Umiejętności analityka danych potrzebne do procesu Data Science
Analiza danych w excelu to świetne rozwiązanie przy pracy na małych zbiorach danych. Jeśli jednak chcesz wejść do świata Data Science, musisz rozwijać swoje kompetencje analityczne. Dlatego wybraliśmy 6 umiejętności dobrego analityka danych i podpowiadamy, jak możesz je zdobyć i po co.
Z tekstu dowiesz się:
- czy analiza danych w excelu to dobry pomysł,
- jakich umiejętności potrzebuje analityk danych,
- czym jest proces Data Science,
- jak wygląda analiza Big Data.
Przeczytaj także: Data Science – co musisz wiedzieć, by zacząć karierę analityka danych?
6 umiejętności analityka danych
Data Analyst, czyli osoba zajmująca się m.in. analizą baz danych, powinien posiadać zestaw określonych kompetencji. Dzięki nim praca z Big Data oraz efektywna analiza danych są możliwe.
- Zdolności analityczne – to oczywiście bardzo szerokie pojęcie, ale jeśli często pytasz „dlaczego”, lubisz badać różne opcje, odnajdujesz się w doszukiwaniu się błędów oraz wynajdywaniu różnych prawidłowości (lub odstępstw od nich), to analiza Big Data jest dziedziną dla Ciebie;
- Znajomość zagadnień matematycznych – nie da się ukryć, że analiza danych to praca z liczbami. Nie możesz więc się ich bać! Ale spokojnie – już podstawy, które znasz ze szkoły czy studiów, umożliwią Ci skutecznie wnioskować w oparciu o dane liczbowe czy statystyczne;
- Znajomość podstaw statystyki – okażą się przydatne podczas formułowania hipotez statystycznych oraz podczas analizy eksploracyjnej;
- Programowanie – jak być może już wiesz, język programowania Python wyróżnia się bardzo uniwersalnym zastosowaniem. A przetwarzanie i analiza danych w języku Python z każdym dniem staje się coraz bardziej powszechną praktyką;
- Wizualizacja danych – przedstawianie danych w bardziej przystępnej i zrozumiałej formie to konieczność. Na szczęście znajomość podstawowych zasad wizualnej prezentacji danych oraz obsługi popularnych narzędzi (np. Tableau czy GeoPandas) znacznie Ci to ułatwi;
- Storytelling danych – analiza danych „kończy się” ich umiejętnym przekazaniem innym – np. szefom czy klientom. Warto więc przekładać dane na interesujące historie, które przykują ich uwagę i zapadną w pamięć.
Zobacz, jak wygląda mapa umiejętności specjalistów Data Science:
Po co jednak to wszystko? Oczywiście do pracy i umiejętnego przeprowadzania procesu Data Science!
Co to jest proces Data Science?
Data Science polega na wyciąganiu wniosków z dużej ilości danych przy użyciu różnych metod badawczych. Proces Data Science to wiodąca metoda analizy danych, dzięki któremu wyciągasz wiarygodne wnioski.
Analityk danych pracuje więc zgodnie z procesem Data Science. Potrzebne są do tego określone kompetencje. A my chcemy pomóc Ci je zdobyć, dzięki kursowi Analityk Danych, ścieżce rozwoju kompetencji Data Science. Prowadzi Cię ona krok po kroku przez najważniejsze elementy procesu Data Science.
Elementy procesu Data Science
Proces analizy danych Data Science składa się z ok. 6 konkretnych etapów. Oto one:
Wszystko zaczyna się od trafnie zadanych pytań i umiejętnego przełożenia ich na konkretne, dobrze zdefiniowane problemy.
Potrzebne umiejętności:
- analiza,
- matematyka,
- statystyka,
Zbieranie informacji z różnych źródeł, stron czy systemów wymaga znajomości programowania. Przetwarzanie i analiza danych to ten obszar, w którym króluje język Python. Dzięki niemu poprawnie wyodrębnisz dane do użytecznego formatu: .cvs, json czy xml i przygotujesz się do pracy z nimi.
Potrzebne umiejętności:
- programowanie.
Czyszczenie danych z wartości brakujących, uszkodzonych lub podatnych na błędy oraz ich przetwarzanie również jest możliwe dzięki umiejętności programowania. To kluczowe dla każdego analityka danych, który pracuje na dużych zbiorach danych.
Potrzebne umiejętności:
- programowanie.
Podstawy statystyki w połączeniu z językami programowania pomogą zidentyfikować wzorce, wyodrębnić cechy i badać uzyskane wcześniej dane. To uczyni Twoją pracę bardziej efektywną i przede wszystkim skuteczną.
Potrzebne umiejętności:
- programowanie,
- statystyka.
Na tym etapie przydaje się zrozumienie zasad machine learningu. Są one wykorzystywane m.in. do tworzenia modeli predykcyjnych i dogłębnej analizy danych dostępnych np. w bazach. To wyższy stopień wtajemniczenia, kolejny krok po kursie Analityk Danych.
Potrzebne umiejętności:
- machine learning.
* Ten element procesu wykracza poza umiejętności niezbędne na stanowisku juniorskim, dlatego program kursów Analityk Danych go nie obejmuje.
Przy pomocy najpopularniejszych na rynku narzędzi będziesz wizualizować wyniki analizy i stosować storytelling danych. Dzięki temu przeprowadzone przez Ciebie analizy i będą łatwiejsze do zrozumienia i staną się bazą do podejmowania lepszych decyzji.
Potrzebne umiejętności:
- wizualizacja danych,
- storytelling danych.
Zostań analitykiem danych w 7 miesięcy
Analityk danych od 2012 roku jest nazywany najseksowniejszym zawodem. Data Science i analiza danych to również – nie ma co ukrywać – jedne z najszybciej rozwijających się dziedzin.
Właśnie dlatego w ofercie Coders Lab znajdziesz – kurs Analityk Danych, czyli kompleksowe szkolenie rozwijający kompetencje Data Science. Umożliwia on nauczenie się m.in. podstaw statystyki, analizy danych, programowania oraz wizualizacji danych. A wszystko w oparciu o autorski program i pod okiem doświadczonych ekspertów. Nauczysz się również podstawowych narzędzi. Python jest najpopularniejszym językiem programowania, często wykorzystywanym w analizie danych ze względu na prostotę i bogactwo bibliotek. 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: Analityk danych zawodem przyszłości