Data Analyst

Το επιμορφωτικό σεμινάριο: Data Analyst απευθύνεται σε κάθε ενδιαφερόμενο από 18 ετών και άνω για την ενίσχυση του βιογραφικού του και στα πλαίσια της συνεχιζόμενης επιμόρφωσης ενηλίκων. Απευθύνεται επίσης σε επαγγελματίες και σπουδαστές πληροφορικής, διοίκησης επιχειρήσεων, οικονομικών, στατιστικής και marketing, καθώς και σε στελέχη επιχειρήσεων, αναλυτές δεδομένων, υπεύθυνους πωλήσεων, εργαζομένους σε τμήματα έρευνας και ανάπτυξης και επαγγελματίες που επιθυμούν να αξιοποιούν δεδομένα και αναλυτικά εργαλεία για τη λήψη αποφάσεων και τη βελτίωση επιχειρησιακών διαδικασιών στο πλαίσιο της επαγγελματικής τους δραστηριότητας.

Οφέλη για τους συμμετέχοντες
Οι συμμετέχοντες στο σεμινάριο: Data Analyst αποκτούν βασικές και σύγχρονες γνώσεις ανάλυσης δεδομένων, κατανοούν τις διαδικασίες συλλογής, επεξεργασίας και ερμηνείας πληροφοριών και εξοικειώνονται με εργαλεία που αξιοποιούνται σε σύγχρονα επαγγελματικά περιβάλλοντα. Ενισχύουν την αναλυτική και οργανωτική τους σκέψη μέσα από πρακτικές εφαρμογές.

Παράλληλα, αναπτύσσουν δεξιότητες οπτικοποίησης δεδομένων, δημιουργίας αναφορών και υποστήριξης επιχειρησιακών αποφάσεων, τις οποίες εφαρμόζουν σε διοικητικά, οικονομικά, εμπορικά και ερευνητικά πλαίσια. Κατανοούν καλύτερα τον ρόλο των δεδομένων στη λειτουργία και ανάπτυξη ενός οργανισμού.

Επιπλέον, βελτιώνουν την επαγγελματική τους κατάρτιση σε έναν σύγχρονο και διαρκώς αναπτυσσόμενο τομέα, εμπλουτίζουν το βιογραφικό τους και ενισχύουν τις ψηφιακές και επαγγελματικές τους δεξιότητες στο πλαίσιο της συνεχιζόμενης εκπαίδευσης ενηλίκων.

Syllabus – Ενότητες σεμιναρίου

Εισαγωγή στην Ανάλυση Δεδομένων

• Ορισμός και σκοπός της ανάλυσης δεδομένων
• Ο ρόλος του Data Analyst: Καθήκοντα, Αρμοδιότητες και οι βασικές δεξιότητες που απαιτούνται σήμερα
• Ο κύκλος ζωής των δεδομένων και το ταξίδι τους από τη συλλογή έως τη λήψη αποφάσεων
• Επισκόπηση βασικών εργαλείων και τεχνολογιών (Python, R, Excel, Power BI, Tableau)

Συλλογή και Προετοιμασία Δεδομένων

• Κατανόηση τύπων δεδομένων: δομημένα, ημι-δομημένα και αδόμητα δεδομένα
• Μέθοδοι συλλογής δεδομένων: έρευνες, APIs, scraping, βάσεις δεδομένων
• Διαδικασία προετοιμασίας: καθαρισμός, μετασχηματισμός, εντοπισμός και διόρθωση λαθών
• Εργαλεία και βιβλιοθήκες για την επεξεργασία δεδομένων: Pandas, OpenRefine, SQL

Βασική Στατιστική για Ανάλυση Δεδομένων

• Περιγραφική στατιστική: μέσοι όροι, διάμεσος, επικρατούσα τιμή και βασικά μέτρα τάσης
• Δείκτες διασποράς: εύρος, διακύμανση, τυπική απόκλιση, συντελεστής μεταβλητότητας
• Ανάλυση σχέσεων: συσχετίσεις, εξαρτήσεις, στατιστικοί πίνακες
• Ερμηνεία στατιστικών δεικτών και ενσωμάτωσή τους σε αναλύσεις

Εισαγωγή στη Βάση Δεδομένων και SQL

• Βασικές έννοιες βάσεων δεδομένων: σχεσιακές (SQL) και μη σχεσιακές (NoSQL)
• Σύνταξη βασικών SQL ερωτημάτων: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, HAVING, ORDER BY• Υποστήριξη καθημερινών δραστηριοτήτων
• Χρήση συναρτήσεων όπως SUM, COUNT, AVG για ανάλυση δεδομένων
• Διαχείριση δεδομένων: δημιουργία, τροποποίηση και διαγραφή εγγραφών

