Comarch IT Camp - Analiza Danych dla Analityków

Comarch IT Camp – Analiza danych dla analityków

Najbliższe szkolenia

  • Cele kursu

    Szkolenie Analiza Danych dla Analityków to intensywny, zaawansowany kurs analityczny przeznaczony dla osób, które posiadają wiedzę z zakresu zastosowania arkusza kalkulacyjnego oraz podstaw statystyki i relacyjnych baz danych, a zamierzają pracować w zawodzie analityka danych. Szkolenie kompleksowo przygotowuje do zawodu analityka danych bazując na zróżnicowanym pakiecie narzędzi analitycznych, co umożliwia w prosty sposób dostosowanie swojej wiedzy do wymogów przedsiębiorstwa. Szkolenie jest również przeznaczone dla osób pracujących w zawodzie analityka danych na poziomie poczatkującym, chcących podnieść swoje kwalifikacje do stopnia zaawansowanego. Nie jest wymagane wykształcenie kierunkowe.
  • Czas trwania szkolenia Analiza Danych dla Analityków

    208 godzin lekcyjnych + 4 godziny konsultacji HR

  • Wymagania wstępne

    Od uczestników naszego intensywnego szkolenia z analizy danych wymagana jest znajomość:

    • Microsoft Excel w stopniu przynajmniej dobrym;
    • podstaw teoretycznych statystyki;
    • podstaw relacyjnych baz danych (nie jest wymagana znajomość konkretnego języka dostępu do bazy danych ani konkretnej platformy bazodanowej);
  • Realizowane projekty w ramach kursu analitycznego

    W trakcie szkolenia uczestnicy będą realizowali trzy projekty praktyczne:

    1. Projekt realizowany w trakcie trwania modułu B.

    • Celem projektu jest przygotowanie kompletnego modelu analitycznego obejmującego zdefiniowany obszar merytoryczny. Realizacja projektu będzie wymagała:
    • Pozyskania danych z różnorodnych źródeł (bazy danych, dane publiczne w Internecie, pliki płaskie, arkusze Excel).
    • Utworzenia zautomatyzowanych procedur pobierania i przekształcania danych.
    • Zaprojektowania i realizacji tabelarycznego modelu analitycznego.
    • Zdefiniowania w ramach modelu szeregu kalkulacji pozwalających na analizę w różnych perspektywach czasowych.

    2. Projekt realizowany w trakcie trwania modułu C.

    Celem projektu jest przygotowanie wizualizacji danych na modelu utworzonym w ramach pierwszego projektu. Realizacja projektu będzie wymagała:
    • Doboru odpowiednich do celów wizualizacji danych.
    • Utworzenia raportów prezentujących analizę danych oraz wnioski z niej płynące.
    • Utworzenie interaktywnej prezentacji opowiadającej historię zapisaną w modelu (storytelling).
    • Do realizacji projektu uczestnik będzie mógł wykorzystać Power BI lub SQL Server Reporting Services.

    3. Projekt końcowy.

    Jest to projekt podsumowujący wiedzę nabytą w trakcie naszego intensywnego kursu analizy danych. Punktem wyjścia będzie zestaw pytań, na które, przy pomocy utworzonego modelu oraz analizy wspartej uczeniem maszynowym, będzie musiał odpowiedzieć uczestnik kursu. Realizacja projektu będzie wymagała:
    • Pozyskania danych adekwatnych do wymagań projektu.
    • Utworzenia modelu analitycznego wraz z zautomatyzowanymi procedurami pobierania i transformacji danych.
    • Przeprowadzenia eksploracyjnej analizy danych.
    • Wykorzystania algorytmów uczenia maszynowego do budowy modelu, który będzie mógł być użyty w predykcji danych.
    • Utworzenia raportów prezentujących wypracowane wnioski.
    • Zaprezentowania całości efektów projektu.

    Do realizacji projektu uczestnik będzie mógł wykorzystać dowolny zestaw narzędzi poznanych w trakcie trwania kursu.
  • PEŁNY PROGRAM

    Moduł A: Wstęp do analizy danych (4 godz.)
    Metodyki stosowane w analizie danych


    ▪ CRISP-DM
    ▪ Virtuous Cycle of Data Mining
    ▪ SEMMA
    ▪ Six Sigma
    Omówienie metodyki CRISP-DM
    ▪ Zastosowanie metodyki w projektach DM
    Etapy prowadzenia projektu przy użyciu CRISP DM
    ▪ Zrozumienie celów biznesowych
    Określenie celu
    Cele data mining
    Plan projektu
    ▪ Zrozumienie danych
    o Źródła danych
    o Wprowadzanie danych
    o Przegląd danych
    o Jakość danych
    ▪ Przygotowanie danych
    o Rodzaje danych
    o Wybór danych w DM
    o Dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane
    o Dane zewnętrzne i dane wewnętrzne
    o relacje pomiędzy danymi
    o Oczyszczanie danych
    o Budowa zbioru danych
    o Zagrożenia wynikające z pracy na różnych typach danych
    o Migracje danych
    o Formatowanie danych
    ▪ Budowa modelu
    o Określenie techniki budowy
    o Budowa modelu
    o Narzędzia analizy
    o Ocena funkcjonowania modelu
    ▪ Ewaluacja
    o Ocena rezultatów procesu
    o Przegląd procesu
    o Korekty działań
    o Weryfikacja kolejnych działań
    ▪ Wdrożenie
    o Zaplanowanie wdrożenia
    o Monitoring procesu
    o Raportowanie
    o Zakończenie projektu

    Moduł B: Przygotowanie danych do analizy (68 godz)
    Przygotowanie danych do analizy w Microsoft Excel

    ▪ Poprawność danych
    o Narzędzie tabela
    o Narzędzie sprawdzania poprawności nazw
    o Analiza poprawności formuł i testowanie arkusza
    o Konwersja typów liczbowych, dat, typów znakowych oraz stron kodowych
    o Łączenie danych z wielu źródeł
    ▪ Użycie danych pochodzących z różnych źródeł zewnętrznych
    o Import danych z plików tekstowych
    o Import danych z baz danych
    o Import danych z plików XML – omówienie standardu XML
    o Dane ze stron www
    o Eksportowanie danych
    SQL jako język pozyskiwania danych analitycznych z relacyjnych baz danych
    ▪ Relacyjny model danych
    o - Podstawowe struktury danych
    o - Zależności między strukturami
    ▪ Składnia języka SQL
    ▪ Rola języka SQL w wybieraniu danych
    ▪ Programy nakładkowe do wykonywania zapytań
    ▪ Zasady tworzenia zapytań
    o Słowa kluczowe
    o Składnia poleceń
    o Stosowanie aliasów dla kolumn i tabel
    ▪ Sortowanie danych
    ▪ Zasady użycia funkcji w zapytaniach
    ▪ Sposoby wybierania danych z wielu tabel
    ▪ Sposoby łączenia tabel
    ▪ Rodzaje złączeń
    o Równościowe (equi-join)
    o Nierównościowe (non-equi-join)
    o Typy złączeń zewnętrznych (outer-join): lewostronne, prawostronne, obustronne
    o Samozłączenie (self-join)
    ▪ Operacje zbiorowe na wynikach zapytań
    o Suma
    o Przecięcie
    o Różnica
    ▪ Podzapytania
    o Zwykłe
    o Skorelowane▪ Język manipulowania danymi (DML)
    o Insert
    o Update
    o Delete
    o Operacje DML w oparciu o wyniki zapytań
    ▪ Transakcje
    o Idea transakcyjności operacji
    o Zatwierdzanie (commit)
    o Odrzucanie (rollback)
    SQL Server – Integration Services – projektowanie i realizacja procesów
    ▪ SSIS – podstawowe pojęcia, architektura, komponenty
    ▪ Narzędzia – Business Intelligence Development Studio, SQL Server Data Tools, BIDS Helper.
    ▪ Tworzenie projektu.
    ▪ Tworzenie pakietu SSIS
    o Definiowanie połączeń (Connection Managers)
    o Dodawanie i konfigurowanie elementów Control Flow,
    o Wykorzystanie kontroli przebiegu.
    o Wykonanie pakietu.
    o Zachowanie pakietu jako pliku lub w repozytorium
    o Narzędzia dtexec i dtexecui.
    ▪ Tryb projektowy w SSIS 2012/2014.
    ▪ Definiowanie Data Flow – zasada działania
    o Definiowanie źródeł danych oraz miejsc docelowych
    o Wykorzystanie jako źródeł baz danych, plików tekstowych, plików Excel.
    ▪ Najczęściej używane transformacje
    o Konwersja danych
    o Dodawanie kolumn wyliczanych
    o Agregacja danych
    o Sortowanie danych
    o Łączenie danych z różnych źródeł (LookUp)
    o Konwersja typów danych.
    ▪ Łączenie i rozdzielanie przebiegów danych (Union All oraz Conditional Split).
    ▪ Obsługa błędów w przepływie danych.
    ▪ Obsługa zdarzeń w pakietach.
    ▪ Logowanie wykonania pakietów SSIS.
    ▪ Wykorzystanie Execute SQL Task do wykonywania operacji na bazach danych.
    ▪ Użycie Send Mail Task do wysyłania wiadomości pocztowych.
    ▪ Wykorzystanie elementów FTP Task oraz File System Task to wykonywania operacji na plikach
    składowanych w systemie plików oraz na serwerach FTP.
    ▪ Kontener sekwencyjny. Kontenery pętli
    ▪ Wykorzystanie zmiennych oraz parametrów.
    o Użycie wyrażeń do dynamicznego ustawiania wartości właściwości elementów pakietu.
    o Konfiguracja pakietów.
    ▪ Typowe scenariusze ładowania danych
    o Ładowanie inkrementalneo Wykorzystanie komponentów Change Data Capture
    o Użycie Data Quality Services do czyszczenia danych.
    ▪ Przykłady zastosowania komponentów skryptowych (Script Task, Script Component).
    Wykorzystanie języka R w analizie danych
    ▪ Wprowadzenie do R.
    o Podstawowe pojęcia.
    o Środowisko pracy R. CRAN.
    o RStudio.
    o Inne rozszerzenia.
    ▪ Podstawy języka R.
    ▪ Struktury danych w R – wektory, listy, faktory, macierze, ramki danych.
    ▪ Zarządzanie danymi w R. Import danych z różnych źródeł.
    ▪ Integracja języka R z Microsoft SQL Server. Wykorzystanie Microsoft R Server.


    Moduł C: Budowa modelu i analiza danych (56 godz)
    Analiza danych za pomocą Microsoft Excel


    ▪ Narzędzia analizy
    o Wykorzystanie narzędzi analizy warunkowej
    o Używanie różnych typów adresowania
    o Wykorzystanie formuł tablicowych
    o Analiza warunkowa
    o Agregacja danych
    o Wybrane funkcje: finansowe, statystyczne, matematyczne, tekstowe
    ▪ Kontrola danych
    o Tworzenie różnego rodzaju sum
    o Ustalanie rankingów
    o Badanie realizacji celu
    o Analiza bazodanowa
    o Udziały procentowe
    o Wykorzystanie formantów do zmiany parametrów prowadzonej analizy
    ▪ Prognozowanie na podstawie danych
    o Prognozy w oparciu o linie trendu
    o Prognozy z wykorzystaniem modeli regresji
    o Prognozy sezonowe
    o Konsolidacja danych z wielu arkuszy
    o Konsolidacja danych za pomocą tabeli przestawnej
    o Konsolidacja wielu źródeł danych (w tym zewnętrznych)
    ▪ Praca z tabelami i wykresami przestawnymi:
    o Automatyczne obliczanie odpowiednich udziałów procentowych
    o Obliczanie wartości skumulowanych
    o Szukanie zmian wartości
    o Grupowanie danycho Tworzenie wewnętrznych formuł obliczeniowych
    o Wykres przestawny
    ▪ Pulpit menedżerski
    o Omówienie koncepcji pulpitu menedżerskiego
    o Zasady tworzenia pulpitu menedżerskiego
    o Realizacja z wykorzystaniem MS Excel


