AI & Data Science
Začátečník
Online
SQL
Datová Akademie
Datová analýza patří mezi nejžádanější obory. V Datové Akademii tě naučíme, jak data chápat i vizualizovat pomocí nástrojů jako Power BI, Excel či SQL.
Na konci kurzu můžeš využít 1:1 kariérní konzultaci s recruiterkou Leničkou, která ti pomůže např. vylepšit CV nebo se připravit na pohovor.
Práce na reálných scénářích je to nejvíc, co si můžeš odnést. Dáme ti zpětnou vazbu na projekty, které vytvoříš během kurzu.
Na 4hodinovém workshopu s Jirkou Psotkou zjistíš, jak hledat práci v IT, na co si dát pozor, jak pracovat s LinkedInem, získáš přehled o trhu práce a další.
Spolupracujeme s firmami, které mají volná pracovní místa a aktivně nás oslovují, abychom dali vědět našim studentům. K nabídkám získáš přístup.
Tematické webináře, hackathony, meetupy… Potkejme se na některé z našich offline akcí nebo se zapoj do komunity na Discordu.
Pravidelně sdílíme rady a na blogu, v newsletteru a na sociálních sítích. Poslouchat můžeš taky náš „podcast“ ENGETO Drop!
Cíle kurzu
- Naučíš se, jak data analyzovat, vizualizovat a sestavovat přehledné reporty.
- Zvládneš používat AI jako pomocníka při práci s daty – prakticky a smysluplně.
- Seznamíš se s nástroji jako Excel, SQL a Power BI pro efektivní analýzu a prezentaci dat.
- Připravíš se na další krok v kariéře a odneseš si certifikát o absolvování.
Osnova kurzu
1
- Příprava prostředí: instalace a nastavení DBeaveru, připojení k databázi
- Co je SQL a proč je klíčové pro datovou analýzu a práci s databázemi
- Jak funguje příkaz SELECT pro konkrétní výběr dat z tabulky
- Řazení výsledků pomocí ORDER BY a omezení výstupu přes LIMIT
- Filtrování záznamů s WHERE a logickými podmínkami
- Tvorba vlastních tabulek (CREATE TABLE) a vložení prvních dat
2
- Filtrování záznamů pomocí příkazu WHERE
- Porovnávání hodnot pomocí operátorů (=, <>, <, <=, >, >=)
- Jak kombinovat podmínky (AND, OR a NOT)
- Vyhledávání vzorů v textech (LIKE / NOT LIKE)
- Řazení výsledků vzestupně/sestupně (ORDER BY)
- Omezení počtu výsledků pomocí LIMIT
- Jak spojit filtrování a řazení dohromady pro přesnější dotazy
3
- Jak používat agregační funkce (COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN)
- Shrnutí dat po skupinách přes GROUP BY (město, produkt, měsíc…)
- Jak pracovat s prázdnými hodnotami (NULL) a proč je SQL při výpočtech ignoruje
- Jak z jedné tabulky udělat rychlý přehled nebo shrnutí pro report
4
- Jak fungují vztahy mezi tabulkami a co znamenají primární a cizí klíče
- Jak číst ERD diagram (Entity Relationship Diagram)
- Typy různých spojení – JOINy a kdy který použít
- Řešení duplicit a chybějících hodnot při spojování
- Množinové operace (UNION, INTERSECT, EXCEPT) pro kombinování výsledků
- Co je CTE (Common Table Expression) a kdy se hodí místo vnořených dotazů
- Prevence typických chyb (nafouknuté výsledky, špatná podmínka JOINu)
- Videotutoriál: Jak na práci s Gitem, který ti usnadní správu projektů a portfolia
5
- Filtrování agregovaných výstupů pomocí HAVING
- Jak vytvářet a používat dočasné tabulky (TEMP) pro ukládání mezivýsledků
- Co je materializovaný pohled (VIEW) a proč zrychluje práci s daty
- Jak fungují window funkce a kdy je použít místo klasické agregace
- Jak analyzovat data po časových obdobích nebo podle pořadí řádků
- Praktické využití GenAI pro SQL – generování a ladění dotazů
- První projekt: Analýza vývoje mezd a cen potravin v Česku a Evropě
6
- Jak převést běžnou tabulku na chytrou tabulku
- Kontingenční tabulky a grafy: rychlé souhrny a interaktivní přehledy