Εξερεύνηση και Οπτικοποίηση Δεδομένων

• Τεχνικές αρχικής εξερεύνησης δεδομένων: κατανόηση δομής, μοτίβων και ανωμαλιών• Βασικές τεχνικές υποστήριξης του αναπνευστικού συστήματος
• Οπτικοποίηση δεδομένων με εργαλεία και βιβλιοθήκες (Matplotlib, Seaborn, Tableau)
• Δημιουργία και ανάλυση γραφημάτων: ιστογράμματα, γραφήματα γραμμής, πίτες, scatter plots
• Οπτικοποίηση σύνθετων σχέσεων και αναγνώριση τάσεων

Στατιστική Μοντελοποίηση και Ανάλυση

• Θεμελιώδεις αρχές της στατιστικής μοντελοποίησης
• Δημιουργία και ερμηνεία γραμμικών και μη γραμμικών μοντέλων
• Πολυωνυμική παλινδρόμηση και βασικά μοντέλα πρόβλεψης
• Μέθοδοι αξιολόγησης μοντέλων: R-squared, Mean Squared Error (MSE)

Μηχανική Μάθηση (Machine Learning) για Data Analysts

• Θεμελιώδεις έννοιες επιβλεπόμενης και μη επιβλεπόμενης μάθησης
• Εισαγωγή σε αλγόριθμους ταξινόμησης και παλινδρόμησης
• Τεχνικές clustering: K-means, hierarchical clustering
• Αξιολόγηση μοντέλων με χρήση cross-validation, confusion matrix, precision, recall, F1-score

Προηγμένες Τεχνικές Ανάλυσης Δεδομένων

• Εξειδίκευση σε Python: NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow
• Χρήση Jupyter Notebooks για διαδραστική ανάλυση
• Ανάλυση Big Data με τεχνολογίες όπως Hadoop, Spark, Kafka
• Εφαρμογή τεχνικών ανάλυσης σε άδηλα δεδομένα: φυσική γλώσσα, εικόνα, ήχος

Ανάλυση Χρονοσειρών (Time Series Analysis)

• Εισαγωγή στη θεωρία χρονοσειρών και βασικές εφαρμογές
• Μοντέλα πρόβλεψης: ARIMA, Exponential Smoothing
• Ανίχνευση εποχικότητας, τάσεων και στάσιμων δεδομένων
• Οπτικοποίηση και ερμηνεία χρονοσειρών

Ανάλυση Συστημάτων Συσχέτισης και Αποδοτικότητας (Optimization)

• Ανάλυση σχέσεων μεταξύ μεταβλητών και αλληλεπίδρασης παραγόντων
• Αξιολόγηση αποδοτικότητας επιχειρησιακών διαδικασιών μέσω ROI
• Στρατηγικές βελτιστοποίησης προβλέψεων και αποτελεσμάτων
• Υπολογιστικά εργαλεία για ανάλυση σεναρίων και λήψη αποφάσεων

Εφαρμογές και Καλές Πρακτικές στον Ρόλο του Data Analyst

• Εφαρμογές ανάλυσης δεδομένων στον επιχειρησιακό τομέα
• Παραδείγματα από marketing, πωλήσεις, οικονομικά και διοίκηση
• Σύνταξη και παρουσίαση συμπερασμάτων σε στελέχη και ομάδες
• Ηθικά ζητήματα και κανονισμοί προστασίας προσωπικών δεδομένων (GDPR)

Δημιουργία Αναφορών και Παρουσιάσεων με τα Αποτελέσματα Ανάλυσης

• Τεχνικές δημιουργίας αποτελεσματικών και κατανοητών αναφορών
• Εργαλεία παρουσίασης: Power BI, Tableau, Excel Dashboards
• Δομή και σχεδιασμός αναφορών για διαφορετικά ακροατήρια
• Παρουσίαση σε stakeholders και υποστήριξη λήψης αποφάσεων

Στρατηγικές Ανάλυσης Δεδομένων και Βελτίωση Απόδοσης Επιχειρήσεων

• Σχεδιασμός και εφαρμογή στρατηγικών βασισμένων σε δεδομένα
• Ανάλυση τάσεων αγοράς και επιχειρηματικών προτύπων
• Ανάπτυξη συστημάτων πρόβλεψης για την υποστήριξη επιχειρηματικής ανάπτυξης
• Μετατροπή της ανάλυσης δεδομένων σε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα

