W dzisiejszym środowisku biznesowym analityka danych odgrywa kluczową rolę w podejmowaniu decyzji opartych o dane. Z roku na rok coraz bardziej rośnie ilość zbieranych przez firmy informacji, co powoduje zwiększenie zapotrzebowania na osoby potrafiące pracować na dużych zbiorach danych.
Jednym z pytań, które często zadają sobie osoby zainteresowane karierą w analizie danych, jest czy analityk danych powinien znać język programowania? W artykule przyjrzymy się temu zagadnieniu z różnych perspektyw, aby zrozumieć jakie kompetencje są potrzebne osobom, które planują karierę w analizie.
Czy analityk danych powinien znać język programowania, aby przetwarzać dane?
To, czy analityk danych powinien znać język programowania w dużej mierze zależy od zadań, które wykonuje i od technologii przyjętej w firmie, w której jest zatrudniony.
Jeśli firma nie jest duża i przechowuje niewielkie ilości danych np. w programie MS Access, umiejętność programowania może nie być konieczna, aby dane te analizować.
Zwykle jednak analitycy przetwarzają, wizualizują oraz modelują dane z różnych źródeł i znajomość języka programowania jest bardzo przydatna.
Dzięki znajomości języków programowania, analitycy mogą tworzyć skrypty i aplikacje do automatyzacji procesów, manipulacji i czyszczenia danych, co pozwala na szybszą analizę i wydobycie cennych informacji. Ponadto umiejętność programowania otwiera drzwi do bardziej zaawansowanych technik analizy danych, takich jak uczenie maszynowe i przetwarzanie dużych zbiorów danych (Big Data).
Dlatego, chociaż programowanie nie jest krytyczne w analizie, znajomość języków programowania może znacznie poszerzyć możliwości i umiejętności analityków w zakresie przetwarzania danych.
Jak zostać analitykiem danych oraz czym zajmuje się analityk i jakie kompetencje powinien posiadać?
Analityk danych zajmuje się przeważnie zbieraniem, przetwarzaniem i analizą danych, aby wydobyć z nich istotne informacje wspierające decyzje biznesowe. Często analitycy odpowiedzialni są również za przygotowywanie raportów oraz wspierają komunikację pomiędzy programistami a biznesem. Najczęściej wśród zadań analityków znajdują się:
* zbieranie danych z różnych źródeł i ich integracja
* czyszczenie i transformacja danych
* analizowanie danych przy użyciu narzędzi statystycznych
* tworzenie raportów i wizualizacji danych
* formułowanie rekomendacji na podstawie analizy danych.
Ścieżki do rozpoczęcia kariery w obszarze analizy danych są różne. Niektórzy decydują się na studia informatyczne związane z programowaniem lub analizą, inni wybierają kursy z analizy danych. Niezależnie od tego, jakie masz wykształcenie, aby zostać analitykiem, powinieneś zdobyć kompetencje, których oczekują pracodawcy w tym obszarze.
Jeśli nie wiesz od czego zacząć zdobywanie umiejętności, możesz przejrzeć wymagania w ofertach pracy lub spróbować porozmawiać z trenerami w szkołach programowania. Często konsultacje na temat ścieżki edukacyjnej są bezpłatne. Bezpłatne porady odnośnie potrzebnych na stanowisku analityka kwalifikacji możesz uzyskać np. w szkole programowania Avendi.
Standardowe kompetencje analityczne i techniczne, które są zwykle wymagane od analityków to:
* znajomość języka SQL i umiejętność pracy z bazami danych
* znajomość narzędzi ETL (ang. Extract, Transform and Load) wspomagających przetwarzanie danych
* umiejętność korzystania z narzędzi Business Intelligence, takich jak Power BI, Tableau, Qlik Sense, Power Query
* znajomość języka programowania Python, a w szczególności bibliotek przeznaczonych do analizy i wizualizacji danych, takich jak Pandas, NumPy, Matplotlib
* umiejętności komunikacyjne oraz umiejętność tworzenia jasnych i czytelnych prezentacji
* umiejętność rozwiązywania problemów z danymi
* znajomość zasad bezpieczeństwa danych.
