Analiza podataka
( 24 Moduli )

modul #1
Uvod u analizu podataka
Pregled analize podataka, važnosti i primjene

modul #2
Vrste i izvori podataka
Vrste podataka, izvora podataka i metoda prikupljanja podataka

modul #3
Priprema i čišćenje podataka
Važnost čišćenja podataka, bavljenja nedostajućim vrijednostima i transformacije podataka

modul #4
Osnove vizualizacije podataka
Uvod u vizualizaciju podataka, vrste dijagrama i najbolje prakse

modul #5
Deskriptivna statistika
Mjere centralne tendencije, varijabilnosti i distribucije podataka

modul #6
Sumiranje i agregacija podataka
Tehnike agregacije, grupisanja i sažimanja podataka

modul #7
Vizualizacija podataka za jednovarijantnu analizu
Vizualizacija pojedinačnih varijabli pomoću histograma, okvirnih dijagrama , i više

modul #8
Vizualizacija podataka za bivarijantnu analizu
Vizualizacija odnosa između dvije varijable pomoću dijagrama raspršenosti i više

modul #9
Uvod u inferencijalnu statistiku
Osnove inferencijalne statistike, distribucije uzorkovanja i intervala povjerenja

modul #10
Testiranje hipoteza
Formuliranje hipoteza, tipova testova i pretpostavki testova

modul #11
Intervali pouzdanosti i procjena
Konstruiranje intervala povjerenja i procjena parametara populacije

modul #12
ANOVA i regresiona analiza
Analiza varijanse, jednostavna i višestruka regresija i izgradnja modela

modul #13
Analiza vremenskih serija
Uvod u analizu vremenskih serija, komponente i izgradnju modela

modul #14
Metode predviđanja
Eksponencijalno izglađivanje, ARIMA i druge tehnike predviđanja

modul #15
Data Mining i Machine Learning
Pregled rudarenja podataka, mašinskog učenja i nadziranog učenja

modul #16
Algoritmi za učenje pod nadzorom
Stabla odlučivanja, slučajne šume i drugi algoritmi za nadgledano učenje

modul #17
Algoritmi učenja bez nadzora
Grupiranje, k-srednja i hijerarhijska grupisanja

modul #18
Analitika teksta i obrada prirodnog jezika
Uvod u analitiku teksta, NLP i analizu sentimenta

modul #19
Analiza podataka sa Pythonom
Korišćenje Pythona za analizu podataka, pande, NumPy i Matplotlib

modul #20
Analiza podataka sa R
Korišćenje R za analizu podataka, manipulaciju podacima i vizualizaciju

modul #21
Analiza podataka sa Excelom
Korišćenje Excela za analizu podataka, zaokretne tabele i grafikone

modul #22
Analitika velikih podataka
Uvod u velike podatke, Hadoop i Spark

modul #23
Priča o podacima i komunikacija
Efektivno prenošenje uvida i rezultata zainteresiranim stranama

modul #24
Završetak i zaključak kursa
Planiranje narednih koraka u karijeri analize podataka

Spremni za učenje, podijelite i takmičite se?