DATOVÁ ANALYTIKA S PYTHONEM: OD ZÁKLADŮ PO POKROČILÉ MODELY
Začni analyzovat, čistit a vizualizovat data spolehlivě a bez limitů tradičních nástrojů.

O KURZU
- Timeline
říjen–leden
- Čeká tě
10 lekcí
- Formát
ŽIVĚ ONLINE
Proměň čísla v jasné odpovědi.
Díky Pythonu zvládneš data čistit, vizualizovat i přetavit do insightů. Bez složitého kódu a předchozí znalosti programování.
Kurz je vhodný pro:
-
Lidi pracující s SQL
Python ti dá víc než SQL. Dokážeš data transformovat, vizualizovat a psát přehledné, snadno udržovatelné funkce.
-
Datové analytiky v Excelu
Eliminuješ chyby z manuální práce a vytvoříš přesné, opakovatelné postupy. Python zvládne i velké objemy dat.
-
Uživatele Pythonu se zájmem o analytiku
Doplníš si skill set o statistiku, analýzu a čištění dat. Praktická cvičení tě provedou celým analytickým procesem.
Lektor
Jaroslav Mráz
Big Data Engineer / Data Scientist, Deutsche Telekom IT
-
Působí jako Big Data Engineer / Data Scientist v Deutsche Telekom IT, kde se věnuje přípravě ETL procesů, reportů a analýze velkých datových sad. V oblasti dat má více než 7 let zkušeností.
-
Pracoval ve Vodafone, IDC i DCIT a získal zkušenosti od business intelligence přes databázové systémy až po datové inženýrství.
-
Podílel se na projektu predikce hodnot portfolia v pojišťovnictví a nyní se zaměřuje na strojové rozpoznávání obrazu pomocí machine learningu.
-
Je absolventem Fakulty informatiky a statistiky VŠE se specializací na kvantitativní metody a datové inženýrství.
Program
-
0. lekceStředa 29. 10. 2025
Příprava pracovního prostředí
-
01. lekcePondělí 3. 11. 2025
Manipulace s dataframes pomocí Pandas
- Odstranění, přidání, kopírování řádků a sloupců, přejmenování sloupců
- Matematické operace se sloupci
- Operace s řádky
Praktická ukázka: Vytvoř a smaž sloupce, vypočti data ze zadaných hodnot.
-
02. lekceStředa 5. 11. 2025
Manipulace s dataframes pomocí Pandas 2
- Práce s indexy
Praktická ukázka: Manipulace s df pomocí indexů.
-
03. lekceStředa 26. 11. 2025
Úvod do statistiky
- Souhrnné statistiky
- Pravděpodobnost, náhodná čísla
- Statistická rozdělení
Praktická ukázka: Základní souhrnné statistiky u df.
-
04. lekceStředa 3. 12. 2025
Vizualizace
- Vizualizace dat
- Jak vizualizovat různé proměnné a datové typy
- Jak získat základní přehled a odhalit odchylky
- 3D interaktivní graf
Praktická ukázka: Vytvoř grafy pro různé typy proměnných.
-
05. lekceStředa 10. 12. 2025
Explorační datová analýza
- Seznámení s datasetem
- Využití vizualizace
- Detekce extrémních hodnot a chyb
Praktická ukázka: Proveď explorační analýzu včetně vizualizace.
-
06. lekceStředa 17. 12. 2025
Čištění dat
- Co udělat s extrémními nebo nesmyslnými daty
- Jak opravit a doplnit data
- Kdy je lepší data nepoužít
Praktická ukázka: Proveď explorační analýzu včetně vizualizace s chybějícími daty.
-
07. lekceStředa 7. 1. 2026
Práce s výběry (vzorky populace)
- Jak zjistit a zajistit, že je statistický vzorek opravdu reprezentativní
- Problémy způsobené příliš malým množstvím dat
Praktická ukázka: Spočítej parametry celé populace na základě statistického vzorku.
-
08. lekceStředa 14. 1. 2026
Testování statistických hypotéz
- K čemu jsou hypotézy dobré a jak je testovat
- Co znamená 95% interval spolehlivosti
- Příklad na volbách
Praktická ukázka: Udělej vlastní předvolební průzkum s fiktivními stranami.
-
09. lekceStředa 21. 1. 2026
Práce s velkým množstvím dat (big data)
- Co dělat, když je dat tolik, že by práce s nimi trvala neúměrně dlouho nebo se ani nevešla na RAM
- Jak udělat rozumně velký vzorek
- Jak zajistit, aby byl vždy vybrán stejný vzorek – random.seed()
- Redukce dimenzionality
Praktická ukázka: Vyzkoušej si všechny předchozí operace na velkém df.
Zjistit cenu kurzu
Vyplňte registrační formulář a získejte podrobnější informace o kurzu a jeho ceně