Orange Data Mining – analiza danych w przedsiębiorstwie technologicznym
Orange Data Mining – analiza danych w przedsiębiorstwie technologicznym
Informacje podstawowe
Informacje podstawowe
- KategoriaInformatyka i telekomunikacja / Bezpieczeństwo IT
- Identyfikatory projektówMałopolski Pociąg do kariery
- Grupa docelowa usługi
Szkolenie przeznaczone jest dla osób zainteresowanych analizą danych w pracy zawodowej, niezależnie od branży. Oferta skierowana jest zarówno do początkujących, jak i osób z podstawowym doświadczeniem, które chcą poznać narzędzia do wizualizacji i eksploracji danych, podejmowania decyzji na podstawie danych oraz automatyzacji analiz z wykorzystaniem środowiska Orange Data Mining.
- Minimalna liczba uczestników2
- Maksymalna liczba uczestników15
- Data zakończenia rekrutacji10-08-2025
- Forma prowadzenia usługizdalna w czasie rzeczywistym
- Liczba godzin usługi55
- Podstawa uzyskania wpisu do BURStandard Usługi Szkoleniowo-Rozwojowej PIFS SUS 2.0
Cel
Cel
Cel edukacyjny
Celem szkolenia jest nabycie przez uczestników praktycznych umiejętności w zakresie analizy i wizualizacji danych przy użyciu narzędzia Orange Data Mining, z myślą o wspieraniu procesów decyzyjnych w przedsiębiorstwach.Efekty uczenia się oraz kryteria weryfikacji ich osiągnięcia i Metody walidacji
| Efekty uczenia się | Kryteria weryfikacji | Metoda walidacji |
|---|---|---|
Efekty uczenia się Potrafi zaimportować dane i przygotować je do analizy w Orange | Kryteria weryfikacji Dane zostały poprawnie załadowane, przekształcone i oczyszczone | Metoda walidacji Obserwacja w warunkach rzeczywistych |
Efekty uczenia się Potrafi tworzyć i interpretować wizualizacje danych | Kryteria weryfikacji Wybiera odpowiedni wykres, interpretuje zależności | Metoda walidacji Obserwacja w warunkach rzeczywistych |
Efekty uczenia się Potrafi zbudować modele predykcyjne i ocenić ich jakość | Kryteria weryfikacji Wykorzystuje klasyfikatory, interpretuje wskaźniki (np. F1, ROC) | Metoda walidacji Obserwacja w warunkach rzeczywistych |
Efekty uczenia się Potrafi przeprowadzić segmentację klientów i analizę skupień | Kryteria weryfikacji Dobiera metodę, interpretuje grupy | Metoda walidacji Prezentacja |
Efekty uczenia się Potrafi stworzyć workflow automatyzujący analizę | Kryteria weryfikacji Zbudowany schemat działa poprawnie i odpowiada zadaniu | Metoda walidacji Obserwacja w warunkach symulowanych |
Efekty uczenia się Rozumie możliwości wykorzystania analizy danych w praktyce biznesowej | Kryteria weryfikacji Opisuje przykłady zastosowań, wskazuje możliwe korzyści | Metoda walidacji Wywiad swobodny |
Kwalifikacje i kompetencje
Kwalifikacje
Kompetencje
Usługa prowadzi do nabycia kompetencji.Warunki uznania kompetencji
Program
Program
Wprowadzenie do analizy danych i Orange Data Mining
– czym jest analiza danych i eksploracja danych,
– interfejs i podstawowe funkcje Orange.
Import i przygotowanie danych
– formaty danych (CSV, Excel),
– czyszczenie, filtrowanie, łączenie danych.
Wizualizacja danych
– wykresy, korelacje, grupowanie danych,
– interaktywne pulpity analityczne.
Klasyfikacja i regresja
– modele predykcyjne: drzewa decyzyjne, regresja liniowa, SVM,
– praktyczne zastosowania w firmach.
Grupowanie i segmentacja klientów
– analiza skupień (k-means), hierarchiczne grupowanie,
– profilowanie grup klientów.
Redukcja wymiarowości i selekcja cech
– PCA, wybór cech istotnych dla modelu.
Ocena skuteczności modeli
– walidacja krzyżowa, macierz pomyłek, ROC, F1-score.
Budowa prostych przepływów analitycznych (workflow)
– automatyzacja powtarzalnych analiz,
– raportowanie wyników.
Praktyczne case studies z różnych branż
– zadania do samodzielnego rozwiązania z omówieniem.
Podsumowanie i rekomendacje do dalszego rozwoju
– dalsze ścieżki rozwoju w analizie danych,
– źródła wiedzy i społeczność Orange.
