Analityk danych - Foto: MATERIAŁY PRASOWE

Jakie umiejętności praktyczne są potrzebne na stanowisku analityka danych?

Zawód analityka danych został określony za jeden z najważniejszych zawodów w XXI wieku i nie da się ukryć, że jest to bardzo potrzebna rola w obecnych przedsiębiorstwach.

Analityk danych to osoba zajmująca się zbieraniem, analizą i interpretacją danych, aby pomóc organizacjom w podejmowaniu bardziej trafnych decyzji biznesowych. Analitycy pracują z różnorodnymi danymi, od liczb i statystyk po dane tekstowe i wizualne, wykorzystując narzędzia informatyczne i różne techniki analizy danych. 

To, jakie konkretnie kompetencje analityczne powinien posiadać analityk zależy w dużej mierze od branży oraz od specyfiki firmy, w której znajdzie on zatrudnienie. Przykładowo, jeśli firma używa języka Python do przetwarzania danych, konieczne będzie opanowanie tego języka. 

Zazwyczaj firmy oczekują od analityków następujących podstawowych kompetencji:

• znajomość baz danych i języka SQL, która jest kluczowa do efektywnego pobierania, modyfikowania i analizy danych. Analitycy często pracują bezpośrednio z bazami danych, dlatego umiejętność komunikowania się bazami jest dla nich niezbędna
   
• znajomość produktów z pakietu Microsoft Office - jednym z zadań eksperta ds. analizy danych jest umiejętność prezentacji danych w skoroszytach programu MS Excel i prezentacjach programu Power Point
   
• znajomość narzędzi Business Intelligence - analitycy danych powinni być biegli w korzystaniu z narzędzi analitycznych, takich jak narzędzia do wizualizacji danych np. Tableau, Power BI, Qlik Sense
   
• znajomość języków programowania Python lub R - obecnie w procesach rekrutacyjnych jest poszukiwana coraz większa liczba kandydatów ze znajomością podstaw Pythona oraz umiejętnością przetwarzania danych w bibliotece Pandas
   
• rozumienie biznesu - zrozumienie kontekstu biznesowego i celów organizacji pozwala analitykom dostosować analizy do konkretnych potrzeb, co przekłada się na wyciąganie bardziej wartościowych informacji
   
• umiejętność przedstawiania danych w sposób jasny i zrozumiały - rola analityka sprowadza się nie tylko do odczytania, przetworzenia i analizy danych na różne sposoby. Osoby na tym stanowisku powinny także umieć przedstawiać dane w zrozumiały dla innych sposób, używając odpowiednich grafik i wykresów
   
• umiejętności komunikacyjne - efektywna komunikacja jest kluczowa, zarówno w wyjaśnianiu wyników analiz przed innymi zespołami, jak i w opracowywaniu raportów dla kadry kierowniczej. Analitycy często współpracują z programistami i biznesem i umiejętności komunikacyjne są bardzo ważne do dobrej współpracy
   
• zrozumienie narzędzi Big Data - praca z dużymi zbiorami danych wymaga znajomości narzędzi Big Data, takich jak Hadoop czy Spark. 

Analityk danych często pracuje zespołowo i musi efektywnie komunikować wyniki analizy z innymi członkami zespołu oraz z decydentami w firmie. Dlatego oprócz umiejętności analizowania danych i znajomości narzędzi powinien posiadać kompetencje interpersonalne m.in. umiejętność komunikacji i współpracy oraz rozwiązywania problemów.

Jak zdobyć kompetencje potrzebne na stanowisku analityka danych?

W zawodzie analityka z pewnością przydadzą się umiejętności nabyte podczas studiów na kierunkach związanych z informatyką, analizą danych statystycznych lub uczeniem maszynowym. Dodatkowo możesz uzupełnić kompetencje na kursach oraz czytając tutoriale i analizując projekty innych osób. Ukończenie studiów o profilu ścisłym nie jest jednak krytyczne do podjęcia pracy na stanowisku analityka. W pracy tej sprawdzą się również osoby, które ukończyły studia humanistyczne. To, czy masz szansę na sukces w obszarze analizy danych lub w obszarze data science zależy w dużej mierze od Twoich predyspozycji, zainteresowań i zaangażowania. 

Jeśli chcesz się przekwalifikować i nie masz jeszcze doświadczenia w obszarze analizy, zacznij naukę od najprostszych tematów. Ważnym narzędziem w pracy analityka jest MS Excel. Jeśli go nie znasz, możesz zacząć naukę od niego. 