- Průřezy a časové osy pro vizuální filtrování
- XLOOKUP jako moderní vyhledávání (náhrada za starší VLOOKUP)
- Jak prezentovat data vizuálně a interaktivně
7
- Jak vytvářet datový model v Power Pivotu a propojovat tabulky
- Jak pracovat s mírami (measures) a používat je v reportech
- Co jsou KPI ukazatele (Key Performance Indicators) a jak je vizuálně zobrazit
- Kohortová analýza: retence a chování zákazníků v čase
- Jak stavět interaktivní přehledy (dashboard) pro vedení firmy
8
- Co je Business Intelligence (BI) a proč je klíčová v datové analytice
- Co je Power BI a jak se liší od Excelu
- Základy práce s nástrojem Power BI a jeho hlavní rozhraní
- Prostředí Power BI: Report, Data, Model – a jejich role
- Připojení a základní úprava dat pro analýzu (typy, hlavičky, čistota)
- Vytváření základních vizualizací – sloupcové, spojnicové, mapové
- Vzhled reportu: barvy, motivy, typografie, rozvržení stránky
9
- Úvod do jazyka DAX – základní principy a jeho role při výpočtech v Power BI
- Pokročilé vizualizace v Power BI (tabulky, matice, mapy, karty, měřidla)
- Podmíněné formátování pro automatické zvýraznění hodnot
- Filtry a jejich úrovně – vizuál, stránka, celý report
- Top N filtry pro zobrazení nejlepších výsledků
- Rozdíl mezi filtry a průřezy (slicery) a jejich praktické využití
- Interakce mezi vizuály – jak propojit grafy, aby reagovaly na výběr
- Jak kombinovat více datových zdrojů v jednom reportu
10
- Princip datového modelu a propojení tabulek pomocí relací
- STAR schéma – základní model pro efektivní práci s daty
- Tvorba a využití kalendářové tabulky pro časové analýzy (rok, kvartál, měsíc)
- Granularita dat: správná úroveň detailu pro přesné výsledky
- Rozdíl mezi measures a kalkulovanými sloupci
- Základní funkce jazyka DAX (CALCULATE, IF, AND, OR)
- Jak používat hierarchie, záložky a navigace
- Publikace a sdílení reportů v Power BI Service
- Praktické využití AI v Power BI – návrh dashboardu a metrik
11
- Pokročilé JOIN operace v SQL – spojování tabulek, optimalizace dotazů a logika výběru správného typu JOINu
- Opakování a rozšíření analytických funkcí (Window Functions) – kdy a jak používat AVG(), LAG(), LEAD(), RANK(), SUM() OVER()
- Analýza časových řad – praktická ukázka sledování trendů a detekce anomálií pomocí window funkcí
- Cohortová analýza – princip, využití v business analytice a typické use-cases (např. retence zákazníků, chování uživatelů v čase)
- Tvorba cohortové tabulky nad reálnými daty z Kaggle (krok za krokem)
- Funnel analýza – jak funguje funnel (trychtýř), jeho metriky a využití v analytice
- Ukázka jednoduchého funnelu – vyhodnocení propadu uživatelů mezi kroky a interpretace výsledků
12
- Prostor pro dotazy
- Konzultace projektů a portfolia se zpětnou vazbou od lektorů
- Inspirace pro další rozvoj po skončení kurzu
- AI a budoucnost datové analytiky: kde má smysl a limity, tipy na workflow
- Druhý projekt: Vizualizace datasetu v Power BI pomocí interaktivních grafů, filtrů a metrik
Termíny
Požadavky
Hardware: Na naši Akademii stačí mít notebook s pamětí alespoň 4 GB RAM a procesor s jedním jádrem. Pro uživatelský komfort bude ideální mít alespoň 8 GB RAM a procesor se 4mi jádry. Účastníci na kurzu mají notebooky, které slouží víc než 8 let. Bude ti stačit prakticky cokoliv.
Software: Máš Windows (ideálně verze 11 a novější), OS X nebo Linux. Na kurzu budeš pracovat se softwarem DBeaver ve verzi Community – stáhni si ji tady. Všechny ostatní nástroje jsou online a lektor ti hned na první hodině řekne všechno, co bude potřeba.
