Verslo procesų automatizavimas naudojant dirbtinį intelektą
4.8 (24)

"CodeAcademy" UAB

Verslo procesų automatizavimas naudojant dirbtinį intelektą

Neformaliojo suaugusiųjų švietimo programa | 22006130054

  • Mokymai prasideda:
  • Trukmė: 292 akad. val.
  • Kaina nuo:
  • Finansavimas:

Apie mokymus

Mokymų teikėjo pateikta informacija

Anotacija

Neformaliojo suaugusiųjų švietimo programa „Verslo procesų automatizavimas naudojant dirbtinį intelektą“ skirta užimtiems asmenims, norintiems įgyti praktinių įgūdžių duomenų analizės, vizualizacijos, automatizavimo ir dirbtinio intelekto pritaikymo srityse. 292 val. trukmės programa apima SQL ir duomenų bazių pagrindus, Power BI, Python analitikos paketus, duomenų sandėliavimą, statistinę analizę (ekonometriją), darbą su DI įrankiais (pvz., ChatGPT, CoPilot), bei realaus gyvenimo verslo projektų įgyvendinimą. Taip pat ugdomi minkštieji įgūdžiai (CV, LinkedIn, darbo pokalbių pasirengimas). Baigus programą dalyviai bus pasirengę dirbti jaunesniaisiais programuotojais ar duomenų analitikais įvairiose organizacijose, kur reikalingas efektyvus duomenų ir procesų valdymas naudojant DI technologijas.

Įgyjamos ir tobulinamos kompetencijos

Bendrosios kompetencijos

  • Skaitmeninė kompetencija

Profesinės kompetencijos

  • 131. Naudoti ir integruoti duomenų bazes (Duomenų bazių valdymo sistemos, jų diegimas ir valdymas. SQL ir NoSQL kalbos, jų naudojimas duomenų bazių įrašų valdymui. Duomenų bazių administravimas);;
  • 130. Projektuoti tipines reliacines ir nereliacines (NoSQL) duomenų bazes (Duomenų bazės (MySQL, PostgreSQL, MongoDB ir kt.), jų tipai, skirtumai ir taikymo galimybės. Reliacinės ir nerealiacinės duomenų schemos, jų projektavimas);;

Aukštą pridėtinę vertę kuriančios kvalifikacijos ir kompetencijos

Mokymosi programos turinys

Temos pavadinimas Trumpas temos aprašymas
1. Įvadas į verslo žvalgybą (BI) Verslo žvalgybos (BI) apibrėžimas ir svarba - BI komponentai - BI vaidmuo sprendimų priėmime
2. Duomenų bazės ir SQL. Įvadas į duomenų bazes - RDBMS apžvalga - SQL pagrindai: užklausos, sujungimai, subužklausos - Išplėstinis SQL: funkcijos, procedūros, trigeriai
3. Duomenų vizualizavimas ir ataskaitų kūrimas PowerBI. Įvadas į Power BI. Duomenų importavimas ir transformavimas. DAX (Duomenų analizės išraiškos). Bendrinimas ir bendradarbiavimas Power BI. Verslo našumo valdymas.
4. Python programavimas ir analitikos paketai. Python programavimo pagrindai ir analitikos paketų pradmenys (Pandas)
5. Duomenų saugojimo būdai, kokybė ir privatumas. Įvadas į duomenų sandėliavimą ir duomenų ežerus. Duomenų sandėlio ir ežero architektūra. Duomenų įtraukimas ir saugojimas. Duomenų apdorojimas ir analizė duomenų ežeruose. Duomenų kokybė ir jos svarba Metodai ir įrankiai užtikrinant duomenų kokybę Duomenų privatumas ir jo svarba
6. Ekonometrija "Statistika bei aprašomoji statistika (Descriptive Statistics) Continuous Variables, Probability Distributions, Point Estimation, Confidence Interval, T-distribution, P-value Hipotezių testavimas, koreliacija ir panaudojamumas"
7. Realaus gyvenimo projektas. Visų išmoktų BI koncepcijų integracija - Realūs verslo žvalgybos problemų sprendimai - Projekto pristatymas ir gynyba

Programos ypatumai

Papildomi reikalavimai

Mokymosi programos trukmė

Mokymosi programos trukmė: 292 akad. val.

Praktinio kontaktinio darbo trukmė: akad. val.

Teorinio kontaktinio darbo trukmė: akad. val.

Savarankiško darbo trukmė: akad. val.

Vertinimas

Įgytų kompetencijų vertinimo sistema / skalė: 1-10

Slapukai

Naudojame būtinuosius slapukus, kad svetainė veiktų. Su jūsų sutikimu taip pat galime naudoti analitikos ir rinkodaros slapukus, kad pagerintume svetainės patirtį.
Būtinieji
Nuostatos
Analitika