Šta ćete naučiti

• Razumećete šta je nauka o podacima.  
• Razumećete mogućnosti donošenja zaključaka na osnovu sve veće količine raspoloživih podataka kako u okviru službenih baza podataka, tako i iz izvora otvorenih podataka. 
• Razumećete ograničenja koja proizilaze iz zaštite podataka o ličnosti, kao i rizike diskriminacije u analizi podataka.  
• Znaćete da koristite okruženje za interaktivna izračunavanja Jupyter uz programski jezik Python i modul za rad za tabelarnim podacima 
• Znaćete da preuzimate podatke Portala otvorenih podataka Republike Srbije i drugih izvora otvorenih podataka i podatke učita u tabelarnu strukturu podataka (DataFrame), uključujući preuzimanje podataka iz različitih formata (CSV, JSON i Excel). 
• Znaćete da preuzmete podatke iz relacione baze podataka (uz minimalno korišćenje upitnog jezika za baze podataka) u tabelarnu strukturu podataka. 
• Znaćete da izvedete osnovne analitičke obrade u tabelarnoj strukturi podataka. 
• Znaćete da obrađene podatke vizualizujete u različitim tipovima grafikona. 
• Znaćete da na osnovu obrađenih podataka automatski formira Excel tabelu uz mogućnost zamene radnog lista u prethodno pripremljenom Excel dokumentu. 
• Umećete da izaberete pogodan tip vizuelizacije ili tabelarnog prikaza podataka. 
• Razumećete najčešće tipove pristrasnosti koji se mogu pojaviti u analizi podataka, njihov moguć uticaj na neoptimalne odluke kao i na diskriminaciju. 
• Stećićete predstavu o mogućnosti korišćenja mašinskog učenja u obradi podataka. 
• Umećete da eksperimentiše korišćenjem pripremljenih modela mašinskog učenja, uz promenu parametara i skupova podataka. 
• Bićete upoznat sa Nacionalnom platformom za veštačku inteligenciju.  
• Razumećete primenu veštačke inteligencije u javnom sektoru.  
• Diskutovaćete o etičkim pitanjima u primeni veštačke inteligencije.