Detaljan vodič za samostalno učenje za poziciju analitičara podataka

### Detaljan Vodič za Samostalno Učenje za Poziciju Analitičara Podataka

#### 1. Matematika i statistika

- Razumevanje deskriptivne statistike i inferencijalne statistike.

- Poznavanje osnovnih koncepta verovatnoće.

- Upotreba statističkih testova i modela za analizu podataka.

#### 2. Osnove Excela

- Korišćenje formula i funkcija za obradu podataka.

- Analiza podataka pomoću pivot tabela.

- Grafičko predstavljanje podataka pomoću grafikona i dijagrama.

- Napredne Excel tehnike, poput VBA programiranja.

#### 3. Python

- Osnove programiranja u Pythonu.

- Korišćenje biblioteka poput Pandas za obradu podataka.

- Vizualizacija podataka s Matplotlib i Seaborn bibliotekama.

- Osnove automatizacije i skriptovanja.

#### 4. SQL i baze podataka

- Struktuiranje upita za selekciju, unošenje, ažuriranje i brisanje podataka.

- Razumevanje i korišćenje relacijskih baza podataka.

- Dizajniranje i normalizacija baza podataka.

- Korišćenje JOIN operacija za kombinovanje podataka iz više tabela.

#### 5. Alati za vizualizaciju podataka (Power BI/Tableau)

- Dizajniranje dashboard-a i interaktivnih izveštaja.

- Upotreba različitih grafikona za prikazivanje podataka.

- Povezivanje s različitim izvorima podataka.

- Deljenje i prezentacija vizualizacija krajnjim korisnicima.

#### 6. Priprema i validacija podataka

- Tehnike čišćenja podataka za uklanjanje nekonzistentnosti.

- Validacija i verifikacija podataka za osiguravanje tačnosti.

- Upotreba alata za ETL procese (Extract, Transform, Load).

#### 7. Istraživačka analiza podataka

- Upotreba statističkih metoda za identifikaciju trendova i obrazaca.

- Analiza varijansi i korelacija između različitih varijabli.

- Primena hipoteza i testiranje za donošenje zaključaka.

#### 8. Biblioteke za mašinsko učenje

- Upotreba scikit-learn biblioteke za razvoj prediktivnih modela.

- Razumevanje osnovnih algoritama mašinskog učenja.

- Evaluacija i optimizacija modela mašinskog učenja.

#### 9. Mekane veštine

- Komunikacijske veštine za efektivno prenošenje nalaza.

- Problematičko razmišljanje i analitičko rešavanje problema.

- Timski rad i saradnja unutar multidisciplinarnih timova.

- Upravljanje vremenom i organizacione veštine.

#### 10. Etika i privatnost podataka

- Poznavanje zakona i regulativa koji se odnose na privatnost podataka.

- Primena etičkih standarda u obradi podataka.

- Razumevanje implikacija zloupotrebe podataka i kako ih izbeći.

#### 11. Razumevanje poslovanja

- Interpretacija poslovnih ciljeva i potreba.

- Upotreba analitičkih nalaza za podršku poslovnim odlukama.

- Razumevanje kako podaci mogu doprineti rastu i efikasnosti poslovanja.

#### 12. Pričanje priča podacima

- Tehnike za pretvaranje analitičkih nalaza u zanimljive priče.

- Razvoj narativa koji podstiče akciju i odlučivanje.

- Vizualno predstavljanje podataka za pojačavanje priče.

- Veštine prezentacije i komunikacije za različite publike.

Prteći ovaj vodič i razvijajući znanja i veštine u svakoj od ovih oblasti, postavljate temelje za uspešnu karijeru analitičara podataka.