Data Science – co musisz wiedzieć, by zacząć karierę analityka danych?

Z tekstu dowiesz się:

• co to jest Data Science i jak wyglądały jego początki,
• w jakich zawodach można pracować z Data Science,
• na jakich elementach opiera się praca w Data Science,
• w jakich branżach może być potrzebna praca z danymi,
• czy warto zainteresować się Data Science,
• jak wygląda rynek Data Science w Polsce.

Na koniec podpowiemy Ci także, jak zacząć przygodę z Data Science z Coders Lab.

Co to jest Data Science?

Dane są uznawane za ropę XXI wieku i od wielu lat pojawiają się w czołówce trendów w branży IT. Wynika to z faktu, że internauci generują codziennie około 2,5 tryliona bajtów danych. Z każdym lajkiem na Facebooku, wrzuceniem zdjęcia na Instagramie, czy też zrobieniem zakupów w sklepie internetowym generujemy nowe informacje, które odpowiednio przetworzone dostarczają określone wzorce.

Wspomniana wyżej ogromna skala danych doczekała się własnego terminu – Big Data. Co to jednak znaczy dokładnie? Definicja Big Data mówi, że są to pochodzące z wielu różnych źródeł duże zbiory danych, do których przetworzenia są potrzebne nowe technologie.

Data Science – zgodnie z definicją – to z kolei dziedzina badań, która łączy wiedzę specjalistyczną, umiejętności programistyczne oraz wiedzę z zakresu matematyki i statystyki. Celem jest, aby przy wykorzystaniu szeregu metod badawczych, algorytmów i procesów wydobyć z dużej ilości danych istotne wnioski i prawidłowości.

Początki Data Science

Data Science jako oddzielna dyscyplina naukowa została wyodrębniona stosunkowo niedawno. Powstała z potrzeby stworzenia nowych zawodów związanych z pracą z ogromną ilością danych, które z każdym dniem nabierają coraz większego znaczenia – zarówno dla świata nauki, biznesu, jak i po prostu naszej codzienności.

Termin Data Science powstał w 1974 r., kiedy to Peter Naur – duński pionier programowania – zaproponował go jako alternatywną nazwę dla informatyki. Jednak w 2001 roku amerykański informatyk William S. Cleveland w tekście „Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of Statistics” postawił sobie za cel wprowadzenie Data Science jako oddzielnej dyscypliny odnoszącej się do analityki.

Dlaczego Data Science jest tak istotne?

Początkowo dane były głównym obiektem zainteresowania podmiotów naukowych, które wykorzystywały je do różnego rodzaju badań i tworzenia nowych teorii badawczych. Z czasem dane stały się prawdziwą żyłą złota oraz kluczowym elementem zainteresowania firm.

Dlaczego?

Szacuje się, że 90% danych na świecie powstało w ciągu ostatnich dwóch lat. Użytkownicy Facebooka – dla prostego przykładu – przesyłają 10 milionów zdjęć na godzinę. Już to można traktować jako ogromny zbiór danych. Jeżeli pozostawimy je nietknięte, to nie przyniosą one żadnych wymiernych korzyści. Będą po prostu przesłanymi zdjęciami. Jeśli jednak odpowiednio je przeanalizować, a wyniki zinterpretować, naszym oczom ukażą się ciekawe schematy, często kluczowe dla określania strategii rozwojowych wielu przedsiębiorstw. To właśnie tutaj wkracza nauka o danych, która ujawnia trendy i generuje cenne informacje.

Dane pozyskane dzięki klientom, procesom i użytkownikom pomagają organizacjom m.in.:

• zwiększać wydajność,
• zmniejszać ryzyko biznesowe,
• ulepszać programy marketingowe i sprzedażowe.

Jakie produkty są najczęściej kupowane przez klientów? Które trasy lotnicze cieszą się największą popularnością? Które filmy na Netflix cieszą się największym zainteresowaniem? Odpowiedzi na te pytania znajdziesz właśnie wśród odpowiednio przeanalizowanych danych.

Kto jest kim w świecie Data Science?

Data Science to pojęcie bardzo szerokie znaczeniowo. Nic więc dziwnego, że wraz z jego użyciem (i rozwojem) pojawia się szereg zawodów związanych z tą dziedziną. Ich nazwy niestety są często używane zamiennie, co jest błędem. Można między nimi wskazać istotne różnice i naprawdę warto o tym wiedzieć. Zwłaszcza jeżeli interesuje Cię dana ścieżka rozwoju.

• analityk danych (Data Analyst) – przetwarza i eksportuje istniejące informacje zawarte w danych, aby móc wyodrębnić istotne wnioski;
• mistrz danych (Data Scientist) – jest odpowiedzialny za wszystkie etapy procesu Data Science, zajmuje się planowaniem, realizacją i kontrolą całego projektu. Dodatkowo zajmuje się złożoną analizą dużych zbiorów danych (Big Data) oraz potrafi dostrzec szeroki kontekst swoich analiz;
• inżynier danych (Data Engineering) – zajmuje się projektowaniem, rozwojem i utrzymaniem systemów przetwarzania i przechowywania danych;
• inżynier uczenia maszynowego (Machine Learning Engineering) – jest odpowiedzialny za tworzenie algorytmów, które w oparciu o istniejące dane pozwalające z pewnym prawdopodobieństwem przewidywać wyniki dla przyszłych danych.

