PROGRAMOVÁNÍ: R, python, SQL

Moderní nástroje pro analýzu dat, modelování a tvorbu aplikací

R, Python a SQL tvoří základní nástroje pro zpracování a analýzu dat v akademickém výzkumu, veřejné správě i komerčním prostředí. Jejich propojením získáváme silný a flexibilní rámec pro práci s daty od jejich načtení, přes analýzu, až po vizualizaci a publikaci výsledků.

Programovací jazyk R je ideální pro statistickou analýzu, modelování a vytváření profesionálních vizualizací a reportů. Využíváme ho při přípravě analýz, automatizovaných přehledů nebo při tvorbě interaktivních aplikací v prostředí Shiny. R nám umožňuje tvořit datově podložené výstupy ve formátech, které jsou vhodné jak pro experty, tak pro běžné uživatele.

Python – Analytika, skriptování i vývoj

Python je univerzální jazyk s mimořádně silným postavením v oblasti datové vědy. Umožňuje efektivní zpracování dat, tvorbu modelů strojového učení, vývoj webových aplikací nebo propojení s dalšími systémy pomocí API. Díky široké knihovní podpoře je Python ideální pro automatizaci úloh, reporting nebo tvorbu interních analytických nástrojů na míru.

Co nabízíme

• Vývoj datových workflow v R, Pythonu i SQL

• Tvorbu analytických aplikací, reportů a vizualizací

• Automatizaci datových procesů napojených na databáze

• Školení R, Pythonu a SQL – od základů až po praktické příklady z reálných projektů

SQL – Práce s daty přímo v databázi

SQL (Structured Query Language) je základním jazykem pro práci s databázemi. Využíváme ho k výběru, spojování, čištění a agregaci dat z relačních databází (např. PostgreSQL, MSSQL, MySQL). SQL nám umožňuje připravit datové podklady přímo v databázi – rychle, efektivně a bez nutnosti zbytečného přenášení dat. R a Python pak využíváme pro další analýzu, vizualizaci a publikaci výsledků.

Co umíme v R

• Zpracování a čištění dat z různých formátů (CSV, Excel, databáze, API)

• Statistické analýzy, testování hypotéz a modelování

• Tvorba přehledných tabulek, grafů a vizualizací (ggplot2, plotly)

• Automatizace reportů do Wordu, PDF nebo PowerPointu (rmarkdown, officer)

• Vývoj interaktivních aplikací a dashboardů v Shiny

• Sazba odborných zpráv, dokumentace a výstupů pomocí LaTeXu

• Napojení na SQL databáze a práce s velkými datovými sadami

Co umíme v Pythonu

• Analýza dat pomocí knihoven pandas, numpy, matplotlib

• Tvorba prediktivních modelů a klasifikátorů (scikit-learn, XGBoost)

• Automatizace rutinních úkolů a přenos dat mezi systémy

• Vytváření webových aplikací (Flask, FastAPI) a jednoduchých API

• Vizualizace dat (seaborn, plotly) a tvorba přehledných výstupů

• Práce s databázemi (SQLite, PostgreSQL, SQLAlchemy)

• Příprava skriptů pro napojení na systémy, notifikace, plánování úloh

Co umíme v SQL

• Vytváření dotazů pro filtrování, spojování a agregaci dat

• Návrh a optimalizace databázových struktur pro analytické účely

• Tvorba pohledů, uložených procedur a exportních skriptů

• Napojení R a Pythonu na databáze (PostgreSQL, MSSQL, SQLite, MySQL)

• Čištění a příprava dat přímo na úrovni databáze před analýzou

• Audit dat a kontrola konzistence pomocí SQL pravidel a logiky

• Pomoc s migrací dat, exporty/importy a vytvářením reportovacích tabulek

​