data, you accept the Cubix Institute of Technology Privacy Policy.

Enroll Now!

Fill out this form and we will get back to you and answer all your questions.

First Name *
Email *
Last Name *
Phone number *
Choose starting date
Payment Method *
Billing Name
ZIP
Address
Country
City
Company
TAX Number

* By providing your data, you accept the Cubix Institute of Technology Privacy Policy.