Emeld magasabb szintre adatlemezői képességeidet a Python programozási nyelv és hozzá kapcsolódó adatelemzési és gépi tanulási könyvtárak elsajátításával.
Mit nyújt a Python alapú Data Analyst képzés?
- Segít, hogy hatékonyan kezeld az egyre növekvő mennyiségű és változatos adatot, amely napjainkban rendelkezésre áll (pl. sokmillió soros, nagyméretű adattáblák).
- Ehhez 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.
- A gyakorlati feladatokra épülő kurzuson adattisztítási, adatelemzési, adatvizualizációs, előrejelzési projekteket fogsz készíteni.
- Munka mellett végezheted, heti 8-12 óra saját időbeosztás szerinti elfoglaltságot igényel
- Limitált férőhelynek köszönhetően a személyes fejlődésedet az oktató végigkíséri, bármikor kérdezhetsz tőlük, rendszeresen konzultációs alkalmakat biztosítanak
- Sikeres vizsga esetén névre szóló, akár a Linkedin profilodba is beágyazható tanúsítványt szerzel
További részletek lejjebb a “Milyen tudásra teszel szert ezen a képzésen?” és a képzés tematika pontok alatt.
Miért érdemes belevágnod?
Az itt megszerzett magabiztos tudás a Python, illetve az adatelemzési és gépi tanulási könyvtárainak használatában, növeli az esélyeidet arra, hogy elhelyezkedj vagy előrelépj adattudományi, adatelemzői pozíciókban.
Kinek ajánlott képzésünk?
A képzés mindenkinek hasznos, aki szeretné adatelemzői készségeit magasabb szintre fejleszteni, nagyméretű, sokmillió soros adatbázisokat is gyorsan szeretne elemezni. A kurzus bárki számára ajánlott, aki érdeklődik az adatelemzés iránt, függetlenül attól, hogy milyen iparágban, pozícióban dolgozik jelenleg.
Milyen tudásra teszel szert ezen a képzésen?
Ezen a képzésen a Python nyelv alapjai mellett megtanulod használni többek között:
- az adatelemzéshez, adatátalakításhoz és adattisztításhoz használt Pandas könyvtárat,
- az adatvizualizációhoz, diagramok készítéséhez használt Matplotlib könyvtárat,
- a statisztikai adatelemzéshez kiváló Seaborn, illetve SciPy könyvtárakat (és ezen a területen a Pandas és Matplotlib is be fog segíteni),
- a Gépi Tanulás, azaz Machine Learning segítségével különböző előrejelzések, predikciók készítéséhez használt Scikit-Learn könyvtárat,
- valamint a többdimenziós tömbökkel gyorsabb kalkulációt lehetővé tevő NumPy könyvtárat is.
Ki lesz mindebben oktatód és mentorod?
Jobbágy Szabolcs – Microsoft Excel, Visual Basic, Power BI szakértő. Több mint 20 éve foglalkozik Excel és Access adatbázisokkal, és több mint 12 éve programozással, többek között Visual Basic, Python, SQL, JavaScript nyelveken. Másfél évtizedes tréneri pályafutása alatt 120 vállalatnál, több mint 1.000 képzést tartott.
Mik a képzés előkövetelményei?
A Python alapjaitól indulunk, ezért a kurzus nem igényel előzetes programozási tapasztalatot, de könnyebben fogsz haladni, ha van tapasztalod valamilyen programozási nyelvben (pl. Visual Basic).
Előny, ha rendszeresen dolgozol adattáblákkal, Excel-ben, Power BI-ban vagy hasonló alkalmazásokban.
Hogyan fogsz tanulni?
- Gyakorlatorientált oktatás: minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét projekteket fogsz megvalósítani
- Interaktív digitális tananyag: a gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a képzés sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át, amelyeket saját időbeosztásod szerint, akár munka mellett is feldolgozhatod és egy évig korlátlan alkalommal visszanézheted.
- Oktatói mentoring: a képzés ideje alatt az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, ha elakadtál, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra, fejlődésedet végigkíséri.
- Konzultációk: valamennyi tanegység végén egy-egy élő konzultációs alkalmat is szervezünk, amikor élőben is felteheted kérdéseidet, közösen kiértékelhetitek és átbeszélhetitek a gyakorlás során elkészített projekteket, és tanulhattok egymás elakadásaiból is.
- Limitált férőhely: a fent említett interakciók miatt képzéseinket korlátozott létszámmal indítjuk csak el, hogy biztosan jusson mindenkire ideje az oktatónak.
Mikor indul a képzés és mennyibe kerül?
Képzés indulásának tervezett időpontja: 2025. április 23.Részvételi díj: 290.000 Ft
Ha érdekel a képzés két lehetőséged is van
- Jelentkezel a képzésre: Ha eldöntötted, hogy jelentkezel a képzésre és szeretnéd biztosítani helyedet, nincs más teendőd, mint a ‘Beiratkozom’ gombra kattintva kitölteni a jelentkezési formot és kifizetni a képzés díját.
- Kérdezel még a képzésről: Ha szívesen jelentkeznél, de úgy érzed még van néhány kérdés, amire nem találtad meg a választ, kattints az ‘Érdekel, de kérdeznék’ gombra és add meg elérhetőségedet! 48 órán belül felvesszük veled a kapcsolatot.
Nem megfelelő ez az időpont?
Nézz körbe az alábbi oldalon, hogy mikor indul legközelebb ez vagy a témában releváns képzés:
Vagy írj nekünk az info@cubixedu.com címre és értesítünk, amikor megvan már a következő csoportok időpontja!
Mit fontos még tudnod a fizetéssel kapcsolatban?
- Utalásos fizetés: Amennyiben az online kártyás fizetés helyett utalással szeretnél fizetni, az sem jelent problémát, írj nekünk és ebben is segítünk.
- Pénzvisszafizetési garancia: Biztosak vagyunk a képzés tartalmát és minőségét illetően, ezért a képzés indulásától 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.
- Számlázás: Online fizetésről automatikusan küldünk egy e-számlát, de ha céges számlát szeretnél igényelni vagy a céged finanszírozza a képzésedet, vedd fel velünk a kapcsolatot és segítünk ennek lebonyolításában.
- Ajánlói kedvezmény: Ha valaki rád hivatkozik a beiratkozáskor, mindketten garantált 10% kedvezményt kaptok a képzés díjából. Ráadásul, ha többen is jelentkeznek hozzánk rajtad keresztül, minden egyes résztvevő után további 10-10% kedvezményt kapsz és nincs benne felső korlát! ;)
Ha a képzéssel vagy webináriumokkal, esetleg a fizetési módokkal vagy akár a kedvezményekkel kapcsolatban kérdésed lenne, keress minket bátran az info@cubixedu.com e-mail címen!
A változtatás jogát fenntartjuk.