Analityk danych powinien posiadać umiejętności techniczne oraz umieć wykorzystywać narzędzia do przetwarzania i analizy danych, aby wykonywać zadania efektywnie. W niektórych firmach, oprócz wymienionych wyżej kompetencji, od osób starających się o pracę na stanowiskach analitycznych, wymagana jest także wiedza z dziedziny statystyki i matematyki oraz znajomość algorytmów uczenia maszynowego.
Microsoft Excel, Python, SQL - jakie technologie używane są w Data Science i Big Data?
W obszarze Data Science i Big Data używa się szerokiej gamy technologii i narzędzi, które wspomagają różne aspekty pracy z danymi, od zbierania i przetwarzania danych po ich analizę, wizualizację i prezentowanie. Wśród najczęściej używanych narzędzi znajdują się:
* Microsoft Excel - jest szczególnie przydatny do wstępnego przetwarzania danych, analizy podstawowych zestawów danych, tworzenia raportów oraz wizualizacji wyników. Chociaż Excel nie jest narzędziem typowo używanym w Big Data, ze względu na ograniczenia dotyczące ilości możliwych do przetworzenia rekordów, jego zaawansowane dodatki np. Power Query mogą być bardzo pomocne w mniejszych projektach Data Science
* Python - Python to jeden z najważniejszych języków programowania w dziedzinie Data Science. Jego popularność wynika z dużej liczby bibliotek i frameworków, które ułatwiają pracę z danymi, takich jak Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikt-learn, TensorFlow i PyTorch.
* SQL - SQL to podstawowe narzędzie do pracy z relacyjnymi bazami danych. Umożliwia zbieranie i przechowywanie danych oraz manipulację nimi. Jest niezbędny, jeśli dane są przechowywane w relacyjnych bazach danych, takich jak MySQL, PostgreSQL czy Microsoft SQL Server.
* Apache Hadoop - framework do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych w środowisku rozproszonym
Apache Spark - silnik do przetwarzania danych w pamięci, który jest szybszy niż Hadoop MapReduce i obsługuje zaawansowane analizy.
* Tableau i Power BI - narzędzia do wizualizacji danych, które umożliwiają tworzenie interaktywnych i łatwych do interpretacji raportów.
* Jupyter Notebook - środowisko do pisania i uruchamiania kodu w Pythonie, które jest bardzo popularne wśród analityków danych i naukowców zajmujących się danymi.
Te technologie i narzędzia razem tworzą ekosystem, który umożliwia kompleksową pracę z danymi na różnych etapach, od ich zbierania i przechowywania, poprzez przetwarzanie i analizę, aż po wizualizację i prezentację wyników.
Czy analitycy i programiści są wciąż poszukiwani na rynku pracy w branży IT?
Analitycy i programiści są nadal bardzo poszukiwani na rynku pracy w branży IT. Wzrost znaczenia danych w biznesie i rozwój technologii informatycznych przyczyniają się do rosnącego zapotrzebowania na tych specjalistów. Firmy zbierają ogromne ilości danych i potrzebują analityków, którzy potrafią je przetwarzać, analizować i interpretować w celu podejmowania świadomych decyzji biznesowych.
Dane stały się obecnie kluczowym elementem w kształtowaniu strategii biznesowych, optymalizacji procesów, personalizacji usług i produktów oraz przewidywaniu trendów rynkowych. Dzięki analizie danych firmy mogą przewidywać np. zapotrzebowanie na produkty.
Firmy technologiczne, startupy oraz korporacje w różnych branżach cały czas poszukują programistów do tworzenia, utrzymywania i rozwijania oprogramowania. Zwiększająca się liczba urządzeń IoT, rozwój obszarów sztucznej inteligencji, Big Data i chmury obliczeniowej generują popyt na specjalistów IT.
Transformacja cyfrowa dotyka niemal każdej branży, co sprawia, że analitycy i programiści są niezbędni nie tylko w firmach technologicznych, ale także w sektorach takich jak finansowy, medyczny, produkcyjny i e-commerce.
