Detail kurzu

Dátová analýza I. - porozumenie dátam, analýza v aplikáciách, práca s údajmi pre bežných používateľov a využitie AI (umelej inteligencie) pri práci

IT LEARNING SLOVAKIA, s.r.o.

Údaje aktualizované 5. 11. 2026

Popis kurzu

Analýza údajov je v bežnej firemnej praxi veľmi dôležitá. Stretávame sa s ňou v rôznych podobách odkedy používame informačné technológie. Vďaka aplikáciám ako Excel zažila analýza údajov revolúciu, pretože už nie je doménou len IT špecialistov, ale aj bežných zamestnancov. Príchod AI znamená ďalšiu veľkú zmenu v dátovej analýze. Je tu však háčik – v každej oblasti, kde sa AI zavádza, vznikajú chyby. Pri práci s údajmi, kde je dôraz na presnosť výsledkov alebo citlivosť dát, je priestor na chyby veľký. Dnes môžete požiadať AI, aby vám analyzovala tabuľku, vytvorila graf alebo našla trendy. Ak však nerozumiete samotnému procesu analýzy, neviete posúdiť, či vám AI poskytla správny výsledok. Na kurze sa naučíte rozumieť dátam od ich vzniku až po rozhodnutie, ktoré z nich vzniká. Pochopíte, čo je skutočná dátová analýza, aké má kroky, kde vznikajú chyby a ako im predchádzať ešte skôr, než ovplyvnia výsledok. Naučíte , ako správne komunikovať s AI (promptovať), ako sa vyhnúť tzv. halucináciám a ako predísť strate kontextu či „pretečeniu tokenov“. Ukážeme si, ako môže AI využívať človek, ktorý ovláda len základy Excelu, ale aj profesionálny analytik. Úlohou kurzu nebude podrobne vysvetľovať fungovanie AI, porovnávať jednotlivé nástroje alebo rozoberať bezpečnostné riziká – v týchto oblastiach poskytneme základný prehľad potrebný na orientáciu. Podmienkou na absolvovanie je aspoň minimálna znalosť Excelu, približne na úrovni kurzu Excel 1. Kurz je určený predovšetkým pre začiatočníkov či už to v oblasti dátovej analýzy alebo práce s údajmi vo všeobecnosti. Zaujímavý môže byť nielen pre budúcich analytikov, ale aj každého kto chce získať prehľad v tejto oblasti.
Prihlásiť sa na kurz

Obsah kurzu

Úvod do dátovej analýzy

  • Čo robí dátový analytik

    • Analytik ako prekladateľ medzi ľudskou otázkou a dátami

    • Šesť krokov analýzy: otázka, dáta, čistenie, výpočet, kontrola, ľudská odpoveď

    • Kde vzniká najviac chýb – na začiatku a na konci, nie v technike

    • Rozpísanie krokov analýzy na vlastnom príklade s pomocou AI

    • Terminológia dátovej analýzy

    • Nástroje dátovej analýzy

  • Od ľudskej otázky k merateľnej

    • Rozklad vágnej otázky na merateľnú definíciu

    • Výber metriky, obdobia a porovnania

    • AI ako partner pri návrhu spôsobov merania

    • Aké dáta potrebujeme a kde môže meranie klamať

Základy práce s údajmi

  • Čo sú to údaje

    • Tabuľka – koncept záznamov (riadkov) a polí (stĺpcov)

    • Základné typy údajov: číslo, text, dátum, áno/nie

    • Vstup a výstup analýzy

    • Problém čísla zapísaného ako text

    • Popis súboru pomocou AI – počet riadkov, význam stĺpcov, typy údajov, chýbajúce hodnoty

  • Základné zdroje údajov

    • Súbory Excel

    • Textové súbory typu CSV, XML a JSON

    • Exporty z informačného systému

    • Databázy a jazyk SQL

    • Použitie AI pri čítaní textových súborov

    • Generovanie a vysvetlenie SQL dotazu pomocou AI

Príprava a čistenie údajov

  • Problémy v údajoch

    • Duplicity

    • Prázdne bunky a chýbajúce hodnoty

    • Rôzne zápisy tej istej hodnoty

    • Dátum zapísaný ako text

    • Súčtové riadky uprostred tabuľky

    • Prečo čistenie zaberá analytikovi najviac času

  • Čistenie údajov pomocou AI

    • Vyhľadanie problémov a návrh opravy

    • Zoznam vykonaných zmien

    • Kontrola počtu riadkov pred a po čistení

  • Spájanie tabuliek

    • Čo je to kľúč a prečo sa tabuľky spájajú

    • Princíp funkcie VLOOKUP a príkazu JOIN

    • Nespárované záznamy a ich kontrola

    • Spojenie tabuliek pomocou AI

Ako analyzovať, čítať a komunikovať výsledky

  • Základné výpočty

    • Počet, súčet, priemer a medián

    • Percento a percentuálny bod

    • Podiel a medziročná zmena

    • Zoskupovanie údajov – princíp kontingenčnej tabuľky

    • Kedy priemer klame a kedy použiť medián

    • Základné pasce pri výklade hodnôt

    • Použite AI ako poradcu pri výbere výpočtu

    • AI ako „Diablov advokát“ pri výklade hodnôt

  • Grafy

    • Výber správneho typu grafu

    • Ako grafy klamú

    • Graf ako odpoveď na otázku

    • Tvorba grafov pomocou AI

  • Prezentácia a komunikácia výsledkov

    • Reporty, dashboardy a iné formy prezentácie

    • Ako na formuláciu odpovede

    •  AI ako asistent pri úprave reportu

    •  AI ako asistent pri generovaní vysvetlení a popisov

Kontrola výsledkov AI, bezpečná práca s AI

  • Ako overiť, čo AI spočítala

    • Základné princípy fungovania LLM

    • Prečo sa AI mýli sebaisto

    • Možnosti kontroly výsledkov AI

  • Bezpečnosť údajov pri práci s AI

    • Ako postupuje AI pri ukladaní údajov

    • Čo do AI nenahrávať

    • Anonymizácia údajov v praxi

Cieľová skupina

začiatočník
Hodnotenie


Prihlásiť sa na kurz



Organizátor

IT LEARNING SLOVAKIA, s.r.o.

IT LEARNING SLOVAKIA, s.r.o.

Kominárska 2,4, Bratislava


…




Ďalšie termíny kurzu
Termín Cena Miesto konania Zarezervovať
26.11.2026 - 27.11.2026 363,1 EUR Kominárska 2,4, 83104 Bratislava
8.2.2027 - 9.2.2027 363,1 EUR Kominárska 2,4, 83104 Bratislava
8.3.2027 - 9.3.2027 363,1 EUR Kominárska 2,4, 83104 Bratislava
5.4.2027 - 6.4.2027 363,1 EUR Kominárska 2,4, 83104 Bratislava
3.5.2027 - 4.5.2027 363,1 EUR Kominárska 2,4, 83104 Bratislava
31.5.2027 - 1.6.2027 363,1 EUR Kominárska 2,4, 83104 Bratislava

Podobné kurzy

podľa názvu a lokality