Advanced Analytics & Statistical Modeling
Hloubkové zkoumání statistických metod a pokročilých analytických technik pro datové profesionály
Ovládněte regresní analýzu, časové řady a multivariační metody pomocí R a Python
O tomto kurzu
Advanced Analytics & Statistical Modeling je komplexní kurz zaměřený na pokročilé statistické metody a analytické techniky. Během dvanácti týdnů se ponoříte do světa prediktivního modelování, statistické inference a pokročilé datové analýzy pomocí R a Python.
Kurz začíná fundamentálními koncepty statistické inference, včetně testování hypotéz a intervalů spolehlivosti. Odtud postupujete k pokročilejším tématům jako je regresní analýza - od lineární regrese přes logistickou regresi až po multivariační metody. Naučíte se, jak interpretovat výsledky regresních modelů a jak je aplikovat na reálné obchodní problémy.
Časové řady tvoří podstatnou část kurzu. Projdete si techniky jako ARIMA modely, exponenciální vyrovnávání a sezónní dekompozici. Tyto metody jsou klíčové pro forecasting v různých oblastech - od předpovídání poptávky až po finanční plánování. Naučíte se také pracovat s nestacionárními časovými řadami a detekovat strukturální zlomy.
Prediktivní modelování je další klíčovou oblastí. Získáte zkušenosti s různými metodami včetně decision trees, random forests a gradient boosting. Pochopíte, jak vyhodnocovat modely, vyhnout se overfittingu a správně použít cross-validation techniky.
Klíčové oblasti kurzu
- Regresní analýza a multivariační statistické metody
- Časové řady a forecasting techniky
- Prediktivní modelování a machine learning metody
- Bayesovská statistika a Monte Carlo simulace
- Experimentální design a kauzální inference
- Survival analysis a optimization techniky
Výsledky a přínosy kurzu
Po absolvování kurzu budete vybaveni pokročilými statistickými dovednostmi, které jsou vysoce ceněné v datové komunitě. Získáte schopnost provádět sofistikované analýzy, které poskytují hlubší vhled do dat než běžné deskriptivní statistiky.
Naši absolventi postupují do rolí jako senior data scientist, statistik, quantitative analyst nebo research analyst. Tyto pozice vyžadují hluboké porozumění statistickým metodám a schopnost aplikovat je na komplexní obchodní problémy.
Analytické myšlení
Rozvoj schopnosti formulovat analytické otázky, navrhovat studie a interpretovat komplexní statistické výsledky.
Prediktivní schopnosti
Vytváření prediktivních modelů pro business forecasting, customer analytics a risk modeling v různých odvětvích.
Experimentální design
Navrhování a vyhodnocování experimentů, A/B testů a kauzálních studií pro obchodní rozhodování.
Programovací expertiáž
Pokročilé dovednosti v R a Python pro statistickou analýzu a automatizaci analytických workflow.
Během kurzu vytvoříte portfolio projektů pokrývajících různé analytické scénáře. To zahrnuje customer lifetime value modelování, kde předpovídáte budoucí hodnotu zákazníků, demand forecasting pro optimalizaci zásob, a marketing mix optimization pro alokaci reklamního rozpočtu.
Získáte také zkušenosti s komunikací statistických výsledků netechnickému publiku. To je kritická dovednost, protože i ty nejsofistikovanější analýzy jsou bezcenné, pokud nejsou pochopeny a použity pro rozhodování.
Nástroje a technologie
V kurzu pracujete primárně s R a Python - dvěma nejpoužívanějšími programovacími jazyky pro statistickou analýzu a data science. Oba jazyky mají své silné stránky a my vás naučíme, kdy a jak je využít.
R Programming
Statistický programovací jazyk s bohatými knihovnami pro pokročilou analýzu a vizualizaci dat.
Klíčové balíčky:
- • tidyverse pro data manipulation
- • caret pro machine learning
- • forecast pro časové řady
- • ggplot2 pro vizualizace
Python
Univerzální programovací jazyk s silnými knihovnami pro data science a statistické modelování.
Klíčové knihovny:
- • pandas pro data analysis
- • scikit-learn pro ML
- • statsmodels pro statistiku
- • matplotlib/seaborn pro vizualizace
Pro Bayesovskou statistiku používáme PyMC3 a Stan - nástroje pro probabilistické programování, které umožňují flexibilní specifikaci komplexních statistických modelů. Naučíte se, jak formulovat prior distribuce, odhadovat posterior distribuce a interpretovat bayesovské výsledky.
Další nástroje v kurzu
Jupyter Notebooks
Interaktivní prostředí pro analýzu a dokumentaci
RStudio
IDE pro R programming a statistickou analýzu
Git & GitHub
Version control pro analytické projekty
Tableau/Power BI
Vizualizace statistických výsledků
Technické požadavky
Pro kurz potřebujete vlastní notebook s následujícími parametry:
- Windows, macOS nebo Linux
- Minimálně 8 GB RAM (doporučeno 16 GB pro větší datasety)
- Alespoň 50 GB volného místa na disku
- Multi-core procesor pro rychlejší výpočty
Standardy a přístupy
V kurzu zdůrazňujeme rigorózní statistické metody a osvědčené analytické postupy. Statistická analýza vyžaduje nejen technické dovednosti, ale také kritické myšlení a porozumění teoretickým základům.
Reprodukovatelnost je klíčový princip moderní datové analýzy. Naučíte se vytvářet analytické workflow, které jsou plně reprodukovatelné - od načtení dat přes transformace až po finální výsledky. To zahrnuje správu kódu pomocí Git, dokumentaci analýz a použití package management systémů.
