Czy fascynują Cię liczby i możliwość odkrywania ukrytych wzorców i trendów? Lubisz zdobywać dane, interpretować wyniki i robić z nich właściwy użytek? A może dopiero chcesz się zagłębić w ten intrygujący świat? W tym artykule podpowiadamy, jak zacząć, jakie narzędzia wybrać, jakie umiejętności zdobyć i jak rozwijać swoją karierę w tej dziedzinie jako Data Analytics.
Jak zacząć przygodę z analizą danych? Wprowadzenie dla początkujących
O tym, czym jest Data Analysis, opowiadaliśmy już w naszym poprzednim wpisie. Specjalnie dla Ciebie stworzyliśmy “Kompletny przewodnik po analizie danych: Wszystko, co musisz wiedzieć”. Znajdziesz w nim najważniejsze informacje, które zachęcą do dalszego zdobywania wiedzy. Czas na następny krok. Omówimy tu pojęcia, które już możesz znać z poprzedniego artykułu, ale będzie też sporo nowych rzeczy.
No więc jak zacząć przygodę z analizą danych? Pierwszy krok to zdobycie podstawowej wiedzy z dziedziny statystyki i programowania. Istnieje wiele darmowych kursów online, które mogą pomóc zrozumieć podstawowe pojęcia oraz nauczyć się obsługi popularnych narzędzi do analizy danych, takich jak Excel, Python czy R. Wiele cennych informacji zdobędziesz również dołączając do bezpłatnych webinarów GoIT, na których dowiesz się kim jest analityk danych, jakie jest jego wynagrodzenie i jak szybko opanować ten zawód. To pomoże podjąć decyzję, czy jest to Twoja ścieżka rozwoju i czy chcesz się tym zajmować.
A gdy już będziesz mieć pewność, zamiast skupiać się na teorii, warto zacząć od razu praktykować, analizując proste zbiory danych i starając się wyciągnąć z nich jak najwięcej informacji. Czytanie książek i artykułów związanych z tematyką analizy danych może również pomóc poszerzyć własne horyzonty i poznać nowe metody analizy, ale to za mało. Dlatego dla wszystkich osób początkujących opracowujemy wiedzę w pigułce, by każdy mógł jak najszybciej przejść od słów do czynów.
Data Analytics: Wybór odpowiednich narzędzi
Jeśli zdecydujesz się na rozpoczęcie przygody z eksploracją danych, kluczowym krokiem będzie wybór odpowiednich narzędzi. Na rynku dostępne są różne platformy i oprogramowanie, które mogą znacząco ułatwić pracę. Wybór powinien zależeć od indywidualnych preferencji, jak również od specyfiki danych, które będą analizowane.
Do najpopularniejszych narzędzi do analizy danych należą:
- Excel
- Python
- R
Excel jest dobrym wyborem dla początkujących, ponieważ jest łatwy w obsłudze i oferuje szerokie możliwości analizy i prezentacji danych. Python jest bardziej zaawansowanym językiem programowania, który oferuje wiele bibliotek do analizy danych. R jest językiem specjalnie zaprojektowanym do analizy statystycznej. Jeśli zajrzysz do wspomnianego wyżej poradnika, znajdziesz w nim również takie nazwy, jak SQL i NoSQL związane z bazami danych i dowiesz się, że do wizualizacji danych mogą się przydać umiejętności Frontend Developera czy – jeszcze lepiej – Fullstack Developera.
Jak wejść do IT od zera? Zacznij od bezpłatnych kursów i wydarzeń online dla początkujących. Sprawdź, która ścieżka najbardziej Ci się podoba.
Podstawy statystyki związane z analizą danych
Zrozumienie podstaw statystyki jest kluczowe dla każdego, kto chce zacząć przygodę z analizą danych. Statystyka pozwala na interpretację informacji, które są niezbędne do podejmowania decyzji. Znajomość podstawowych pojęć statystycznych, takich jak średnia, mediana, odchylenie standardowe czy współczynnik korelacji, umożliwia precyzyjne opisanie zbioru danych oraz wyciąganie wniosków na ich podstawie.