Důležité informace
Je Datová Akademie vhodná i pro úplné začátečníky?
Ano! Akademii odstartujeme pěkně od začátků. Vysvětlíme ti, co tě v kurzu datové analýzy čeká a během kurzu tě postupně seznámíme s praxí datového analytika. A naučíme tě základní zpracování a vizualizaci dat.
Datová analýza je o logickém myšlení, hledání souvislostí a příčin, takže ani to by ti nemělo být cizí. A pokud si chceš z kurzu odnést maximum, nestačí si ho jen odsedět. Bude potřeba plnit domácí úkoly a věnovat hodiny samostudiu. 🙂
Datová analýza je o logickém myšlení, hledání souvislostí a příčin, takže ani to by ti nemělo být cizí. A pokud si chceš z kurzu odnést maximum, nestačí si ho jen odsedět. Bude potřeba plnit domácí úkoly a věnovat hodiny samostudiu. 🙂
Potřebuju znát AI, než do kurzu nastoupím?
Nepotřebuješ, ale pokud už s AI pracuješ (třeba i pro osobní projekty), rozhodně to není na škodu. 😗 S využitím umělé inteligence pro práci s daty tě v kurzu naučíme pracovat krok za krokem – jednoduše, prakticky a v kontextu reálné práce datového analytika.
Zvládneš to i jako úplný začátečník.
Zvládneš to i jako úplný začátečník.
Co když zameškám jednu hodinu? Můžu si ji nahradit?
Žádný problém – naše kurzy probíhají online a webináře nahráváme, takže máš možnost si pustit záznam a látku dostudovat kdykoliv jen budeš chtít.
Součástí tvého studia je i náš online výukový portál, na kterém najdeš obsah všech lekcí, projekty a další úkoly. Pokud budeš potřebovat pomoct, stačí využít náš live chat nebo skupinu na Discordu – reagujeme zpravidla do několika hodin. Případně se zeptej chytrého AI mentora přímo na ENGETO portále, který je ti k dispozici 24/7.
Součástí tvého studia je i náš online výukový portál, na kterém najdeš obsah všech lekcí, projekty a další úkoly. Pokud budeš potřebovat pomoct, stačí využít náš live chat nebo skupinu na Discordu – reagujeme zpravidla do několika hodin. Případně se zeptej chytrého AI mentora přímo na ENGETO portále, který je ti k dispozici 24/7.
Zvládnu studovat Akademii i během práce nebo studia?
Ano! Spousta našich studentů to tak má. 🙂 Počítej ale s tím, že ti kurz zabere 10–20 hodin hodin týdně po dobu 3–6 měsíců (3 hodiny na lekci plus několik hodin samostudia týdně). Pokud máš odhodlání a vůli na sobě pracovat, určitě to zvládneš!
Do kdy mám přístup k materiálům na výukovém portále?
Přístup k materiálům máš:
- 3 měsíce od první lekce 1–3denního intenzivního kurzu (typicky Excel, Úvod do testování softwaru, OOP v Pythonu apod.)
- 4 měsíce od první lekce měsíčního kurzu (typicky React),
- 8 měsíců od první lekce 3měsíční Akademie,
- 12 měsíců od první lekce kurzu Datový analytik s Pythonem.
- 3 měsíce od první lekce 1–3denního intenzivního kurzu (typicky Excel, Úvod do testování softwaru, OOP v Pythonu apod.)
- 4 měsíce od první lekce měsíčního kurzu (typicky React),
- 8 měsíců od první lekce 3měsíční Akademie,
- 12 měsíců od první lekce kurzu Datový analytik s Pythonem.
Jak můžu získat certifikát ECJDA – ENGETO Certified Junior Data Analyst?
Jako absolvent Datové Akademie máš možnost získat certifikát ECJDA, který je nutný pro to, aby ti ENGETO pomohlo s hledáním práce v oblasti datové analýzy.
Jedinou podmínkou pro úspěšné splnění certifikace je odevzdání a obhájení projektů, které budou zadány v průběhu Akademie.
Termín pro splnění projektů je vždy 8 měsíců od konce Akademie, na úspěšné odevzdání máš celkově 3 pokusy.
