Back to Top
Zdjęcie nagłówkowe do tekstu 6 umiejętności analityka danych, których potrzebujesz, by przeprowadzić proces analizy Data Science
Autor: Redakcja

Umiejętności analityka danych potrzebne do procesu Data Science

analiza danychdata labbranża itanalityk danych

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.

  1. 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;
  2. 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;
  3. Znajomość podstaw statystyki – okażą się przydatne podczas formułowania hipotez statystycznych oraz podczas analizy eksploracyjnej;
  4. 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;
  5. 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;
  6. 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:

Tabela umiejętności analityka danych - grafika

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 Data Lab, ścieżce rozwoju kompetencji Data Science. Prowadzi Cię ona krok po kroku przez najważniejsze elementy procesu Data Science.

Graf pokazujący proces Data Science krok po kroku

Elementy procesu Data Science

Proces analizy danych Data Science składa się z ok. 6 konkretnych etapów. Oto one:

Proces Data Science - grafika z napisem: etap 1: zdefiniowanie problemu

Wszystko zaczyna się od trafnie zadanych pytań i umiejętnego przełożenia ich na konkretne, dobrze zdefiniowane problemy.

Potrzebne umiejętności:

  • analiza,
  • matematyka,
  • statystyka,

Proces Data Science - grafika z tekstem: Etap 2: zbieranie danych

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.

Proces Data Science - grafika z napisem: Etap 3: Czyszczenie i przetwarzanie danych

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.

Proces Data Science - grafika z napisem: Etap 4: Eksploracja danych oraz zdefiniowanie nowych zmiennych

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.

Proces Data Science - grafika z napisem: Etap 5: Pogłębiona analiza danych*

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 Data Lab - Analityk Danych.

Potrzebne umiejętności:

  • machine learning.

* Ten element procesu wykracza poza umiejętności niezbędne na stanowisku juniorskim, dlatego program kursów Data Lab go nie obejmuje.

Proces Data Science - grafika z napisem: Etap 6: prezentacja wyników analizy

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.

Baner reklamowy Data Lab - ścieżki rozwoju kompetencji analityka 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 Data Lab  Analityk Danych, czyli kompleksowy kurs 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.

Przeczytaj także: Analityk danych zawodem przyszłości


Czytaj podobne artykuły