Pierwszy stopień wtajemniczenia w Data Science, czyli zawód analityka danych (Data Analyst), zdobędziesz na przykład dzięki kursowi Analityk Danych – kompleksowej ścieżce rozwoju umiejętności analitycznych. Składają się na nią m.in. cztery unikatowe kursy. Podstawy statystyki, analizy danych, programowania czy też wizualizacji danych nie będą już kryć przed Tobą tajemnic! Poznasz też kluczowe narzędzia dla analityków danych: Pandas, umożliwiające efektywną pracę z danymi tabelarycznymi, PsyCopg2 do operacji na bazach danych przy użyciu SQL bezpośrednio z Pythona, oraz Matplotlib i Dash/Plotly dla zaawansowanej wizualizacji danych. Dodatkowo, znajomość RDBMS takich jak MySQL i PostgreSQL oraz narzędzi BI takich jak Tableau, umożliwiająca wizualizację i prezentację danych, jest niezbędna dla efektywnej analizy i komunikacji wyników.

Proces Data Science – na czym polega praca analityka danych?

Proces, jakiemu są poddawane dane, jest określany jako cykl życia Data Science. W zależności od wybranego modelu cykl ten składa się z 6 lub 7 etapów. Jest to też zazwyczaj proces iteracyjny (łac. iteratio – powtarzanie), a nie liniowy.

Na proces Data Science składają się m.in. następujące etapy:

• zdefiniowanie problemu,
• zbieranie danych,
• czyszczenie i przetwarzanie danych,
• eksploracja danych oraz zdefiniowanie nowych zmiennych,
• pogłębiona analiza danych,
• prezentacje wyników analizy.

Przeczytaj także artykuł: Umiejętności analityka danych potrzebne do procesu Data Science

Zastosowania Data Science w różnych sektorach

Data Science można wykorzystać do napędzania procesów biznesowych. Niezależnie od branży i wielkości, organizacje, które chcą pozostać konkurencyjne, muszą efektywnie rozwijać się w oparciu o Data Science lub ryzykować pozostanie w tyle.

Oto kilka przykładów zastosowania Data Science w różnych branżach:

• E-commerce – sklepy internetowe mogą analizować zachowania i wzorce zakupowe klientów, aby zarządzać liczbą posiadanych produktów. Nauka o danych pozwala też na tworzenie spersonalizowanych rekomendacji oraz pomaga w ukierunkowaniu reklam i promocji.
• Produkcja – Data Science odgrywa szczególną rolę w optymalizacji zarządzania łańcuchem dostaw i dystrybucji. Pogłębiona analiza danych pozwala też na wykrywanie potencjalnych awarii na linii produkcyjnej przed ich wystąpieniem.
• Finanse i ubezpieczenia – banki oraz ubezpieczyciele analizują dane o swoich klientach w celu określenia możliwości dodatkowej sprzedaży. Firmy finansowe wykorzystują Data Science m.in. do tego, by określić, czy wnioskodawca o pożyczkę jest wypłacalny.
• Spedycja i logistyka – firmy kurierskie i dostawcy usług logistycznych wykorzystują naukę o danych do optymalizacji tras i harmonogramów dostaw, a także wyboru najlepszych środków transportu dla przesyłek.

W kontekście branż i zastosowań analizy danych ważne jest również to, że nigdy nie jest za późno, by zacząć. Nie ma więc znaczenia, czy dopiero zaczynasz swoją drogę, czy też już od dawna pracujesz np. w finansach czy e-commerce. W każdej chwili warto rozwijać się, zdobywać kompetencje przyszłości i kształcić w kierunku Data Science. Analityk Danych, czyli nasz kompleksowy kurs rozwijający kompetencje Data Science, nie tylko nauczy Cię analizy od podstaw, ale też pozwoli uporządkować oraz usystematyzować dotychczasową wiedzę.

Rynek Data Science w Polsce

Specjaliści związani z Data Science są nieustannie pożądani na rynku pracy, a fakt, że coraz więcej firm i sektorów zaczyna pracować z Big Data, umacnia analitykę danych jako jedną z głównych kompetencji przyszłości.

W praktyce oznacza to, że Data Analyst czy też Data Scientist już teraz mogą uzyskać wysokie wynagrodzenie i cieszyć się wyborem dostępnych miejsc pracy. Trendy wskazują, że z roku na rok będą plasować się na podium najlepiej opłacanych specjalistów w branży IT.

Na uwagę zasługuje również fakt, że wraz z pandemią koronawirusa pojawiły się ogłoszenia oferujące możliwość pracy zdalnej – także dla specjalistów związanych z Data Science. Prognozy przewidują, że tendencja ta się utrzyma i analitycy danych oraz Data Scientist coraz częściej będą mogli liczyć na możliwości elastycznej pracy niezależnej od lokalizacji.

Wejdź do świata danych!

W momencie czytania przez Ciebie tego artykułu na świecie zostały wygenerowane kolejne miliony danych. Przy tak wielu organizacjach poszukujących możliwości wykorzystania zebranych przez siebie informacji, jest to odpowiedni czas na rozpoczęcie kariery w analityce. Sprawdź więc kurs Analityk Danych – nowość w ofercie naszych kursów – i poznaj Data Science od podstaw.

Pamiętaj też, że kurs Analityk Danych to szansa na wykorzystanie swojego budżetu szkoleniowego w pracy! Zbierz argumenty, przedstaw je szefowi i poproś go o dofinansowanie Twojego rozwoju w kierunku analizy danych.