Jedinou podmínkou pro úspěšné splnění certifikace je odevzdání a obhájení projektů, které budou zadány v průběhu Akademie.
Termín pro splnění projektů je vždy 8 měsíců od konce Akademie, na úspěšné odevzdání máš celkově 3 pokusy.
Poskytuje ENGETO kariérní poradenství?
Jasně, přeci tě v tom nenecháme! Pokud máš opravdu zájem, hotové všechny úkoly a projekty a tvým cílem je získat práci v IT, velice rádi ti pomůžeme. Naši absolventi mají možnost účastnit se:
- Kariérní konzultace s Lenkou Skalickou: Lenka má velmi bohaté zkušenosti z oblasti náboru talentů do technologických firem, a tak ti dokáže poradit opravdu na míru. Konzultace probíhá online 1:1.
- Kariérního workshop s Jirkou Psotkou: Obsahově nabušený 4hodinový workshop, v rámci kterého se probírají témata jako přehled dění na trhu práce, inzerce a platy, kde a jak hledat práci, detailní rozbor CV, práce s LinkedInem, jak se připravit na pohovor, (de)motivace, strach/nejistota ze změny a spoustu dalšího. Workshop má omezenou kapacitu lidí, takže se dostane i na tvoje specifické dotazy.
- Kariérní konzultace s Lenkou Skalickou: Lenka má velmi bohaté zkušenosti z oblasti náboru talentů do technologických firem, a tak ti dokáže poradit opravdu na míru. Konzultace probíhá online 1:1.
- Kariérního workshop s Jirkou Psotkou: Obsahově nabušený 4hodinový workshop, v rámci kterého se probírají témata jako přehled dění na trhu práce, inzerce a platy, kde a jak hledat práci, detailní rozbor CV, práce s LinkedInem, jak se připravit na pohovor, (de)motivace, strach/nejistota ze změny a spoustu dalšího. Workshop má omezenou kapacitu lidí, takže se dostane i na tvoje specifické dotazy.
Můžu uhradit kurz formou splátek?
Ano, Akademii je možné uhradit na 2 splátky. Při této volbě se celková cena počítá z plné sumy (nezapočítává se žádná sleva). Každá splátka je pak ve výši poloviny ceny Akademie.
Postup nákupu kurzu na splátky je jednoduchý. Stačí, když při objednání Akademie uvedeš do poznámky v košíku, že máš zájem o nákup kurzu na splátky. A jako platební metodu zvolíš Nákup na fakturu.
Případně vše vyřešíme po e-mailu, stačí, když se ozveš na info@engeto.com.
Postup nákupu kurzu na splátky je jednoduchý. Stačí, když při objednání Akademie uvedeš do poznámky v košíku, že máš zájem o nákup kurzu na splátky. A jako platební metodu zvolíš Nákup na fakturu.
Případně vše vyřešíme po e-mailu, stačí, když se ozveš na info@engeto.com.
Jaké jsou požadavky na technické vybavení?
Hardware: Na naši Akademii stačí mít notebook s pamětí alespoň 4 GB RAM a procesor s jedním jádrem. Pro uživatelský komfort bude ideální mít alespoň 8 GB RAM a procesor se 4mi jádry. Účastníci na kurzu mají notebooky, které slouží víc než 8 let. Bude ti stačit prakticky cokoliv.
Software: Máš Windows (ideálně verze 11 a novější), OS X nebo Linux. Na kurzu budeš pracovat se softwarem DBeaver ve verzi Community – stáhni si ji tady. Všechny ostatní nástroje jsou online a lektor ti hned na první hodině řekne všechno, co bude potřeba.
Software: Máš Windows (ideálně verze 11 a novější), OS X nebo Linux. Na kurzu budeš pracovat se softwarem DBeaver ve verzi Community – stáhni si ji tady. Všechny ostatní nástroje jsou online a lektor ti hned na první hodině řekne všechno, co bude potřeba.
Co patří mezi data?