Jakie obszary obejmuje analiza danych i czy potrzebna jest znajomość relacyjnych baz danych?
Analiza danych obejmuje szeroki zakres obszarów, które razem umożliwiają przekształcanie surowych danych w użyteczne informacje i wiedzę. Wśród głównych obszarów znajdują się:
* zbieranie danych - proces gromadzenia danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych, API, pliki, media społecznościowe
* przetwarzanie i czyszczenie danych - zebrane dane często wymagają przetworzenia i oczyszczenia, aby usunąć błędy, duplikaty i uzupełnić brakujące wartości oraz przekształcić je w odpowiedni format do analizy
* eksploracyjna analiza danych (EDA) - wstępna analiza danych mająca na celu zrozumienie ich struktury, wykrycie wzorców, anomalii i zależności. EDA często obejmuje tworzenie wykresów i podstawowych statystyk opisowych
* modelowanie danych - tworzenie modeli matematycznych i statystycznych w celu przewidywania wyników, klasyfikacji, segmentacji i innych zadań analitycznych. Modelowanie obejmuje techniki uczenia maszynowego i uczenia głębokiego.
* wizualizacja danych - prezentacja wyników analizy danych w formie wykresów, diagramów, map i innych wizualizacji, które ułatwiają interpretację i komunikację wniosków.
* raportowanie i prezentacja - tworzenie raportów i prezentacji, które przekazują wyniki analizy w zrozumiały sposób, często z wykorzystaniem narzędzi do Business Intelligence, takich jak Tableau czy Power BI.
Znajomość relacyjnych baz danych jest często niezbędna w analizie danych, ponieważ wiele organizacji przechowuje swoje dane w bazach danych, takich jak MySQL, PostgreSQL, Oracle czy Microsoft SQL Server. Osoby na stanowiskach Analityk danych, czy Data Scientist powinny umieć pisać zapytania SQL, aby wydobywać potrzebne informacje z baz danych, przekształcać dane i przygotowywać je do dalszej analizy.
Chociaż znajomość relacyjnych baz danych jest ważna, w analizie danych wykorzystuje się także inne rodzaje baz, takie jak bazy NoSQL np. MongoDB, Cassandra oraz technologie Big Data np. Hadoop, Spark, które są przystosowane do pracy z dużymi i niestrukturalnymi zbiorami.
Czy znajomość języka Python jest niezbędna do podjęcia pracy na stanowisku analityka?
Znajomość języka Python nie jest absolutnie niezbędna do podjęcia pracy na stanowisku analityka, ale jest zdecydowanie bardzo przydatna i często pożądana przez pracodawców. Python to język ogólnego przeznaczenia, który pozwala na automatyzację pracy oraz jest obecnie najbardziej popularnym językiem programowania w dziedzinie analizy danych.
Python posiada bogaty ekosystem bibliotek i narzędzi wspierających analizę danych, takich jak Pandas (do manipulacji danymi), NumPy (do obliczeń numerycznych), Matplotlib i Seaborn (do wizualizacji danych), Scikit-learn (do uczenia maszynowego) oraz TensorFlow i PyTorch (do uczenia głębokiego). Biblioteki te ułatwiają wykonywanie zaawansowanych analiz, modelowania statystycznego oraz tworzenia wizualizacji danych.
Warto zaznaczyć, że umiejętność programowania w Pythonie może znacznie zwiększyć szanse na zatrudnienie oraz możliwości rozwoju zawodowego. Nauka Pythona może być bardzo korzystna dla osób planujących karierę w analizie danych. Zwykle kilkudniowy kurs analizy danych w Pythonie wystarczy, aby się zorientować, jakich narzędzi dostarcza Python i zacząć pisać własne, proste programy.
Jeżeli chcesz codziennie otrzymywać informacje o aktualnych publikacjach ukazujących się na portalu netTG.pl Gospodarka i Ludzie, zapisz się do newslettera.
