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:
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.
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.
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.
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.