Data jsou široký pojem a mohou zahrnovat různé typy informací. Data můžou být cokoli, co můžeš měřit, zaznamenávat a analyzovat. Mohou to být čísla, slova, obrázky nebo dokonce videa. Co se týče jejich dělení, rozlišujeme data: strukturovaná, nestrukturovaná, polostrukturovaná, metadata (data o datech – říkají, kdy byl soubor vytvořen, kým byl upraven atd.), big data (velká data – termín používaný pro obrovské množství dat, která jsou tak rozsáhlá a složitá, že tradiční databázové systému je nedokáží zpracovat).
Ve firmách se často pracuje s daty o prodejích, zákaznících, výkonnosti produktů atd. Všechny tyto informace přispívají k podpoře rozhodovacích procesů, sledování výkonnosti, předvídání tržních trendů, zlepšování produktů a služeb apod.
Ve firmách se často pracuje s daty o prodejích, zákaznících, výkonnosti produktů atd. Všechny tyto informace přispívají k podpoře rozhodovacích procesů, sledování výkonnosti, předvídání tržních trendů, zlepšování produktů a služeb apod.
Jak prezentovat data?
Když chceš prezentovat data, je důležité, aby byla především srozumitelná a vizuálně atraktivní. Můžeš použít grafy, tabulky, interaktivní dashboardy apod.
Pro každý typ dat je vhodné použít jinou vizualizaci – např. časové řady se nejlépe prezentují pomocí lineárních grafů, zatímco kategorie a počty jsou ideální pro sloupcové nebo koláčové grafy. Vždy vyber graf, který nejlépe odpovídá povaze a účelu dat. Nejdůležitější je, aby si příjemce z tvojí prezentace odnesl klíčové informace.
Pro každý typ dat je vhodné použít jinou vizualizaci – např. časové řady se nejlépe prezentují pomocí lineárních grafů, zatímco kategorie a počty jsou ideální pro sloupcové nebo koláčové grafy. Vždy vyber graf, který nejlépe odpovídá povaze a účelu dat. Nejdůležitější je, aby si příjemce z tvojí prezentace odnesl klíčové informace.
Co je to database?
Databáze (anglicky database) je organizovaná sbírka dat, která umožňuje snadné ukládání, manipulaci a vyhledávání informací. Může být uložena elektronicky a spravovaná systémem, který umožňuje ukládat, měnit a vyhledávat informace snadno a rychle.
Existují různé typy databází, ale za nejčastější se považují relační databáze, kde jsou data uspořádána do tabulek. Každá tabulka má řádky (záznamy) a sloupce (atributy), které definují data. Databáze jsou klíčové pro fungování moderních aplikací – od webových stránek přes bankovní systémy až po mobilní aplikace, protože poskytují způsob, jak uchovávat, organizovat a zpracovávat velké množství informací efektivně.
Existují různé typy databází, ale za nejčastější se považují relační databáze, kde jsou data uspořádána do tabulek. Každá tabulka má řádky (záznamy) a sloupce (atributy), které definují data. Databáze jsou klíčové pro fungování moderních aplikací – od webových stránek přes bankovní systémy až po mobilní aplikace, protože poskytují způsob, jak uchovávat, organizovat a zpracovávat velké množství informací efektivně.
Kdo vymyslel SQL?
SQL byl vyvinutý v 70. letech 20. století výzkumníky Raymondem Boycem a Donaldem Chamberlinem ve společnosti IBM. Další informace o SQL – např. k čemu slouží, kde nachází praktické využití a jak se liší od Excelu, najdeš v tomto článku.
Co je to SQL?
SQL je jazyk speciálně vyvinutý pro správu a manipulaci s daty. Umožňuje vytvářet, upravovat a spravovat data, jakož i provádět dotazy k získávání specifických informací z velkých množství dat.
SQL je nezbytný nástroj pro databázové administrátory, vývojáře a analytiky dat a další odborníky. V moderním světě dat a informací se považuje za základní dovednost všech, kteří chtějí pracovat s databázemi nebo se zabývat analýzou dat.
Základní informace o SQL se dozvíš v tomto článku u nás na blogu.
SQL je nezbytný nástroj pro databázové administrátory, vývojáře a analytiky dat a další odborníky. V moderním světě dat a informací se považuje za základní dovednost všech, kteří chtějí pracovat s databázemi nebo se zabývat analýzou dat.
Základní informace o SQL se dozvíš v tomto článku u nás na blogu.
Jak začít s SQL a kde se naučit SQL?
