Szkolenia Analiza danych i Data Science

Analiza danych od zera zwykle obejmuje wczytywanie danych, ich czyszczenie, podstawowe przekształcenia, wizualizację i wyciąganie wniosków. Na początku warto sprawdzić, czy potrzebne są bardziej skryptowe środowiska, takie jak R lub Python, czy narzędzia raportowe, takie jak Power BI, a następnie przećwiczyć pracę na tabelach, typach danych i prostych wykresach. Przykładowo osoby przechodzące z Excela często zaczynają od operacji na ramkach danych i budowy pierwszych raportów.
Jeśli chcesz przećwiczyć to krok po kroku, zobacz: Analiza danych w języku R (R/ANA).

R i Python służą do analizy danych, ale różnią się akcentami: R jest często wybierany do statystyki, wizualizacji i pracy badawczej, a Python do szerszych zastosowań programistycznych, automatyzacji i integracji z systemami. Przy wyborze warto sprawdzić rodzaj zadań, oczekiwany sposób pracy z danymi, używane biblioteki oraz to, czy ważniejsze są raporty statystyczne, czy uniwersalne workflow programistyczne. Przykładowo w zespołach analitycznych R dobrze sprawdza się przy eksploracji danych i wykresach, a Python przy przetwarzaniu danych i późniejszym wdrażaniu modeli.
To jedno z zagadnień omawianych podczas szkolenia: Python - wprowadzenie dla Data Scientists (PYTHON/F-INTRO).

Nauka Power BI powinna obejmować kolejno import danych, transformacje w Power Query, modelowanie relacji, budowę wizualizacji i publikację raportów. Warto sprawdzić poprawność źródeł danych, jakość modelu raportowego, dobór wykresów do pytań biznesowych oraz podstawy DAX do obliczeń i agregacji. Przykładem praktycznego workflow jest przygotowanie danych sprzedażowych, zbudowanie modelu z kalendarzem i utworzenie dashboardu z filtrami oraz miarami okres do okresu.
Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Podstawy Power BI - wizualizacja danych (POWERBI/F).

Czyszczenie i transformacja danych w R polegają na porządkowaniu typów zmiennych, filtrowaniu rekordów, usuwaniu duplikatów, tworzeniu nowych kolumn i agregowaniu wyników. Trzeba sprawdzić strukturę ramek danych, brakujące wartości, spójność nazw, logikę grupowania oraz to, czy operacje select(), filter(), mutate() i summarize() dają oczekiwany rezultat. Przykładowo można przygotować zbiór transakcji przez zmianę typów dat, odfiltrowanie błędnych rekordów i policzenie sprzedaży według kategorii.
Dokładnie ten zestaw narzędzi i workflow ćwiczymy podczas szkolenia: Nowoczesne przetwarzanie danych w R (R/DPLYR).

Czytelne wykresy i dashboardy w Pythonie wymagają poprawnego doboru typu wizualizacji do danych, ograniczenia zbędnych elementów oraz spójnego opisu osi, legend i kolorów. W praktyce warto sprawdzić strukturę danych wejściowych, poziom agregacji, skalę wartości i to, czy Matplotlib, Seaborn lub Plotly pokazują zależności bez zniekształceń interpretacyjnych. Przykładem jest zestawienie wykresu liniowego dla trendu, boxplota dla rozkładu i interaktywnego widoku filtrowanego po kategorii.
Wersję warsztatową (z konfiguracją i przykładami) znajdziesz w programie szkolenia: Python - wizualizacja danych (PYTHON/WIZ).

Aplikacje w R Shiny łączą logikę analityczną z interfejsem webowym, dzięki czemu umożliwiają filtrowanie danych, uruchamianie obliczeń i prezentowanie wyników w przeglądarce. Należy sprawdzić strukturę UI i serwera, sposób działania reaktywności, wydajność komponentów oraz integrację wykresów, tabel i elementów sterujących. Przykładowo można zbudować aplikację, która wczytuje dane, aktualizuje wykres po zmianie parametrów i udostępnia użytkownikowi gotowy dashboard analityczny.
Ten temat przerabiamy praktycznie na szkoleniu: Tworzenie Aplikacji z R Shiny (R/SHINY).