Data Analyst 2026 Roadmap

Context

Rolul de Data Analyst evoluează rapid. În 2026, nu mai este doar despre raportare istorică, ci despre Augmented Analytics, automatizare și integrare AI. Analistul viitorului este un "Analytics Engineer" hibrid care stăpânește atât business-ul, cât și tehnologia.

High-Level Design (HLD)

1. Fundamente

Statistică Business Acumen

Gândire analitică, probabilități, înțelegerea KPI-urilor de business.

2. SQL & Date

Advanced SQL Data Modeling

Manipularea datelor, query-uri complexe, baze de date moderne.

3. Python & Auto

Pandas Automation

Scripting pentru curățarea datelor și automatizarea task-urilor repetitive.

4. BI & Viz

Power BI DAX

Dashboard-uri interactive, storytelling prin date, raportare enterprise.

5. Big Data

Cloud Pipelines

Înțelegerea arhitecturilor scalable (Spark, Azure/AWS) la nivel de consumator.

6. AI & ML Applied

Predictive LLMs

Utilizarea modelelor pre-antrenate și a AI-ului pentru insight-uri rapide.

3.1. SQL & Baze de Date

Obiective de Învățare

Capacitatea de a extrage date din orice sursă, de a optimiza query-uri și de a modela date pentru analiză.

Subiecte Concrete

Window Functions (RANK, LEAD/LAG, Running Totals)
Common Table Expressions (CTEs) & Recursive Queries
Data Definition Language (DDL) vs Data Manipulation (DML)
Indexare și performanță

Task-uri Reale

"Extrage top 10% clienți după lifetime value și calculează creșterea MoM (Month over Month)."

Mini-Proiect

Construiește o bază de date pentru un magazin online și scrie proceduri stocate pentru raportarea vânzărilor zilnice.

Greșeli de evitat: Query-uri nesterilizate (SQL injection risk), folosirea excesivă a subquery-urilor în loc de JOIN/CTE, ignorarea index-urilor pe tabele mari.

3.2. Python pentru Data Analysis

Obiective de Învățare

Folosirea Python nu ca developer de aplicații, ci ca "unealtă supremă" de procesare date (ETL) și automatizare.

Tool-uri Esențiale

Pandas Polars Jupyter Streamlit

Subiecte Concrete

Data Cleaning & Transformation (Handling missing values, types)
Conectarea la API-uri pentru extragerea datelor
Automatizarea rapoartelor Excel cu Python

Mini-Proiect

Script care descarcă date meteo de pe un API public, le curăță și le salvează într-un Excel trimis automat pe email.

3.3. Excel & Reporting

Este Excel mort în 2026?

Nu. Excel rămâne lingua franca a business-ului. Dar focusul se mută pe Power Pivot și Office Scripts.

Subiecte Concrete

Dynamic Arrays (FILTER, UNIQUE, SORT)
Power Query (M Language) pentru ETL direct în Excel
Data Model & Relații între tabele
VBA vs Typescript (Office Scripts)

3.4. Power BI & Vizualizare

Obiective

Trecerea de la "grafice colorate" la "actionable dashboards" și self-service BI.

Subiecte Concrete

DAX Avansat (Time Intelligence, Context Transition)
Data Modeling (Star Schema best practices)
Row Level Security (RLS)
Deployment Pipelines & Governance

Task Real

"Creează un dashboard de P&L care permite drill-down de la nivel de an până la nivel de tranzacție."

3.5. Big Data & Pipelines

Ce trebuie să știe un Analist?

Nu trebuie să fii Data Engineer, dar trebuie să știi CUM ajung datele la tine și cum să interoghezi seturi masive fără să blochezi serverul.

Subiecte Concrete

Concepte de Data Warehouse vs Data Lake
Partitioning & Clustering (cum să scrii query-uri eficiente în BigQuery/Snowflake)
Integrare dbt (data build tool) - analytics engineering

3.6. AI Aplicat (Agentic)

Diferențiatorul din 2026

Capacitatea de a folosi AI pentru a accelera munca, nu doar pentru a genera text.

Utilizări cheie

Copilot for Code: Generare SQL/Python instantaneu.
Data Augmentation: Folosirea LLM-urilor pentru a clasifica text ne-structurat (sentiment analysis, patterns).
Automated Insights: Identificarea anomaliilor în date folosind algoritmi ML simpli (Outlier detection).

Mini-Proiect

Analizează feedback-ul clienților (text liber) folosind OpenAI API/Local LLM și corelează sentimentul cu scorul NPS în Power BI.