Međunarodni standard
ISO 9001:2015
Sistem menadžmenta kvalitetom i dosledno unapređenje nastave i usluga.
Pogledaj sertifikat
Kurs i obuka – Python za analizu podataka
Python za analizu podataka je praktična obuka iz oblasti analize podataka u Pythonu. Program je usmeren na sticanje primenljivih znanja kroz rad sa alatima, podacima i zadacima navedenim u nastavnom planu.
Prednosti
Zašto izabrati Akademiju Oxford za kurs Python za analizu podataka?
38
Poslovnica
Kurs je dostupan u mreži poslovnica širom Srbije.
Online, grupna i individualna nastava
Izaberite individualnu nastavu, mikro grupu ili standardnu grupu — u poslovnici ili online.
Sertifikat nakon završnog ispita
Nakon uspešno položenog završnog ispita polaznik dobija sertifikat Akademije Oxford kao potvrdu o uspešno završenom kursu.
30k+
Polaznika godišnje
Više od 30.000 polaznika godišnje pohađa kurseve Akademije Oxford.
Mi nudimo kvalitet
Kvalitet potvrđen sertifikatima
Način na koji organizujemo nastavu i čuvamo podatke polaznika proveravaju nezavisna sertifikaciona tela.
Ovi sertifikati potvrđuju kvalitet poslovanja Akademije Oxford. Polaznici po završetku kursa dobijaju sopstveni sertifikat o stečenom znanju.
Upravljanje poverljivošću
ISO/IEC 27001:2022
Sistem upravljanja bezbednošću informacija i zaštita podataka polaznika.
Pogledaj sertifikatKurs je namenjen polaznicima koji žele da prošire znanja iz oblasti analize podataka u Pythonu, zaposlenima koji rade sa podacima, kao i osobama koje razmatraju profesionalni razvoj u ovom smeru. Veštine se mogu koristiti u automatizovanoj obradi, analizi i vizuelizaciji podataka.
Preporučeno prethodno znanje: Osnove rada na računaru; osnovna Python sintaksa je prednost.
Kroz nastavne celine polaznici će učiti:
- Python analitičko okruženje – Jupyter, Python strukture, čitanje CSV/Excel datoteka.
- pandas transformacije – DataFrame, filtriranje, grupisanje, spajanje i nedostajuće vrednosti.
- Statistika i EDA – Opisne statistike, distribucije, izdvajanje anomalija.
- Vizuelizacija – Matplotlib/seaborn koncepti; odabir prikaza i interpretacija.
- Projekat i izveštaj – Proverljiv notebook, zaključci, ograničenja i izvoz.
Ova znanja mogu doprineti efikasnijem radu u automatizovanoj obradi, analizi i vizuelizaciji podataka. Posebno su korisna kada je potrebno rad sa tabelama, čišćenje i grafički prikaz podataka u Pythonu. Obuka je početak ili dopuna profesionalnog razvoja, a ne zamena za višegodišnje radno iskustvo.
Individualna nastava (1 polaznik) traje 24 školska časa, mikro grupa (2–3 polaznika) 24 časa, a standardna grupna nastava (4 i više polaznika) 32 časa. Jedan školski čas traje 45 minuta. Nastava se može organizovati uživo ili online, uz praktične vežbe i odgovarajuće softversko okruženje.
Polaznik će moći da demonstrira obrađene radne postupke, izvede praktični zadatak iz programa i obrazloži rezultate. Kao završni proizvod predviđeno je: Predati dokumentovanu analizu. Nivo samostalnosti zavisi od predznanja i složenosti projekta.
- Python analitičko okruženje – Jupyter, Python strukture, čitanje CSV/Excel datoteka. Praktičan rad: Učitati i pregledati podatke.
- pandas transformacije – DataFrame, filtriranje, grupisanje, spajanje i nedostajuće vrednosti. Praktičan rad: Pripremiti konzistentan skup podataka.
- Statistika i EDA – Opisne statistike, distribucije, izdvajanje anomalija. Praktičan rad: Izraditi istraživačku analizu.
- Vizuelizacija – Matplotlib/seaborn koncepti; odabir prikaza i interpretacija. Praktičan rad: Napraviti četiri analitička grafikona.
- Projekat i izveštaj – Proverljiv notebook, zaključci, ograničenja i izvoz. Praktičan rad: Predati dokumentovanu analizu.
Izaberite oblik nastave koji odgovara vašem načinu učenja. Svaki oblik može da se pohađa u poslovnici ili online.
Individualna nastava
- Broj polaznika
- 1 polaznik
- Trajanje
- 24 školska časa
- Kako izgleda
- Jedan polaznik i predavač. Početak po dogovoru.
- Nastava
- Uživo Online
Mikro grupa
- Broj polaznika
- 2 do 3 polaznika
- Trajanje
- 24 školska časa
- Kako izgleda
- Manja grupa. Više prostora za rad i pitanja.
- Nastava
- Uživo Online
Grupa 4+
- Broj polaznika
- 4 i više polaznika
- Trajanje
- 32 školska časa
- Kako izgleda
- Zajednički raspored i vežbe.
- Nastava
- Uživo Online
Uživo u poslovnici
Nastava u prostorijama Akademije Oxford.
