Závěrečný projekt absolventky Moniky Lawson
Kurz Datová analytika – Python

Monika Lawson

Portfolio: Screenshoty a prezentace projektu viz níže
LinkedIn profil: Monika Lawson

Před nástupem do kurzu pracovala jako datová analytička na Ministerstvu školství na Novém Zélandě. Její role zahrnovala analýzu dat, tvorbu reportů a poskytování podkladů pro rozhodování na různých úrovních managementu.

Pracovala s nástroji jako SQL, Power BI a Excel, které jí umožňovaly efektivně zpracovávat velké objemy dat a vytvářet přehledné vizualizace a dashboardy. Aby si rozšířila své dosavadní dovednosti, rozhodla se pro absolvování kurzu Datová analytika – Pyhon, Big Data, AI a ML. Python jí otevřel dveře do nové dimenze datové analýzy. Neřekla by sice, že se stane jejím hlavním nástrojem, ale mít povědomí o jeho možnostech a umět ho použít, považuje za velkou výhodu.

Proč se rozhodla pro studium Datové analytiky s Pythonem?

Po realokaci z Nového Zélandu do Evropy si vzala roční kariérní pauzu, během které se chtěla nejen věnovat rodině a cestování, ale také se dále vzdělávat a rozvíjet. Věří, že je důležité udržovat krok s technologiemi a neustále se učit novým věcem.

Kurz jí poskytl skvělou příležitost prohloubit si znalosti v oblasti datové analýzy, naučit se pracovat s Pythonem a porozumět principům strojového učení. Tato zkušenost ji posunula profesně i osobně a věří, že znalosti, které získala, budou cenným přínosem v její další kariéře.

O čem je její závěrečný projekt?

Monika v rámci kurzu realizovala projekt zaměřený na historický vývoj směnných kurzů a HDP, se zvláštním zaměřením na predikci vývoje novozélandského dolaru (NZD). Data čerpala z České národní banky (ČNB) a Reserve Bank of New Zealand. Hlavním cílem bylo vytvořit model strojového učení (machine learning), který předpoví kurz NZD na dva roky dopředu.

Použila technologie jako Python a Power BI, které jí umožnily efektivně analyzovat data a vizualizovat výsledky. Pro predikci směnného kurzu NZD aplikovala dva různé modely v Pythonu — Lineární regresi se sezónním efektem a náhodným šumem, která využívala data HDP a zaměřovala se na ekonomické krize na Novém Zélandu (zejména roky 1998, 2009, 2020, 2022 a 2024). Druhým modelem byl KNeighborsRegressor, který na základě historických dat rozděloval informace na trénovací a testovací sadu a následně vytvářel predikci.

Co Monice projekt konkrétně dal?

• Cenné zkušenosti s programováním v jazyce Python a s tvorbou datových projektů od návrhu až po prezentaci výsledků.
• Prohloubila si znalosti v oblasti analýzy dat i praktické použití algoritmů strojového učení.
• Naučila se efektivně ladit kód a řešit chyby, které se při práci nevyhnutelně objevují.
• Seznámila se s nástroji, knihovnami a modely, které se běžně používají v datové analytice a machine learningu.
• Projekt jí pomohl profesně i osobně vyrůst – získala větší jistotu v tom, co umí, a motivaci pokračovat v dalším rozvoji.

Prezentace projektu Historie a predikce vývoje kurzu NZD a HDP:

Líbil se ti projekt Moniky? Můžeš si to také vyzkoušet na vlastní kůži a posunout se nejen v práci s daty, ale i v programování. V kurzu Datová analytika s Python se rozhodně nudit nebudeš.