Analiza podataka
( 24 Moduli )

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

modul #2
Vrste podataka i izvori
Vrste podataka, izvori podataka i metode prikupljanja podataka

modul #3
Priprema i čišćenje podataka
Važnost čišćenja podataka, rješavanje nedostajućih vrijednosti i transformacija podataka

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

modul #5
Opisna statistika
Mjere središnje tendencije, varijabilnosti i distribucije podataka

modul #6
Sažimanje i agregacija podataka
Tehnike agregacije, grupiranja i sažimanja podataka

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

modul #8
Vizualizacija podataka za bivarijatnu analizu
Vizualizacija odnosa između dviju varijabli pomoću dijagrama raspršenosti i više

modul #9
Uvod u inferencijalnu statistiku
Osnove inferencijalne statistike, distribucija uzorkovanja i intervala pouzdanosti

modul #10
Testiranje hipoteza
Formuliranje hipoteza, vrsta testova i pretpostavki testa

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

modul #12
ANOVA i regresijska analiza
Analiza varijance, 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
Podatkovno rudarenje i strojno učenje
Pregled podatkovnog rudarenja, strojnog učenja i nadziranog učenja

modul #16
Algoritmi nadziranog učenja
Stabla odlučivanja, nasumične šume i drugi algoritmi nadziranog učenja

modul #17
Algoritmi za učenje bez nadzora
Grupiranje, k-srednje vrijednosti i hijerarhijsko grupiranje

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

modul #19
Analiza podataka s Pythonom
Korištenje Pythona za analizu podataka, pandas, NumPy i Matplotlib

modul #20
Analiza podataka s R
Korištenje R za analizu podataka, manipulaciju podacima i vizualizaciju

modul #21
Analiza podataka s Excelom
Korištenje Excela za analizu podataka, zaokretne tablice i grafikone

modul #22
Big Data Analytics
Uvod u velike podatke, Hadoop i Spark

modul #23
Data Storytelling i komunikacija
Učinkovito komuniciranje uvida i rezultata dionicima

modul #24
Završetak tečaja i zaključak
Planiranje sljedećih koraka u karijeri u analizi podataka

Spremni ste učiti, dijeliti i natjecati se?