Back to Top
Zdjęcie główne do teksty o zarobkach analityka danych
Autor: Redakcja

Ile zarabia analityk danych? To prawdziwe dane!

Przez lata wydawało się, że zaczynanie nowej drogi zawodowej, pozycja juniora i związane z nią zarobki to trudna ścieżka. Wystarczyło jednak, żeby branża IT zaczęła się szybciej i stabilniej rozwijać, by móc ten pogląd odłożyć do lamusa. Pokażemy Ci dziś, ile zarabia analityk danych oraz co wpływa na to, że jego pensja regularnie wzrasta.

Z tekstu dowiesz się:

  • ile zarabia analityk danych,,
  • jak umiejętności wpływają na zarobki Data Analyst,
  • dlaczego zarobki analityka danych i Data Scientist różnią się,
  • co zrobić, by w analizie danych zarabiać więcej.

Przeczytaj także artykuł: Data Science – co musisz wiedzieć, by zacząć karierę analityka danych?

Baner reklamowy Data Lab - ścieżki rozwoju kompetencji analityka danych

Data Analyst – zarobki na kolejnych stanowiskach

Pensja rośnie wraz z doświadczeniem i wspinaniem się na kolejne szczeble kariery – czy można było w bardziej oczywisty sposób zacząć ten akapit? Raczej nie, ale i tak musiało się to pojawić w tym tekście.

W końcu to sama prawda.

Widać to np. z raportu dot. wynagrodzeń na różnych stanowiskach.

Grafika pokazująca średnie zarobki młodszego analityka danych

Grafika pokazująca średnie zarobki analityka danych.

Grafika pokazująca średnie zarobki starszego analityka danych.

Trzeba przyznać, że zarobki analityka danych – już na stanowisku juniorskim – wyglądają naprawdę zachęcająco. A przecież to dopiero początek.

Tabela umiejętności analityka danych - grafika

Data Scientist – kolejny krok do wyższych zarobków

Różnica między analitykiem danych a Data Scientist czy inżynierem uczenia maszynowego jest widoczna w zaawansowaniu takich umiejętności jak:

  • myślenie analityczne,
  • znajomość i zrozumienie zasad matematyki oraz statystyki,
  • uczenie maszynowe.

Nazewnictwo stanowisk w analizie danych bywa naprawdę różne. Czasem pod inną nazwą kryje się ten sam zakres obowiązków. Właśnie dlatego koniecznie trzeba czytać opisy, bo to one przedstawiają realne potrzeby oraz wymagania – nasi wykładowcy oraz mentorzy na kursie Analityk Danych bardzo często powtarzają takie słowa kursantom. To life hack, który potrafi zmienić podejście do poszukiwań nowej pracy.

Z naszego doświadczenia oraz rozmów zarówno z pracodawcami, jak i pracownikami firm zajmujących się analizą danych, wynika, że Data Scientist to kolejny poziom wtajemniczenia w Big Data. Widać to zresztą na zestawieniu umiejętności w powyższej tabeli.

Wynikają z tego – co oczywiste – wyższe zarobki. Potwierdzają to też m.in. nasi absolwenci, którzy wzięli udział w badaniu Next Technology. W raporcie widać, jak wyglądają zarobki w IT – w tym także analityków danych.

Pobierz raport: Rynek pracy IT w Polsce 2022.

Bardzo cieszymy się, że dzięki naszej pracy oraz zaangażowaniu absolwentów Coders Lab powstało szerokie i ważne opracowanie związane z rynkiem pracy IT.

Co zrobić, by zarabiać więcej w pracy z Big Data?

Rozwój i ciągła edukacja – oto klucze do sukcesu w branży IT oraz większych zarobków. Data Science i analiza danych rozwijają się bardzo szybko, dlatego nie można spocząć na laurach. Bez względu na to, czy pracujesz na mniejszych czy większych zbiorach danych, wciąż potrzebujesz układać i rozszerzać wiedzę.

Sposobem nie tylko na zdobycie, ale także właśnie na usystematyzowanie wiedzy związanej z analizą danych jest Analityk Danych, czyli kompleksowy kurs rozwijający kompetencje Data Science.

Na kursie poruszamy m.in. takie zagadnienia jak:

  • wykorzystanie w praktyce łańcucha analizy danych,
  • podstawowe schematy statystyczne,
  • programowanie w języku Python,
  • automatyzacja tworzenia raportów,
  • pozyskiwanie danych z systemów bazodanowych,
  • tworzenie skutecznych i rozbudowanych zapytań w języku SQL,
  • zasady działania z relacyjnymi bazami danych,
  • storytelling danych,
  • obsługa bibliotek i narzędzi do wizualizacji danych.

Gdy w pełni opanujesz powyższe umiejętności, rozszerzanie ich będzie zdecydowanie prostsze. Szczególnie istotny jest rozwój w obsłudze narzędzi. Wśród kluczowych narzędzi dla analityków danych znajdują się: 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.

Przeczytaj także artykuł: Zarobki w IT – w niektórych językach programowania wzrosły nawet o ponad 10%

Jak widzisz, to, ile zarabia analityk danych, w największym stopniu zależy od niego samego. Od tego, jak bardzo jest zaangażowany w swoją pracę oraz w rozbudowywanie własnych umiejętności.

Praca z danymi wymaga dużej świadomości oraz szerokiego spojrzenia, dlatego, jeśli chcesz, by Twoje zarobki na stanowisku Data Analyst rosły – rozwijaj się.