Analiza podataka predstavlja suštinski deo donošenja kvalitetnih odluka u današnjem svetu zasnovanom na podacima. Sa količinom podataka koja se svakodnevno generiše i prikuplja, ključno je imati prave alate za njihovu obradu.
U nastavku teksta pročitajte više o najboljim alatima za analizu podataka i o tome kako vam oni mogu pomoći da sirove podatke pretvorite u rezultate koji se mogu primeniti.
Od vizualizacije podataka do statističke analize, ovi alati će vam pomoći da shvatite svoje podatke i ostvarite bolje rezultate.
Bilo da ste data scientist, poslovni analitičar ili student, naći ćete vrednost u razumevanju mogućnosti i ograničenja ovih alata.
Excel
Excel je alat za analizu podataka koji je vrlo široko korišćen zbog svoje svestranosti i jednostavnog korisničkog interfejsa. Reč je o programu za tabelarne proračune koji omogućava korisnicima da organizuju i analiziraju velike skupove podataka na različite načine i manipulišu njima.
Excel korisnicima daje mogućnost da prave proračune i koriste formule, što olakšava izvođenje matematičkih operacija nad velikim količinama podataka.
Ovaj popularni program takođe pruža širok spektar ugrađenih funkcija koje se mogu koristiti za obavljanje složenih proračuna, kao što su statistička analiza i finansijsko modeliranje. Širok spektar alata za vizualizaciju podataka kao što su razne vrste grafikona koji se mogu koristiti za predstavljanje podataka na jasan i smislen način dodatni su razlog da isprobate napredne funkcionalnosti ovog rešenja.
Python
Python je popularan programski jezik koji se često koristi za analizu podataka. Ima veliki spektar biblioteka i okvira koji naučnicima i analitičarima podataka olakšavaju obavljanje različitih zadataka kao što su prepakivanje podataka, vizualizacija i modeliranje.
Python ekosistem je bogat bibliotekama kao što su NumPy i Pandas, koje su odlične za manipulaciju podacima i čišćenje, dok biblioteke kao što su Matplotlib i Seaborn pružaju druge značajne mogućnosti vizualizacije podataka.
Python je popularan u analizi zbog jednostavnosti i izražajnosti. Ima relativno jednostavnu sintaksu koja podseća na jezik koji koristimo u svakodnevnoj komunikaciji, što daje mogućnost kreiranja čitljivog koda koji se lako može održavati. Ovo stvojsto ga čini naročito lakim za učenje. Najzad, Python ima veliku i aktivnu zajednicu, koja pruža podršku i obilje resursa za učenje i korišćenje jezika za analizu podataka.
Tableau
Tableau je alat za vizualizaciju podataka i poslovnu analizu koji omogućava korisnicima da se lako povežu sa različitim izvorima podataka, kreiraju interaktivne kontrolne table i dele rezultate istraživanja. Interfejs prilagođen korisniku pomaže analitičarima da brzo i lako kreiraju vizualizacije čak i ako nisu vični kodiranju.
Pomoću Tableaua možete kreirati širok spektar prikaza, uključujući grafikone, mape i takozvane toplotne karte (heat map), koristeći funkciju prevlačenja („drag&drop”) interfejsa. Alat takođe nudi širok spektar unapred napravljenih šablona za vizualizacije koji se lako mogu prilagoditi vašim potrebama.
Tableau naširoko koriste poslovni analitičari, proučavaoci podataka (data scientist) i drugi profesionalci da bi izveli zaključke iz podataka na kojima će zasnovati svoje odluke. Popularan je i za pričanje priče koja stoji iza brojeva, omogućavajući korisnicima da predstave podatke na privlačan i interaktivan način, što olakšava razumevanje i prenošenje uvida i laicima i profesionalcima.
MySQL
MySQL je sistem za upravljanje relacionim bazama podataka za data analizu. Može da obrađuje velike količine informacija, što ga čini idealnim za analizu podataka i izvlačenje zaključaka. Sistem nudi funkcije kao što su složeni SQL upiti, indeksiranje, pretraga celog teksta i funkcije skladištenja podataka kao što su funkcije prozora i uobičajeni tabelarni prikazi.
Pored toga, MySQL pruža robusne bezbednosne karakteristike i skalabilnost. Široko ga koriste preduzeća svih veličina i naširoko ga podržavaju programski jezici kao što su Python, R i Java.
Naučite kako da postanete data analitičar
Karijera u analizi podataka ima veliki potencijal za rast i razvoj. Međutim, da biste postali vešti u ovoj oblasti, potrebno je više od običnog kursa ili obuke. Sveobuhvatno obrazovanje i osnova u znanju i stručnosti neophodni su da biste se istakli u ovoj oblasti. Ulaganje u obrazovni program u trajanju od godinu dana kako biste stekli dubinsko razumevanje analize podataka može dovesti do životnih mogućnosti za karijeru iz snova. Ako razmišljate u tom pravcu, od suštinskog je značaja da odvojite vreme i izgradite neophodne veštine.
Upišite obrazovni program za analizu podataka i donesite odluku koja će vas odvesti korak bliže vašem cilju.
Tim Edukacija
