Informační webinář: Úvod do programování v Pythonu (pro úplné začátečníky)

18. 9. 2024 od 14:00


⚠️ Poslední místa – Regresní analýza v TIBCO Statistica

Brno (Mendelova univerzita) – 6. 6. 2024


⚠️ Poslední místa – Analýza rozptylu v TIBCO Statistica

Brno (Mendelova univerzita) – 7. 6. 2024

Příprava výzkumných dat pro statistické vyhodnocení v MS Excel

Naučte se upravit svá experimentální data tak, abyste je rychle a správně vyhodnotili v nejrozšířenějším tabulkovém procesoru na světě.

V kurzu pro výzkumné pracovníky vás seznámíme se základními principy systematické práce s daty. Na praktických příkladech vám ukážeme, jak (a proč) data očistit, transformovat a uložit ve správném formátu pro jejich další vyhodnocení v MS Excel.

2denním kurzem vás provede Mgr. Miroslav Adámek, datový vědec a statistik se specializací na matematické modelování a bayesovskou statistiku, který působil na Slovenské akademii věd (viz profil lektora).

Procvičování probíhá v české verzi aplikace MS Excel. Počítač vám zapůjčíme na místě, není třeba nosit vlastní.

 

30+

Spokojených absolventů

Kodaňská 1441/46
Praha 10

Adresa konání kurzu

2 dny

Délka kurzu

Z kurzu budete mít největší užitek, pokud:

Jaké vstupní znalosti jsou potřeba?

Co se na kurzu naučíte?

Úvod

Datové soubory a formáty

  • co jsou datové soubory, 
  • jaké formáty existují,
  • rozdíly mezi formáty – Excel, csv, txt, DB, atd. 

 

Metadata

  • co jsou metadata a proč jsou pro výzkum zásadní
  • Co jsou metadata schémata a jak s nimi pracovat

 

Příprava dat

  • jak si datový soubor vhodně připravit, na co se zaměřit
  • jaké jsou důležité principy při přípravě datového souboru, které je vhodné dodržet
  • čemu je dobré se vyhnout
  • jak lze přípravu dat zjednodušit a automatizovat
  • jak si přípravu výrazně ulehčit 
  • tipy, triky a příklady z praxe

 

Správa dat

  • jak ukládat, spravovat a organizovat datové soubory
  • kam soubory ukládat a jaký je v tom rozdíl – Cloudy, on-prem, plusy, minusy
  • základní principy automatizace získávání dat z přístrojů nebo jiných datových zdrojů

Názory spokojených účastníků

Takto je to naprosto poprvé, kdy nám statistické metody někdo vysvětlil tak, že jsme dokázali pochopit i to, proč děláme to co děláme a jsme schopni to pak při práci i prakticky a především samostatně použit. Kurz byl zaměřen opravdu prakticky. Měl nevyhnutné množství teorie, no podstatnou část pak lektor věnoval praktické aplikaci statistických metod na jednotlivé úkoly v kontextu cíle, který daný úkol sledoval. Zároveň lektor velmi názorně vysvětloval jak o daných úkolech a aplikaci metod přemýšlet, co a proč se dělá a jak následně získané výstupy správně interpretovat.

Vědecký pracovník, 1. lékařská fakulta Univerzita Karlova
Kompletní biostatistická analýza v jazyce R  |  Kompletní statistická analýza v jazyce R  |  Kurz statistiky I v programovacím jazyce R  |  Pokročilá biostatistická analýza v jazyce R  |  Pokročilá statistická analýza v jazyce R  |  Základní biostatistická analýza v jazyce R  |  Základní statistická analýza v jazyce R
ČHMÚ

„Přestože s jazykem R pracuji již více jak 11 let, dozvěděl jsem se mnoho důležitých faktů, které mi coby samoukovi unikaly. Samozřejmostí je promítnutí těchto faktů do praktického využití, ať už se jedná o zefektivnění a zrychlení práce s R, tak především o teoretické základy, které pan Čapek vysvětlil naprosto bravurně. Jsem rád, že jsem kurz navštívil, protože při práci by mi jinak nastudování a pochopení principů, které stojí za různými typy testů hypotéz, trvalo roky. Kurz zabrousil též do pokročilejších metod. Vyzkoušeli jsme si základní zpracování časových řad, kdy jsme např. na čtvrtletní data nasazovali model a vykreslovali si grafy s předpovídanými hodnotami a konfidenčními intervaly. Za mě pořadatelé kurzu dostávají jedničku!“

Mgr. Ondřej Ledvinka, Ph.D., Český hydrometeorologický ústav
Kompletní biostatistická analýza v jazyce R  |  Kompletní statistická analýza v jazyce R  |  Kurz statistiky I v programovacím jazyce R  |  Pokročilá biostatistická analýza v jazyce R  |  Pokročilá statistická analýza v jazyce R  |  Základní biostatistická analýza v jazyce R  |  Základní statistická analýza v jazyce R

Jaké školící materiály obdržíte?

Jak dlouho kurz trvá?

Kdo vás bude školit?

Kurzem vás provede Ing. Michal Štěbeták, který ve společnosti DataFriends pomáhá klientům se zpracováním dat a jejich vizualizací. Je zároveň doktorandem Provozně ekonomické fakulty České zemědelské univerzity (obor systémové inženýství a informatika). Za svou kariéru proškolil už více než 200 lidí.

Kolik kurz stojí, kde probíhá a jaké jsou možnosti platby?

Kurz probíhá v našem školícím středisku na adrese Kodaňská 1441/46, Praha 10.

Cena kurzu je 7 000 Kč bez DPH. Součástí ceny je kromě zajištění pomůcek a školících materiálů také občerstvení v průběhu kurzu a oběd.

Platba probíhá převodem oproti vystavené faktuře.

Nezávazná přihláška na kurz

Stačí, když vyplníte formulář níže. Do 3 pracovních dnů se vám ozveme a probereme, zda kurz splňuje vaše představy a jaký bude další postup. Bez jakýchkoliv závazků z vaší strany.

Další názory spokojených účastníků

Anonymní zpětná vazba účastníků z dotazníku spokojenosti po kurzu. 

Want to receive push notifications for all major on-site activities?

Zvýhodněné balíčky kurzů

Zakupte si balíček 2 nebo více vybraných kurzů a ušetřete

[24. 4. 2024] Webinář ZDARMA: Jak získat 82% příspěvek na školení statistiky přes MPSV

Pod vedením zakladatele Datové akademie Dávida Tkáče mj. zjistíte: