Ponoř se do Pythonu
Praktický kurz analýzy marketingových dat a dat ze sociálních sítí v Pythonu — s knihovnami Pandas, NumPy, Matplotlib a Seaborn a s vizualizací datových dashboardů ve VR brýlích. Proběhl 27. 10. – 19. 12. 2025 v Brně.
O kurzu
Kurz poskytl pevný základ pro analýzu dat v Pythonu – od jejich získávání až po vizualizaci a interpretaci. Zaměřili jsme se zejména na marketingová data, sociální sítě a reálné datové zdroje. Účastníci se naučili využívat Python a jeho klíčové knihovny jako Pandas, NumPy, Matplotlib a Seaborn. Kurz byl prakticky orientovaný – čekala v něm spousta úkolů, mini projektů a práce s daty z reálného světa.
Práci s daty jsme oživili i moderními technologiemi: účastníci si vyzkoušeli VR brýle, které jsme využili k vizualizaci složitějších struktur a datových dashboardů. Nechyběla ani práce s daty z marketingových kampaní, analýza sociálních sítí a zpracování datových exportů z nástrojů jako Meta Ads nebo Google Analytics.
Pro koho byl kurz určený
- Pracovali jste s daty z marketingových kampaní nebo sociálních sítí a chtěli je zpracovávat efektivněji než v Excelu
- Chtěli jste se naučit Python prakticky, na reálných úkolech a mini projektech
- Zajímala vás vizualizace dat — včetně vyzkoušení VR brýlí pro datové dashboardy
- Potřebovali jste umět zpracovat exporty z nástrojů jako Meta Ads nebo Google Analytics
Osnova kurzu
Dvanáct tematických lekcí, celkem 60 vyučovacích hodin. Rozklikněte lekci pro podrobný obsah.
Úvod do Pythonu a Jupyter Notebooku 5 h
- Instalace prostředí, knihoven a první kroky v Pythonu
- Základy práce s Jupyter Notebookem
- První skripty s daty z marketingových zdrojů
Základy práce s daty v Pandas 5 h
- Struktura dat v Pandas (DataFrame, Series)
- Načítání dat z CSV, Excelu, JSON (např. exporty z kampaní)
- Výběr a filtrování zajímavých segmentů
Manipulace s daty 5 h
- Přidávání, mazání, transformace sloupců a řádků
- Úprava dat – např. značení kampaní, segmentace uživatelů
- Spojování datasetů z více zdrojů (např. sociální sítě + Google Analytics)
Práce s chybějícími daty 5 h
- Identifikace problémových míst (např. chybějící konverze)
- Mazání nebo doplňování dat
- Nahrazování hodnot a příprava dat pro vizualizaci
Úvod do NumPy 5 h
- Efektivní výpočty v marketingových datech
- Matematické operace nad kampaněmi, CPC, CTR apod.
- Vytváření polí a práce s numerickými daty
Čištění a příprava dat 5 h
- Normalizace, škálování dat
- Odstraňování duplicit (např. opakující se uživatelé)
- Úpravy datových typů pro analýzu výkonu kampaní
Úvod do vizualizace s Matplotlib 5 h
- Tvorba základních grafů (sloupcové, koláčové, trendové)
- Vizuální porovnávání metrik kampaní
- Úpravy a příprava grafů pro prezentaci klientovi
Pokročilé vizualizace dat 5 h
- Vizualizace dat z Facebooku, Instagramu a Google Ads pomocí Seaborn
- Tvorba heatmap, boxplotů a rozptylů pro sledování chování uživatelů
- Vizualizace ve VR: vyzkoušíte si datové přehledy „na vlastní oči“
Základní statistická analýza 5 h
- Popisná statistika v marketingu (např. výkonnost kampaní, konverzní poměry)
- Korelace mezi metrikami (např. rozpočet vs. dosah)
- Základy A/B testování a interpretace výsledků
Práce s daty ve více formátech 5 h
- Načítání JSON exportů z API sociálních sítí
- Práce s SQL databázemi a marketingovými nástroji
- Export výsledků do reportovacích formátů (Excel, PDF, JSON)
Práce s časovými řadami 5 h
- Analýza kampaní v čase (vývoj CTR, CPC, konverzí)
- Tvorba přehledů výkonu po dnech, týdnech a měsících
- Detekce sezónnosti a predikce trendů
Závěrečný projekt: Marketingová případová studie 5 h
- Komplexní analýza reálných marketingových dat
- Vizualizace výsledků (včetně možnosti prezentace ve VR)
- Prezentace závěrů a doporučení – jako byste je prezentovali klientovi
Kurz už proběhl. Podobný kurz rádi zopakujeme pro novou skupinu — napište nám na info@kurzyelandio.cz a domluvíme termín. Na vyžádání také zpětně vystavíme podrobný rozpis obsahu a hodinové dotace pro účely posouzení úřadem práce.
Chcete se přihlásit na další běh?
Napište nám a dáme vám vědět, jakmile otevřeme nový termín tohoto nebo podobného kurzu.