    Analiza danych z wykorzystaniem dodatków PowerPivot w Microsoft Excel
    ▪ Wprowadzenie do Power Pivot
    o Podstawowe funkcjonalności
    o Cykl pracy z Power Pivot
    ▪ Import danych
    o Źródła danych
    o Kreator importu danych
    o Filtrowanie danych w trakcie importu
    o Tworzenie relacji pomiędzy tabelami
    o Odświeżanie danych
    o Wykorzystanie Power Query do importu i przetwarzania danych
    ▪ Praca z danymi
    o Arkusze danych
    o Formatowanie, sortowanie, filtrowanie danych
    o Tworzenie własnych kolumn
    o Efektywne wykorzystanie kolumn czasowych (daty)
    o Formuły korzystające z danych z tabel powiązanych
    o Przykłady najczęściej stosowanych funkcji DAX


    Power BI – analiza danych
    ▪ Omówienie wersji Power BI oraz ich możliwości
    ▪ Zestawy danych, Raporty i Pulpity nawigacyjne
    ▪ Power BI Online
    o Ładowanie danych
    o Język naturalny zapytań
    o Quick Insights
    ▪ Ładowanie danych z wykorzystaniem PowerQuery
    ▪ Tworzenie kalkulacji w języku DAX
    ▪ Wprowadzenie do Query Editor
    ▪ Tworzenie relacji
    ▪ Udostępnianie pulpitów
    ▪ Usługi powiązane
    o OneDrive for Business
    o Excel
    o PowerPoint
    ▪ Usługi Power BI Pro.Microsoft SQL Server – Analysis Services – projektowanie i budowa wielowymiarowych
    baz danych
    ▪ Zasady i podstawowe pojęcia modelowania wielowymiarowego
    o tabele faktów,
    o wymiary,
    o miary,
    o ziarno tabeli faktów,
    o typy tabel faktów,
    o addytywność miar.
    ▪ Narzędzia wykorzystywane do budowy wielowymiarowych baz OLAP
    o Business Intelligence Development Studio,
    o SQL Server Data Tools,
    o SQL Server Management Studio,
    o MDX Studio,
    o BIDS Helper.
    ▪ Tworzenie projektu Analysis Services – konfiguracja projektu.
    ▪ Definiowanie źródła danych.
    ▪ Budowa widoku źródła danych
    o logiczne klucze główne,
    o relacje pomiędzy tabelami,
    o tworzenie własnych formuł w tabelach,
    o tworzenie widoków (Named Query).
    ▪ Budowa wymiaru
    o definiowanie atrybutów,
    o właściwości atrybutów,
    o relacje pomiędzy atrybutami,
    o hierarchie atrybutowe,
    o tworzenie hierarchii użytkownika,
    o tworzenie hierarchii parent-child,
    o wykorzystanie operatorów unarnych oraz formuł agregujących.
    ▪ Budowa kostki OLAP
    o definiowanie grup miar oraz miar,
    o określanie relacji pomiędzy wymiarami a grupami miar,
    o relacja regularna, referencyjna, wiele-do-wielu,
    o właściwości miar (formatowanie).
    ▪ Wdrożenie kostki OLAP
    o kompilacja projektu,
    o wdrożenie projektu na serwerze,
    o przetwarzanie (procesowanie) kostki OLAP oraz wymiarów,
    o obsługa błędów podczas procesowania.
    ▪ Tworzenie kalkulacji w kostce OLAP
    o zasady budowy wyrażeń MDX
    o skrypt kalkulacyjny
    o najczęściej wykorzystywane funkcje języka MDX.
    ▪ Agregacje
    o zasada działania agregacji,o tworzenie agregacji przy pomocy kreatora,
    o tworzenie agregacji przy pomocy analizy wykonywanych zapytań,
    o ręczne definiowanie agregacji,
    o kontrola działania agregacji.
    ▪ Partycjonowanie kostek OLAP
    o tworzenie partycji,
    o procesowanie,
    o monitorowanie wykorzystania partycji,
    o tryby przechowywania danych (MOLAP, HOLAP, ROLAP),
    o przypisywanie projektów agregacji do partycji.
    ▪ Akcje
    o rodzaje akcji,
    o tworzenie akcji,
    o wywoływanie akcji w aplikacjach klienckich.
    ▪ Perspektywy – tworzenie i wykorzystanie.
    ▪ Tłumaczenia
    o definiowanie tłumaczeń,
    o testowanie i wykorzystanie,
    o tłumaczenia przypisane do elementów wymiarów.
    ▪ Bezpieczeństwo danych
    o definiowanie ról,
    o określanie uprawnień do kostek, wymiarów, elementów wymiarów,
    o wykorzystanie MDX do definiowania praw dostępu,


