Upiši InternetAcademy i ustedite do 1200 evra!

Kurs Data 2 – Structure and Analysis

Prikupljanje podataka je jedan od važnih koraka za skoro svaku oblast poslovanja i rada u jednoj kompaniji. Podatke koji se tom prilikom sakupe potrebno je adekvatno iščitati i tumačiti. U tom kontekstu vrlo je važno imati određena znanja zahvaljujući kojima je moguće ne samo prikupiti podatke nego ih i preneti na viši nivo – interpretirati kao validne i korisne informacije, tj. činjenice svake poslovne prakse. Jednom prikupljeni podaci postaju informacije koje mogu imati posebnu i neretko veliku vrednost u poslovnim okvirima i praksama. Vrednost podataka i informacija je sve veća, te ažurno i adekvatno prikupljeni podaci mogu imati pragmatičnu vrednost u savremenom poslovnom kontekstu. Zahvaljujući validnim podacima i njihovom pravovremenom i pravilnom tumačenju, moguće je preduprediti kretanje jedne kompanije kako ne bi došlo do pogrešnih koraka u poslovanjima, ali i kako bi se unapredile postojeće poslovne pozicije. 

Dobra metodologija istraživanja može biti dragocen alat za dolaženje do validnih podataka, dok se njihovim prikupljanjem i analizom kreiraju činjenice koje mogu biti višestruko korisne. Koliko je važno prikupljati podatke toliko je važno i periodično ih ažurirati, te iznova tumačiti i upoređivati sa dobijenim informacijama iz prethodnih perioda. Poznavanje metoda i tehnika obrade i analize podataka jedno je od osnovnih znanja koja je neophodno da ima svaki zaposleni i koja je važno primenjivati kako bi jedna kompanija postala konkurentna na tržištu. 

Zanima vas ovaj kurs? Možete ga pohađati u okviru ovih Internet Academy programa: Web Project Manager & Data Analyst.

Opis i cilj kursa Structure and Analysis

Jedno od osnovnih pitanja kojima se bavi kurs Structure and Analysis je šta su podaci, a šta informacije. Osim toga, detaljno će biti objašnjen pojam analize podataka. Ova pitanja biće razmatrana i kroz različite predrasude, a neretko i pogrešno interpretirana značenja koja se vrlo često pretvaraju u zablude. Govoriće se o različitim metodologijama analize podataka – o putu podataka ka saznanju, odnosno ka logičnim i svrsishodnim informacijama koje vode ka razvoju jedne poslovne prakse. 

Postoje različiti tipovi podataka koje je moguće prikupljati i analizirati. Analiza podataka se smatra relativno mladim interdisciplinarnim poljem informatičke oblasti, zahvaljujući kom se otkrivaju i demonstriraju različiti obrasci, a ponekad otkrivaju i novi obrasci u skupovima podataka. Neretko se za potrebe analize podataka koriste različite metode zasnovane na veštačkoj inteligenciji, mašinskom učenju, statistici i sistemu baze podataka. 

Podaci predstavljaju predsaznajne komponente, koje su početni ili prvi korak u okviru saznajnog procesa, odnosno prvi korak na putu ka znanju. Drugim rečima, cilj analize podataka je dolaženje do znanja preko postojećih podataka, odnosno transformisanjem podataka u informacije podesne za dalju upotrebu. Gledano iz konteksta saznajnog procesa, imaćete prilike da se upoznate sa konkretnom razlikom između podatka i informacije. 

Nepravilno interpretirani podaci mogu dovesti do zabluda i pogrešnih zaključaka, te je posebno mesto u okviru kursa Structure and Analysis posvećeno metodologiji analize podataka. Pravilno metodološko preispitivanje analize podataka može pomoći da se razumeju potrebe poslovanja jedne kompanije, a, shodno tome, i činjenice, struktura i karakteristike poslovanja. U kursu pred vama biće reči i o eksplorativnim, prediktivnim i preskriptivnim analizama podataka, kao i o vizualizaciji i prezentaciji rezultata. Kako bi se demonstrirala moć koju pravilno strukturiranje i analiza podataka mogu imati, poslednji segment kursa bavi se nekim od prediktivnih prognoza do kojih se došlo prikupljanjem i istraživanjem podataka. 