Online uživo
Nastava preko interneta, sa predavačem.
Test spremnosti
Da li je kurs Python za analizu podataka za vas?
Deset kratkih pitanja o tome koliko već znate i šta želite da postignete — na kraju dobijate preporuku.
Izaberite grad u kome imamo poslovnicu. Ako vašeg mesta nema na spisku, IT kurs možete da pohađate online.
Mesta sa više poslovnica 1
Mesta sa jednom poslovnicom 31
Mesta bez poslovnice — kurs pohađate online 38
- Aleksinac
- Apatin
- Aranđelovac
- Bačka Palanka
- Batajnica
- Bečej
- Borča
- Čukarica
- Donji Milanovac
- Dorćol
- Gornji Milanovac
- Grocka
- Knjaževac
- Kosovska Mitrovica
- Kovin
- Kula
- Lazarevac
- Loznica
- Medveđa
- Negotin
- Palilula
- Petrovac na Mlavi
- Preševo
- Prijepolje
- Prokuplje
- Rakovica
- Senta
- Smederevska Palanka
- Surčin
- Svilajnac
- Šid
- Temerin
- Trstenik
- Tutin
- Velika Plana
- Vlasotince
- Vrbas
- Vrnjačka banja
Nema tog mesta na spisku — kurs možete da pohađate online.
Šta kažu naši polaznici? 🤍
Iskustva polaznika Akademije Oxford
Hristina Tosic
2023.
Brzi, tacni, profesionalni. Veliki izbor kurseva. Sve na jednom mestu. Sve pohvale uz dalju saradnju.
Olivera Milutinovic
2023.
SVE POHVALE ZA VRHUNSKI RAD,ODLICAN TIM ZA RAD I UCENJE,ZAISTA SU MI DOSTA POMOGLI
Ana Bozidarevic
2024.
Sve pohvale za strucni kadar, kao i zaposlene koje daju informacije za skolu.Sve pohvale!!!Nastavite tako!!!
snezana nikolic
2023.
Prezadovoljna saradnjom! Svaka pohvala za profesionalni tim koji nesebicno pruza podrsku svima. Tu su za svaki vid dogovora i potrebe edukacije onima kojima je ona potrebna. Sve preporuke...
Nevena Rajkovic
2023.
Akademija, koja moze pomoci svakome u postizanju svog cilja i ostvarenju svog sna! Ljudi u timu su odgovorni, prakticni i vrlo uspesni u onome sto rade! Prezadovoljna sam i nastavicu saradnju!
Česta pitanja
Česta pitanja o kursu Python za analizu podataka
Najvažnije informacije pre prijave.
Individualna nastava (1 polaznik) traje 24 školska časa, mikro grupa (2–3 polaznika) 24 časa, a standardna grupna nastava (4 i više polaznika) 32 časa.
Nastava se može organizovati uživo ili online, uz praktične vežbe i odgovarajuće softversko okruženje.
Po završetku nastave polaznik polaže završni praktični ispit. Nakon uspešno položenog ispita dobija sertifikat Akademije Oxford.
Za prijavu, informacije o terminima i načinu organizacije nastave kontaktirajte najbližu poslovnicu Akademije Oxford.
Preporučeno predznanje: Osnove rada na računaru; osnovna Python sintaksa je prednost. Nastava je usmerena na zadatke iz navedenih modula.
Najčešće u automatizovanoj obradi, analizi i vizuelizaciji podataka. Konkretna primena zavisi od odgovornosti na radnom mestu i alata koje organizacija koristi.
Veštine su relevantne za pozicije kao što su junior data analyst, Python analyst ili saradnik za automatizaciju izveštaja. Za konkretno zaposlenje poslodavci obično traže i druga tehnička znanja, projekte ili iskustvo.
Tokom kursa vežba se rad sa tabelama, čišćenje i grafički prikaz podataka u Pythonu. Posebna pažnja posvećena je proveri rezultata i dokumentovanju postupka rada.
Da. Program uključuje vežbe u svakoj nastavnoj celini. U završnoj celini predviđen je zadatak: Predati dokumentovanu analizu.
Može doprineti razvoju veština korisnih za pozicije kao što su junior data analyst, Python analyst ili saradnik za automatizaciju izveštaja, naročito uz prikaz praktičnih radova. Sam kurs ne garantuje zaposlenje niti predstavlja zamenu za potrebnu diplomu, iskustvo ili druge uslove radnog mesta.
Za dalje napredovanje mogu biti korisni pandas, statistika, SQL i mašinsko učenje. Izbor naredne obuke zavisi od posla i prethodnog iskustva.
Nema pitanja koja odgovaraju pretrazi. Pošaljite nam upit — odgovaramo istog radnog dana.
Prijavite se na kurs
Cilj kursa: Čišćenje, istraživanje i prikazivanje podataka uz Python i pandas.
Završni ispit i sertifikat
Po završetku nastave polaznik polaže završni praktični ispit. Nakon uspešno položenog ispita dobija sertifikat Akademije Oxford.
Kako se prijaviti za kurs?
Za prijavu, informacije o terminima i načinu organizacije nastave kontaktirajte najbližu poslovnicu Akademije Oxford.
Alati u programu
Na kursu se radi u Pythonu (Jupyter, pandas).