    Moduł D: Wizualizacja, ewaluacja i wdrożenie (80 godz)
    Wizualizacja danych w MS Excel


    ▪ Wybór rodzaju wizualizacji
    o Wybór odpowiedniej formy zestawień
    o Odpowiedni dobór wykresu
    o Nakładanie wielu wykresów na jedną oś
    o Prezentacja danych na wykresie o dużej rozpiętości skali
    o Formatowanie warunkowe
    o Tworzenie wykresów niestandardowych
    ▪ Inne narzędzia prezentacji danych
    o Sparklines - wykresy przebiegu w czasie
    o Wykresy na mapach
    o Mapy jako element wizualizacji
    o Infografiki
    ▪ Publikacja danych:
    o Publikacja danych w różnych formatach zewnętrznych
    o Publikacja danych i wykresów w PowerPoint i Word
    o Aktualizacja danych w ramach pakietu Office
    o Publikacja danych do formatu PDFo Publikacja danych do formatów HTML (webowych)
    o Publikacja danych na serwerach SQL


    Tableau jako przykład narzędzia wizualizacji danych
    ▪ Pobieranie danych
    o Tworzenie połączeń
    o Współdzielenie połączeń
    o Zmiany w danych źródłowych
    ▪ Tworzenie prostych wizualizacji
    o Elementy wizualizacji
    o Formatowanie widoku
    o Filtrowanie i sortowanie danych
    o Używanie grup, hierarchii, zestawów i pól złożonych
    ▪ Wykorzystanie wymiaru czasu
    o Przetwarzanie dat
    o Tworzenie filtrów opartych na datach
    ▪ Wizualizacja danych przy pomocy wykresów
    o Prezentacja wielu miar na wykresie
    o Wykresy złożone
    o Typy wykresów i ich zastosowania
    o Mapy temparaturowe
    o Wykresy kołowe, tree maps
    ▪ Wykorzystanie map
    ▪ Tworzenie kalkulacji
    o Typy kalkulacji
    o Tworzenie pól obliczeniowych
    o Użycie instrukcji warunkowych
    o Konwersje typów danych
    o Operowanie na datach i czasie
    o Agregacje danych
    ▪ Interaktywność
    o Parametry widoku
    o Tworzenie kokpitów analitycznych
    o Akcje i drążenie danych
    ▪ Współdzielenie prac
    o Eksport widoku
    o Eksport danych
    o Inne opcje współdzielenia