Kurs Structure & Analysis odgovoriće na pitanja:

Koje nivoe analize podataka razlikujemo?

Moguće je razlikovati tri nivoa analize podataka. Prvi nivo je eksplorativna ili deskriptivna analiza podataka. Njom se odgovara na pitanje šta se desilo i zbog čega se nešto desilo. Rezultati ove analize podataka mogu biti analize ponašanja, uočavanje korelacija, ali i različite tabele, izveštaji i grafički prikazi. Drugi nivo analize podataka jeste prediktivna analiza podataka, kojom se odgovara na pitanje šta će se desiti. Njeni rezultati su istraživanje uzoraka, a vrlo često i generalizovanje informacija i predviđanje budućih stanja i trendova. Treći nivo predstavlja preskriptivnu analizu podataka kojom se odgovara na pitanje šta se može učiniti na osnovu dobijenih podataka. Ova vrsta analize služi za optimizaciju, simulaciju i modelovanje odluka i strategija. 

Koje novine su nastupile zahvaljujući analizi podataka?

Analiza podataka u savremenom kontekstu dovela je do pojave novih zanimanja, ali i do novih društvenih i poslovnih tendencija na tržištu. Svedoci smo pojave novih Big Data zanimanja, kakva su Data Аnalyst, Data Scientist, Data Engineer, Data Protection Officer (DPO), Chief Data Officer (CDO), Data Visualisation Developer itd. Doba analize podataka dovelo je i do novih praksi u sferi zabavne industrije, ali i do prediktivnih smernica, poput predviđanja cena nekretnina ili automobila, zatim do naprednih novina u oblasti auto-industrije, zbog čega se sve češće govori o autonomnim automobilima. Osim toga, treba pomenuti i da je analiza podataka pružila svoj doprinos i u okvirima prepoznavanja lica i automatskog prevođenja. 

Šta podrazumeva metodologija analize podataka?

Metodologija analize podataka podrazumeva proces rada na podacima koji je moguće ispratiti kroz nekoliko ključnih instanci. Prva instanca odnosi se na neophodnost razumevanja potreba poslovanjа jedne kompanije. Metodologija analize podataka potom podrazumeva prikupljanje podataka i razumevanje njihove strukture i karakteristika. Jedna od vrlo važnih praksi prilikom pristupanja analizi podataka je održavanje podataka, odnosno njihovo čišćenje i priprema. Ažurirane podatke moguće je analizirati preko tri nivoa analize podataka – eksplorativnog, prediktivnog i preskriptivnog. Konačno, svaka analiza podataka trebalo bi da bude adekvatno vizualizovana, čime će se jasnije i preciznije plasirati dobijeni rezultati.

Dve osobe pohađaju kurs Structure and Analysis

Plan predavanja:

  • Šta su podaci?
    • Šta je analiza podataka?
    • Zablude i predrasude
    • Metodologija analize podataka ili put od podatka do saznanja
  • Izvori podataka
  • DIKW piramida
  • Razlika između podatka i informacije
    • Stavljanje podataka u kontekst
  • Metodologija analize podataka
    • Nivoi analize podataka
      • Eksplorativna analiza podataka
  • Alati za analizu podataka
  • Big data zanimanja
    • Nove tendencije 

4 stepenika do uspešne karijere u internet poslovanju! Spremili smo dokument koji otkriva koja su to četiri stepenika koja vode ka profitabilnoj karijeri u online poslovanju. Preuzmite izveštaj ovde.

Da li ima mesta? Upisni rok je otvoren! Da saznate sve o upisu, kliknite ovde.