Έναρξη
Το επιμορφωτικό σεμινάριο: Data Analyst ξεκινά με την ολοκλήρωση του χρονικού ορίου συμμετοχής (το οποίο αναγράφεται στο πάνω μέρος της παρούσας σελίδας) όπου κατόπιν κοινής συνεννοήσεως με τους εγγεγραμμένους σπουδαστές ορίζονται οι μέρες και ώρες διεξαγωγής ώστε να εξυπηρετούνται όλοι οι συμμετέχοντες.
Δηλώστε εγκαίρως τη συμμετοχή σας και ξεκινήστε στο επόμενο ή σε όποιο από τα επόμενα τμήματά μας θέλετε!
Αν για οποιοδήποτε λόγο δεν μπορέσετε να συνεχίσετε την παρακολούθηση του σεμιναρίου, δεν υποχρεούστε να πληρώσετε τους μήνες που δεν θα παρακολουθήσετε

Ποια είναι η διάρκεια του σεμιναρίου;
Το επιμορφωτικό σεμινάριο: Data Analyst γίνεται 2 συνεχόμενες ώρες την εβδομάδα και έχει διάρκεια 10 μήνες (40 δίωρα μαθήματα).

Σας παρέχουμε:

• Υψηλό επίπεδο επιμόρφωσης με φυσικό ομιλητή (εισηγητή) και όχι με τυποποιημένες πλατφόρμες
• Εξ αποστάσεως ζωντανή παρακολούθηση
• Δυνατότητα ετεροχρονισμένης παρακολούθησης των μαθημάτων όσες φορές και ό,τι ώρα θέλετε
• Δωρεάν πλούσιο επιμορφωτικό υλικό
• Δυνατότητα συμμετοχής σε εξετάσεις προκειμένου να λάβετε πιστοποιητικό επιμορφωτικού σεμιναρίου με αξιολόγηση γνώσεων για την ενδυνάμωση του βιογραφικού σας στην αγορά εργασίας.
• Το πιστοποιητικό εκδίδεται από το Κέντρο Δια Βίου Μάθησης ΕΥΔΟΚΙΜΟΣ το οποίο είναι αδειοδοτημένο από το Υπουργείο Παιδείας, Θρησκευμάτων και Αθλητισμού με αριθμό απόφασης Κ6/162254 και πιστοποιημένο από τον Εθνικό Οργανισμό Πιστοποίησης Προσόντων και Επαγγελματικού Προσανατολισμού (Ε.Ο.Π.Π.Ε.Π.).

Με την ολοκλήρωση του σεμιναρίου έχετε τις παρακάτω επιλογές:

• 1η επιλογή: Να λάβετε Δωρεάν βεβαίωση παρακολούθησης (αποστέλλεται στο e-mail σας).
• 2η επιλογή: Να συμμετάσχετε σε εξετάσεις αξιολόγησης (με χρέωση στα 180 €), λαμβάνοντας πιστοποιητικό ολοκλήρωσης επιμορφωτικού σεμιναρίου με αναλυτική βαθμολογία αξιολόγησης για την επισφράγιση των γνώσεων σας, την ενίσχυση του βιογραφικού σας και για τη μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα στην αγορά εργασίας (αποστέλλεται στο e-mail σας).

Η βεβαίωση και το πιστοποιητικό εκδίδονται από το Κέντρο Δια Βίου Μάθησης ΕΥΔΟΚΙΜΟΣ το οποίο είναι αδειοδοτημένο από το Υπουργείο Παιδείας, Θρησκευμάτων και Αθλητισμού με αριθμό απόφασης Κ6/162254 και πιστοποιημένο από τον Εθνικό Οργανισμό Πιστοποίησης Προσόντων και Επαγγελματικού Προσανατολισμού (Ε.Ο.Π.Π.Ε.Π.).
Οι σπουδαστές που συμμετέχουν στις εξετάσεις, λαμβάνουν επιπλέον ΔΩΡΟ έκπληξη!
Οι σπουδαστές που αριστεύουν στις εξετάσεις πιστοποίησης λαμβάνουν ΠΙΣΤΟΠΟΙΗΤΙΚΟ ΑΡΙΣΤΕΙΑΣ για ακόμα μεγαλύτερη ενίσχυση του βιογραφικού τους.