Dzięki tej nauce można również wykonywać skuteczne prognozy i oceniać ryzyko, co jest istotne w podejmowaniu decyzji zarówno w biznesie, jak i w życiu codziennym. Ponadto, umiejętność przeprowadzania analizy statystycznej czyni osobę bardziej konkurencyjną na rynku pracy, ponieważ firmy coraz bardziej cenią specjalistów posiadających umiejętności analityczne. Dlatego też jest to kluczowy krok dla każdego, kto chce rozwijać się w obszarze analizy danych.
Co jeszcze warto wiedzieć o zawodzie analityka danych?
Ucząc się nowych umiejętności i pojęć, możesz się spotkać z wieloma z nich po raz pierwszy. Ale jeśli chcesz się tym zajmować zawodowo, warto poznać je już teraz przynajmniej w podstawowym zakresie.
Proces czyszczenia i przygotowywania danych
Kolejny kluczowy etap, który często jest niedoceniany. Bez odpowiednio przygotowanych danych, nawet najbardziej zaawansowane techniki analizy mogą okazać się nieskuteczne. Celem tego procesu jest usunięcie wszelkich błędów, nieścisłości i niepotrzebnych informacji, które mogą wpłynąć na jakość wyników. Jest to zadanie, które wymaga nie tylko umiejętności technicznych, ale także zdolności do zrozumienia kontekstu.
Interpretacja wyników analizy danych
Umiejętność prawidłowego odczytania i zrozumienia wyników może przynieść wiele korzyści, zarówno w kontekście osobistym, jak i zawodowym. To m.in.:
- Analiza trendów
- Analiza korelacji
- Analiza wariancji
Praktyczne zastosowania
Analiza danych ma wiele praktycznych zastosowań, które mogą przynieść korzyści zarówno dla firm, jak i dla osób prywatnych. Przykładowo, może pomóc firmom w:
- identyfikacji nowych trendów rynkowych
- optymalizacji procesów biznesowych
Kurs Data Analyst, czyli analiza danych od podstaw
Internet jest pełen wartościowych zasobów, które mogą pomóc w nauce analizy danych. To fascynująca praca badawcza i obiecujący zawód IT dla początkujących, jednak wkraczając w ten świat bez odpowiedniego przygotowania można się szybko zniechęcić. Na pewno warto skorzystać z doświadczenia i wiedzy ekspertów. Kurs GoIT Data Analytics pomoże Ci szybko opanować podstawy. Szkolenie wprowadzi Cię w skomplikowane szczegóły, które pomogą w rozpoczęciu kariery.
Przykłady?
- Nauczysz się, jak, jak zbierać i strukturyzować potrzebne dane, analizować je i wyświetlać w wygodnej formie do dalszego wykorzystania.
- Przeanalizujemy też polecenia SQL, aby tworzyć zapytania do bazy danych, organizować i określać relacje między różnymi zestawami danych.
- A czy wiesz, jak prawidłowo i szybko wizualizować dane? Tego również Cię nauczymy. Poznasz platformę Tableau, która pozwala na wyświetlanie złożonych trendów i wzorców w formie atrakcyjnych map, wykresów i dashboardów.
- Będzie też oczywiście Python i testy A/B
A na koniec wisienka na torcie – Twój projekt dyplomowy, w którym wykorzystasz zdobyte umiejętności i przejdziesz prawdziwy test przed rozpoczęciem poszukiwania pracy. Taki projekt na pewno z dumą będzie można dołączyć do swojego CV i pochwalić się nim na rozmowach z rekruterami.
No to co? Do dzieła!
Wiemy, jak ważny, ale i wymagający może być wybór ścieżki zawodowej w IT, zwłaszcza na samym początku tej drogi. Dlatego też zachęcamy Cię do pozostawienia nam swojego zgłoszenia, by nasz doświadczony Doradca Zawodowy mógł się z Tobą skontaktować. To pozwoli nam precyzyjnie określić odpowiedni kierunek rozwoju w IT, dostosowany specjalnie do Twoich potrzeb.