Harmonogram
Harmonogram
| Przedmiot / temat zajęć | Prowadzący | Data realizacji zajęć | Godzina rozpoczęcia | Godzina zakończenia | Liczba godzin |
|---|---|---|---|---|---|
Przedmiot / temat zajęć 1 z 7 Wprowadzenie do eksploracyjnej analizy danych i środowiska Orange Data Mining – przygotowanie danych wejściowych, czyszczenie i transformacja danych z różnych źródeł. | Prowadzący Urszula Jarosz | Data realizacji zajęć 11-08-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 2 z 7 Wizualizacja danych i analiza statystyczna w środowisku Orange – przegląd wykresów, zależności pomiędzy zmiennymi, interaktywne pulpity oraz interpretacja wyników. | Prowadzący Urszula Jarosz | Data realizacji zajęć 12-08-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 3 z 7 Klasyfikacja i regresja w Orange Data Mining – tworzenie i porównywanie modeli predykcyjnych, interpretacja wyników oraz zastosowanie w analizie biznesowej. | Prowadzący Urszula Jarosz | Data realizacji zajęć 13-08-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 4 z 7 Segmentacja i grupowanie danych – techniki klasteryzacji i profilowania klientów oraz redukcja wymiarowości i selekcja cech w kontekście analizy dużych zbiorów danych. | Prowadzący Urszula Jarosz | Data realizacji zajęć 14-08-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 5 z 7 Ocena skuteczności modeli i automatyzacja analiz – walidacja krzyżowa, macierz pomyłek, workflow Orange i tworzenie raportów z analiz. | Prowadzący Urszula Jarosz | Data realizacji zajęć 18-08-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 6 z 7 Zastosowanie analizy danych w praktyce – rozwiązywanie case studies z różnych branż, budowa przepływów danych oraz utrwalenie zdobytej wiedzy. | Prowadzący Urszula Jarosz | Data realizacji zajęć 19-08-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 15:00 | Liczba godzin 06:30 |
Przedmiot / temat zajęć 7 z 7 Konsultacje indywidualne oraz omówienie projektów końcowych z elementami ewaluacji wiedzy i rekomendacjami dalszego rozwoju. | Prowadzący - | Data realizacji zajęć 20-08-2025 | Godzina rozpoczęcia 08:30 | Godzina zakończenia 10:45 | Liczba godzin 02:15 |
Cena
Cena
Cennik
| Rodzaj ceny | Cena |
|---|---|
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika brutto | Cena 4 950,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt przypadający na 1 uczestnika netto | Cena 4 950,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny brutto | Cena 90,00 PLN |
Rodzaj ceny Koszt osobogodziny netto | Cena 90,00 PLN |
Prowadzący
Prowadzący
Urszula Jarosz
trenerka kompetencji cyfrowych; matematyczka i informatyczka; od ponad 10 lat prowadzi warsztaty i szkolenia podnoszące umiejętności cyfrowe dzieci, młodzieży i dorosłych (w tym Seniorów) m.in. z grafiki komputerowej, programowania, czy wykorzystywania narzędzi cyfrowych w edukacji. Współpracuje z wieloma podmiotami w zakresie tworzenia materiałów merytorycznych: scenariuszy zajęć dla nauczycieli, podręczników dla edukatorów czy kursów elearningowych dla osób dorosłych, dot. m.in. bezpiecznego korzystania z Internetu, obsługi aplikacji webowych czy pakietu MS Office. Na co dzień wielka fanka Minecrafta i platformy Moodle. Posiada zaawansowaną znajomość narzędzi IT do realizacji usług zdalnych, w okresie ostatnich 10 lat zrealizował ponad 120 zdalnych usług rozwojowych (z czego 62 w ciągu ostatnich 2 lat).
Informacje dodatkowe
Informacje dodatkowe
Informacje o materiałach dla uczestników usługi
Uczestnicy otrzymają komplet materiałów szkoleniowych w wersji elektronicznej, w tym: prezentacje z omawianych zagadnień, instrukcje krok po kroku do ćwiczeń w środowisku Orange Data Mining, zestawy przykładowych zbiorów danych oraz dostęp do zalecanych źródeł online i materiałów do samodzielnej nauki.
Warunki techniczne
Warunki techniczne
Szkolenie realizowane będzie w formule online na platformie ClickMeeting. Do udziału wymagane jest stabilne łącze internetowe, przeglądarka internetowa (zalecane Chrome lub Firefox), komputer z systemem Windows, macOS lub Linux, wyposażony w mikrofon i głośnik lub słuchawki. Nie jest wymagane instalowanie dodatkowego oprogramowania – uczestnik otrzyma link do pokoju szkoleniowego oraz instrukcję logowania. Zalecane jest korzystanie z komputera (nie telefonu) w celu komfortowej pracy z aplikacją Orange Data Mining.