Statistická rigorozita
Důraz na správné použití a interpretaci statistických metod.
- Ověřování předpokladů modelů
- Diagnostika residuí a outlierů
- Multiple comparison corrections
- Správná interpretace p-hodnot
Model validation
Robustní přístupy k vyhodnocení prediktivních modelů.
- Cross-validation strategie
- Out-of-sample testing
- Metriky výkonnosti modelů
- Bias-variance tradeoff
Experimentální design je další klíčovou oblastí. Naučíte se navrhovat A/B testy a kontrolované experimenty, včetně power analysis pro určení velikosti vzorku. Pochopíte rozdíly mezi korelací a kauzalitou a jak používat techniky jako difference-in-differences nebo propensity score matching.
Quality control metody a Six Sigma principy poskytují kontext pro aplikaci statistických metod v operačním prostředí. Projdete si kontrolní diagramy, process capability analysis a další nástroje používané v quality management.
Etika a odpovědnost
Statistická analýza přináší odpovědnost za správné použití metod:
- Transparentnost v reportování metod a limitací
- Objektivita při interpretaci výsledků
- Data privacy a ochrana citlivých informací
- Interpretační opatrnost při komunikaci nejistoty
Pro koho je kurz určen
Advanced Analytics & Statistical Modeling je navržen pro analytiky a data scientists, kteří chtějí prohloubit své statistické znalosti a schopnosti. Kurz je vhodný pro ty, kteří již mají základní zkušenosti s daty a chtějí se posunout k pokročilejším analytickým metodám.
Data Analytici
Pokud pracujete s daty a chcete rozšířit své schopnosti o pokročilé statistické metody a prediktivní modelování pro hlubší insights.
Research Analytici
Pro výzkumné pracovníky, kteří potřebují rigorizní statistické metody pro vyhodnocení experimentů a observačních studií.
Junior Data Scientists
Začínající data scientists, kteří chtějí posílit své statistické základy a porozumět matematickým principům za machine learning algoritmy.
Quantitative Analysts
Finanční analytici a quants, kteří potřebují pokročilé statistické metody pro risk modeling a investment analysis.
Kurz vyžaduje solidní matematické základy včetně lineární algebry, kalkulu a pravděpodobnosti. Základní znalost programování je nezbytná - ideálně v Pythonu nebo R, ale i zkušenosti s jinými jazyky jsou dostatečné. Očekává se, že účastníci mají alespoň rok praxe v práci s daty.
Předpoklady
- Základy pravděpodobnosti a statistiky (deskriptivní statistika, distribuce)
- Matematické základy (lineární algebra, kalkulátory)
- Programovací dovednosti (Python nebo R výhodou)
- Zkušenosti s daty a základní datovou analýzou
- Vlastní notebook splňující technické požadavky
Měření výsledků a pokroku
Kurz je strukturován do dvanácti týdenních modulů, přičemž každý modul se zaměřuje na specifickou statistickou metodu nebo analytickou techniku. Výuka kombinuje teoretické základy s praktickými aplikacemi na reálných datasetech.
Váš pokrok hodnotíme prostřednictvím týdenních úkolů a tří větších projektů během kurzu. Tyto projekty pokrývají různé aplikační oblasti - retail analytics, financial modeling a operational optimization. Každý projekt vyžaduje kompletní analytický workflow od formulace otázky po prezentaci výsledků.
Struktura kurzu
Statistická inference a testování hypotéz
Konfidencové intervaly, t-testy, ANOVA, non-parametrické testy
Lineární regrese a diagnostika
Simple a multiple regression, residual analysis, multicollinearity
Generalized Linear Models
Logistická regrese, Poisson regression, model selection
Multivariační statistické metody
PCA, factor analysis, cluster analysis, discriminant analysis
Časové řady fundamenty
Stacionarita, ACF/PACF, trend a sezónnost
ARIMA modelování a forecasting
Box-Jenkins methodology, model identification, diagnostika
Machine learning fundamenty
Decision trees, random forests, gradient boosting
Model selection a regularizace
Cross-validation, Ridge/Lasso regression, hyperparameter tuning
Bayesovská statistika
Bayes theorem, prior/posterior distributions, MCMC methods
Experimentální design a kauzální inference
A/B testing, power analysis, causal methods
Survival analysis a optimization
Kaplan-Meier, Cox regression, linear/nonlinear optimization
Finální projekt a prezentace
Komplexní statistická analýza s business impact
Finální projekt vyžaduje aplikaci několika statistických metod na komplexní business problém. Očekává se, že vytvoříte reprodukovatelný analytický workflow, vyprodukujete detailní report a prezentujete vaše findings před skupinou.
Po úspěšném absolvování obdržíte osvědčení specifikující získané statistické kompetence. Toto osvědčení má hodnotu při hledání pozic vyžadujících pokročilé analytické dovednosti.
Další kurzy
Prohlédněte si naše další specializované kurzy v oblasti datové implementace
Business Intelligence Analyst Essentials
Základní kurz business intelligence s praktickou implementací BI nástrojů jako Power BI, Tableau a Qlik Sense.
Data Architecture & Warehouse Design
Komplexní školení v návrhu a implementaci podnikových datových řešení s dimenzionálním modelováním a cloud platformami.
Připraveni ovládnout pokročilou analytiku?
Kurz začíná 10. listopadu 2025. Místa jsou omezená, zajistěte si své včas.
Cena kurzu: 44 200 Kč