    Raportowanie przy pomocy PowerPivot
    ▪ Tabele przestawne w PowerPivot
    o Power Pivot jako źródło danych dla tabel przestawnych
    o Elementy tabeli przestawnej
    o Formatowanie tabeli przestawnej
    o Własne miary w tabeli przestawnej▪ Dodatkowe możliwości wizualizacji w MS Excel
    o Tworzenie powiązań pomiędzy tabelami przestawnymi
    o Wykresy przebiegu w czasie
    o Tworzenie raportów z wykorzystaniem tabel przestawnych i Power Pivot
    o Formatowanie raportów
    o Tworzenie raportów Power View


    Power BI – analiza i wizualizacja danych
    ▪ Tworzenie standardowych wizualizacji
    o Tworzenie
    o Modyfikacja
    o Tworzenie połączeń za pomocą fragmentatorów
    o Drążenie danych
    o Dodawanie i usuwanie elementów wykresów
    ▪ Wizualizacje niestandardowe
    o Dodawanie niestandardowych wizualizacji
    o Pola tekstowe
    o Grafiki
    o Kształty
    ▪ Zarządzanie filtrowaniem
    o Filtry wykresów
    o Filtry fragmentatora
    o Filtry stron
    o Filtry raportu
    ▪ Dodawanie obliczeń
    o Kolumny kalkulowane
    o Miary
    o Miary służące wizualizacji
    ▪ Wykorzystanie wizualizacji danych opartych o język R


    Wykorzystanie Reporting Services
    ▪ Raportowanie – podstawowe pojęcia.
    o Cykl życia raportu.
    ▪ Architektura i podstawowe komponenty Reporting Services.
    ▪ Narzędzia wykorzystywane do budowy raportów.
    o Business Intelligence Development Studio.
    o SQL Server Data Tools.
    o Report Builder.
    o Tworzenie i zarządzanie projektem w BIDS/SSDT.
    ▪ Definiowanie źródła danych raportu.
    o Określanie uprawnień dostępu do źródła danych.
    ▪ Definiowanie zestawu danych. Budowa zapytania.
    o Korzystanie z baz relacyjnych (SQL) i wielowymiarowych (OLAP – Analysis Services).
    ▪ Prezentacja danych przy pomocy elementu tablix.
    o Formatowanie tabeli.
    o Właściwości pól tekstowych.▪ Publikacja raportu na serwerze Reporting Services.
    ▪ Sortowanie, filtrowanie i grupowanie danych w tabelach. Dodawanie podsumowań.
    ▪ Definiowanie wyrażeń w raportach. Formatowanie warunkowe.
    ▪ Wizualizacja danych przy pomocy wykresów i wskaźników.
    ▪ Zagnieżdżanie obiektów.
    o Wykorzystanie elementu Rectangle do grupowania obiektów.
    ▪ Wykorzystanie map.
    ▪ Właściwości i formatowanie raportu.
    o Podziały stron.
    ▪ Parametryzacja raportu.
    o Parametryzacja zestawów danych.
    ▪ Opcje interaktywne w raportach.
    o Mapa dokumentu.
    o Zakładki oraz akcje.
    o Interaktywne sortowanie.
    o Przełączanie widoczności elementów.
    ▪ Zarządzanie raportami w trybie natywnym przy pomocy Menedżera Raportów.
    ▪ Automatyzacja generowania i dystrybucji raportów przy pomocy subskrypcji.
    ▪ Definiowanie praw dostępu do raportów.
    ▪ Tworzenie, zarządzanie i wykorzystanie Web Parts do szybkiej budowy raportów.


    Wykorzystanie języka R w analizie danych
    ▪ Wizualizacja danych w R.
    ▪ Biblioteka ggplot2.
    ▪ Wizualizacja danych geograficznych
    ▪ Wizualizacja na potrzeby analizy statystycznej
    ▪ Publikacja wyników pracy – Knitr, Shiny
    ▪ Przykłady zastosowań algorytmów uczenia maszynowego
    o Algorytmy klasyfikacyjne – k-NN, klasyfikatory Bayes’a, drzewa decyzyjne.
    o Budowa modeli regresyjnych. Prognozowanie wartości numerycznych.
    o Sieci neuronowe.
    o Clustering. Maszyna wektorów nośnych (Support Vector Machine).
    ▪ Wykorzystanie języka R w raportach Reporting Services oraz w modelach analitycznych Power BI.


