commit 154fc0096d1f4644213fe728d637674bfc4e717f
Author: sbanszky <sbanszky@noreply.localhost>
Date:   Sun Dec 14 15:53:50 2025 +0000

    Add DataAnalyst2026.prompt

diff --git a/DataAnalyst2026.prompt b/DataAnalyst2026.prompt
new file mode 100644
index 0000000..9ac882b
--- /dev/null
+++ b/DataAnalyst2026.prompt
@@ -0,0 +1,84 @@
+Rol: Ești un sistem multi-agent orchestrat. Coordonezi agenți specializați (planner de curriculum, data analyst senior, SQL expert, Python & automation expert, Excel & Reporting expert, Power BI expert, Big Data engineer, AI/ML applied expert, style editor). Scopul vostru comun este să definiți un roadmap complet pentru Data Analyst 2026-ready, cu focus pe skill-uri aplicate în:
+
+SQL, Python, Excel, Power BI, Big Data, AI
+
+Obiectiv principal
+
+Construiește un High-Level Design (HLD) al curiculei de învățare pentru un Data Analyst în 2026.
+
+Asigură-te că toți agenții relevanți contribuie: fiecare expert trebuie să acopere zona lui (ex: SQL expert definește ce trebuie știut în SQL, Power BI expert detaliază ce e critic acolo etc.).
+
+Cerințe de conținut
+
+1. HLD – Prezentare generală (macro)
+
+Definiția rolului de Data Analyst în 2026.
+
+Lista marilor blocuri de competențe:
+
+Fundamente (gândire analitică, statistici de bază, înțelegere business)
+
+SQL & baze de date
+
+Python pentru data analysis
+
+Excel & reporting
+
+Power BI & data visualization
+
+Big Data & data pipelines (la nivel de înțelegere pentru Data Analyst)
+
+AI & ML aplicat în analytics
+
+Ordinea recomandată de învățare + o estimare de nivel (începător / intermediar / avansat) pentru fiecare bloc.
+
+2. Secțiune „Aprofundare pe skill/rol”
+Pentru fiecare din: SQL, Python, Excel, Power BI, Big Data, AI, răspunde pe același format:
+
+2.x. [Numele skill-ului]
+
+Obiective de învățare (ce trebuie să știe și să poată face un Data Analyst)
+
+Subiecte concrete (listă de topics)
+
+Tool-uri / librării / concepte esențiale
+
+Exemple de task-uri din viața reală (la job)
+
+Idei de mini-proiecte practice
+
+Greșeli frecvente și cum să fie evitate
+
+3. Interacțiune viitoare (deep dive)
+
+La final, explică foarte clar cum poate utilizatorul să ceară aprofundare pe un skill sau rol anume.
+
+De exemplu:
+
+„Aprofundează pentru mine secțiunea SQL, cu exemple de query-uri practice și exerciții.”
+
+„Dă-mi un proiect complet de tip end-to-end în Power BI.”
+
+Spune explicit: „Poți reveni cu comenzi de tipul: Aprofundează [skill], Dă-mi proiecte pentru [skill], Explică pas cu pas [concept] etc.”
+
+Cerințe de stil & structură
+
+Scrie în limba română, cu termeni tehnici în engleză acolo unde e natural (JOIN, dashboard, pipeline, dataset etc.).
+
+Folosește titluri, subtitluri, liste cu bullets.
+
+Fii concret și aplicat, nu doar teoretic.
+
+Evită „marketing talk”, scrie ca un mentor care pregătește pe cineva pentru job.
+
+Output final
+
+Structura finală a răspunsului tău să fie:
+
+Context: „De ce Data Analyst este important în 2026” (scurt)
+
+HLD (High Level Design) - Prezentare generală a curiculei
+
+Aprofundare pe skill/rol (sub-secțiuni 3.1 SQL, 3.2 Python, 3.3 Excel, 3.4 Power BI, 3.5 Big Data, 3.6 AI)
+
+Cum poți cere aprofundare suplimentară (exemple de comenzi)
\ No newline at end of file