W kolejnym kroku zapoznaj się z relacyjnymi bazami danych oraz podstawami języka SQL. Naucz się wydobywać dane z baz oraz je przetwarzać. Język zapytań SQL jest najprostszym z języków. Jego podstawy możesz opanować samodzielnie lub zapisać się na krótkie, kilkudniowe szkolenie.  

Kolejny etap może obejmować poznanie języka R lub Python. Dla początkujących łatwiejszy do nauki będzie Python ze względu na jego prostą i przejrzystą składnię. Znając podstawy Pythona zapoznaj się z obszarem przetwarzania danych w bibliotece Pandas, gdyż jest ona bardzo często używana w obszarze analizy danych. Podstawy Pythona i bibliotekę Pandas możesz spróbować poznać samodzielnie lub skorzystać z intensywnego szkolenia w ramach kursu z Pythona, jeśli chcesz szybciej i łatwiej osiągnąć efekty.

Excel, bazy danych, SQL oraz Python to uniwersalna wiedza, która przyda Ci się na stanowisku analityka danych niezależnie od firmy, w której znajdziesz zatrudnienie. Dlatego od tych właśnie obszarów możesz rozpocząć naukę.

W ostatnim etapie przejrzyj ogłoszenia dotyczące pracy i zobacz, jakie technologie z obszaru BI są najczęściej poszukiwane przez firmy. Wybierz najbardziej popularną technologię i zapoznaj się z nią. 

Na czym polega analiza danych i czym różni się od data science? Czym zajmują się analityk biznesowy, badacz danych oraz data scientist?

Analiza danych, Data Science oraz badanie danych to dziedziny, które są ze sobą powiązane, ale mają swoje specyficzne cele i zastosowania. 

Analiza danych jest procesem zbierania, przetwarzania i interpretacji danych, aby dzięki nim zidentyfikować wzorce i wyciągnąć konkretne informacje. Analitycy danych wykorzystują różnorodne techniki z obszaru statystyki i programowania oraz narzędzia analityczne, aby przedstawiać dane w zrozumiały sposób, wspierając tym samym proces decyzyjny w organizacjach. 

Analitycy biznesowi również korzystają z danych, ale w większości firm skupiają się oni na zrozumieniu i optymalizacji procesów biznesowych oraz identyfikowaniu możliwości usprawnień i usuwania błędów krytycznych. Ich rola może obejmować analizę wymagań biznesowych, przygotowywanie raportów, a także uczestnictwo w procesie planowania strategicznego.

Głównym celem badaczy danych jest prowadzenie badań naukowych i odkrywanie nowej wiedzy na podstawie danych. Badacz danych często pracuje nad projektami badawczymi, prowadzi eksperymenty i analizuje dane w celu znalezienia odpowiedzi na konkretnie sformułowane pytania badawcze.

Z kolei obszar Data Science to podejście, które łączy analizę danych z elementami machine learning, eksploracji danych, projektowania algorytmów i tworzenia modeli predykcyjnych. Data Science obejmuje cały cykl życia danych, od ich zbierania i czyszczenia, przez analizę, aż po tworzenie zaawansowanych modeli predykcyjnych. Celem Data Science jest nie tylko zrozumienie przeszłych zdarzeń, ale także prognozowanie na ich podstawie zdarzeń przyszłych, co umożliwia podejmowanie bardziej skomplikowanych i długoterminowych decyzji. 

Data scientist zajmuje się nie tylko pozyskiwaniem oraz czyszczeniem danych i ich analizowaniem. Do jego zadań należy również projektowanie i wdrażanie modeli predykcyjnych, które pozwalają przewidywać przyszłe zdarzenia lub zachowania na podstawie analizy historycznych danych. 

Czy analityk danych to nadal zawód przyszłości na rynku pracy?

Analityk danych nadal pozostaje jednym z najbardziej pożądanych zawodów na rynku pracy i wydaje się, że jego znaczenie będzie stale rosnąć w przyszłości. Firmy zbierają coraz większą ilość danych i coraz bardziej będzie rosło zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią te dane analizować i przekształcać w wartościowe informacje. 

Analitycy danych odgrywają ważną rolę w procesie podejmowania decyzji biznesowych, pomagając organizacjom zrozumieć trendy rynkowe, identyfikować szanse biznesowe i optymalizować operacje. Łącząc szereg umiejętności analitycy analizują dane również w celu oceny szans i zagrożeń wynikających z podjęcia określonych działań przez firmę.  

Dynamiczny rozwój obszarów, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe czy Big Data otwiera nowe możliwości dla analityków. Umiejętność korzystania z zaawansowanych narzędzi oraz odczytywania dużej ilości danych i wyciągania na ich podstawie wniosków jeszcze bardziej zwiększa rolę analityka w firmie.

Analityk danych - Foto: MATERIAŁY PRASOWE