SQL,neboli Structured Query Language (strukturovaný dotazovací jazyk), je jazyk určený pro práci s databázemi.
Začít s ním můžeš třeba krátkým online kurzem Základy SQL, který je zdarma, pokračovat ve studiu ze zdrojů dostupných online nebo se přihlásit se do naší Datové Akademie. Důležité je si prakticky vyzkoušet příkazy a postupně si budovat schopnost pracovat s různými databázovými systémy.
Začít s ním můžeš třeba krátkým online kurzem Základy SQL, který je zdarma, pokračovat ve studiu ze zdrojů dostupných online nebo se přihlásit se do naší Datové Akademie. Důležité je si prakticky vyzkoušet příkazy a postupně si budovat schopnost pracovat s různými databázovými systémy.
Co je to Power BI?
Power BI je nástroj od Microsoftu pro vizualizaci dat a business intelligence. Umožňuje uživatelům snadno transformovat surová data a importovat je z různých zdrojů, jako jsou Excel, SQL databáze, cloudové služby atd. a transformovat je do interaktivních dashboardů či reportů. Tyto reporty a dashboardy pak mohou být přístupné online přes webové služby nebo mobilní aplikace Power BI, takže se dají snadno sdílet v týmu i firmě. Umožňují jednodušší analýzu i rozhodování na základě přesných a aktuálních dat.
Jak začít s Power BI?
Začít s Power BI můžeš stáhnutím Power BI Desktop, což je zdarma. Tvé další kroky možná povedou na YouTube nebo na web Microsoftu, kde najdeš základní tutoriály, které ti ukážou, jak načítat data a vytvářet první grafy.
A pokud se chceš o Power BI dozvědět víc, omrkni naši Datovou Akademii. Naučíme tě, jak s daty pracovat – čistit je, pracovat s nimi a vyhodnocovat je. Budeš je chápat a zvládneš je i vizualizovat pomocí nástrojů jako Power BI a Excel.
🎯 Chceš se jednou ucházet o roli datového analytika? Bez SQL se na tuhle pozici zkrátka neobejdeš. A pokud chceš mít oproti ostatním náskok, mrkni na náš kurz Datový analytik s Pythonem – dostaneš do ruky nejen perfektně se doplňující technologie, ale i praktické a komplexní projekty do portfolia. Díky tomu ukážeš, že to s IT myslíš vážně – a odlišíš se od ostatních uchazečů.
A pokud se chceš o Power BI dozvědět víc, omrkni naši Datovou Akademii. Naučíme tě, jak s daty pracovat – čistit je, pracovat s nimi a vyhodnocovat je. Budeš je chápat a zvládneš je i vizualizovat pomocí nástrojů jako Power BI a Excel.
🎯 Chceš se jednou ucházet o roli datového analytika? Bez SQL se na tuhle pozici zkrátka neobejdeš. A pokud chceš mít oproti ostatním náskok, mrkni na náš kurz Datový analytik s Pythonem – dostaneš do ruky nejen perfektně se doplňující technologie, ale i praktické a komplexní projekty do portfolia. Díky tomu ukážeš, že to s IT myslíš vážně – a odlišíš se od ostatních uchazečů.
Jak se v kurzu pracuje s umělou inteligencí?
AI je přirozenou součástí výuky a reflektuje dnešní realitu práce s daty. Ukážeme ti, jak ji využít v každé fázi práce s daty – od generování SQL dotazů přes hledání chyb až po návrh vizualizací v Power BI. Všechno si vyzkoušíš na praktických příkladech, přímo v nástrojích, které používají profesionálové.
Jak AI pomáhá datovým analytikům v praxi?
AI dokáže zrychlit spoustu rutinních úkonů – třeba psaní SQL dotazů, úpravu dat nebo návrh reportů. Analytik díky tomu získá víc času na samotné vyhodnocování a interpretaci dat. V kurzu uvidíš, jak to funguje v praxi.
Pomůže mi znalost AI na trhu práce?
Rozhodně ano. Firmy dnes hledají analytiky, kteří nejen rozumí datům, ale dokážou využít i AI nástroje pro efektivnější analýzu a prezentaci výsledků. Díky tomu získáš konkurenční výhodu už od prvního dne.
Mohlo by vás zajímat