    Moduł E: Konsultacje z doradcą HR (4 godz)
    Konsultacje z doradcą HR


    ▪ Statystyka rynku pracy w zawodzie analityka
    ▪ Główne zasady rekrutacji pracowników
    ▪ Zasady rekrutacji w Comarch SA
    ▪ Klucz do dobrego CV
    ▪ Przygotowanie profilu zawodowego na znanych portalach (Linkedin, Goldenline)
    ▪ Rozmowa rekrutacyjna
    o Przygotowanie do rozmowyo Zasady prowadzenia rozmowy
    o Pytania od i do rekrutera
    o Stres – geneza i antidotum
    ▪ Pytania i odpowiedzi..


    Pobierz program

  • Finansowanie kursu

    Kurs dedykowany jest osobom fizycznym, bądź pracownikom firm, akceptujemy rozliczenia w ramach różnych programów finansowania, szczegóły ->

    Finansowanie 

  • Prowadzący

    Grzegorz Stolecki  - Ekspert w dziedzinie analityki biznesowej.

    Ekspert w dziedzinie analityki biznesowej z 20-letnim doświadczeniem. Pracował jako architekt, developer i trener. Obecnie zajmuje się projektowaniem specjalistycznych rozwiązań analityczno-raportowych dla dużych i średnich przedsiębiorstw. Pracuje również nad aplikacjami controllingowymi służącymi do planowania finansowego oraz budżetowania. Prowadzi szkolenia w Centrum Szkoleniowym Comarch. Jest jednym z liderów Polskiej Grupy Użytkowników SQL Server (PLSSUG). Aktywny prelegent i uczestnik spotkań oraz konferencji.

    Justyna Pyrcz - Trener Centrum Szkoleniowego Comarch
    Absolwentka informatyki Uniwersytetu Jagiellońskiego, przez wiele lat związana z branżą IT.

Poinformuj mnie o innym terminie tego szkolenia

Prosimy o tę zgodę z uwagi na przepisy dotyczące wysyłania informacji handlowych drogą elektroniczną oraz przepisy prawa telekomunikacyjnego, aby nasi przedstawiciele mogli skontaktować się z Tobą mailowo. Twoje dane osobowe będą przetwarzane w tym przypadku przez spółki z grupy Comarch na podstawie ich prawnie uzasadnionego interesu. Dowiedz się więcej o tym jak spółki z grupy Comarch przetwarzają dane osobowe.
Na podstawie tej zgody Twoje dane osobowe będą przetwarzane przez spółki z grupy Comarch w celu wysyłki newslettera. Możesz wycofać tę zgodę w dowolnym momencie. Pamiętaj, że wycofanie zgody nie wpływa na zgodność z prawem przetwarzania danych sprzed cofnięcia zgody. Prosimy o Twoją zgodę przede wszystkim z uwagi na przepisy o ochronie danych osobowych. Twoja zgoda jest równoznaczna z akceptacją marketingu bezpośredniego i otrzymywania na wskazany adres e-mail informacji handlowych zawartych w naszym newsletterze. Dowiedz się więcej o tym jak spółki z grupy Comarch przetwarzają dane osobowe.
Polecamy: Comarch IT Camp – Analiza danych dla analityków.
Zapraszamy do nas. Zobacz, co gwarantuje Akademia IT Comarch.
W ofercie kursy weekendowe trwające 212 godzin oraz microCampy - do max 80 godzin. Warto nam zaufać!
Co zyskasz dzięki udziałowi w Comarch IT Akademii?
Posłuchaj mentora kursu - Grzegorza Stoleckiego.

Podobne szkolenia

Masz pytania? Skontaktuj się z nami!

31-864 Kraków

ul. Prof. Michała Życzkowskiego 33