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.
