Co trzeba potrafić, żeby zostać analitykiem danych? Jakie wykształcenie jest wymagane i czy da się szybko nadrobić ewentualne braki? I wreszcie, w jakich branżach i na jakich stanowiskach tacy specjaliści pracują? Pytań jest sporo, postanowiliśmy na nie dziś odpowiedzieć.
Chcesz zostać analitykiem danych? Sprawdź, co musisz umieć i pracuj jako Data Analyst
Jeśli chcesz zostać analitykiem, musisz posiadać umiejętność badania i interpretacji dużych zbiorów informacji. Istotny będzie też stopień znajomości takich technologii, jak SQL, Python, R lub SAS. Na liście nie może zabraknąć też obsługi narzędzi do wizualizacji, takich jak Tableau, Power BI czy QlikView. Bardzo liczą się również zdolności komunikacyjne, logiczne, krytyczne myślenie. Stanowisko to wymaga precyzji, skrupulatności i pracy pod presją czasu. Aha, no i nie zapominajmy o statystyce.
Jakie wykształcenie musi mieć analityk danych?
Najlepiej wykształcenie techniczne, ale czy rzeczywiście musi? W tej profesji na pewno zaprocentują doświadczenia związane z informatyką, wiedza matematyczna, znajomość statystyki, nauk ścisłych lub ekonomicznych. Pamiętajmy jednak, że żyjemy w czasach, gdy specjalistów IT jest wciąż za mało, a firmy już dawno przestały stawiać na pierwszym miejscu to, czy kandydat ma dyplom ukończenia studiów technicznych. Liczą się rzeczywiste kompetencje, a te można zdobyć na różne sposoby, na przykład zapisując się na kurs Data Analyst w GoIT.
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.
Jakich umiejętności technicznych wymaga praca analityka?
Od osób na tym stanowisku oczekuje się kwalifikacji technicznych, aby umiały skutecznie analizować dane i wyciągać z nich wnioski. Wymagania te obejmują:
- Obsługa i analiza za pomocą różnych narzędzi i platform, takich jak Excel, PowerBI, Tableau czy inne systemy do wizualizacji danych.
- Tworzenie i zarządzania bazami danych.
- Projektowanie baz, znajomość systemów typu Oracle, MySQL czy SQL Server.
- Rozumienie metod potrzebnych do budowania modeli predykcyjnych.
- Znajomość zagadnień związanych z wizualizacją, takich jak wzorce i najlepsze praktyki w prezentowaniu danych w sposób czytelny i zrozumiały dla użytkowników.
Czy analityk danych musi umieć programować?
Odpowiedź na to pytanie zależy od konkretnej roli. W niektórych przypadkach, kodowanie nie jest wymagane. Jednak przeważne jest niezbędne przynajmniej w pewnym zakresie. Analityk nie jest programistą, ale wystarczy spojrzeć na poniższą listę.
Analitycy danych wykorzystują kodowanie do:
- Zbierania informacji z różnych źródeł.
- Oczyszczania, czyli usuwania błędów i nieprawidłowości.
- Przygotowywania, np. poprzez przekształcenie ich do formatu, który jest łatwy do analizy.
- Wykonywania analiz, takich jak tworzenie wykresów i tabel.
- Interpretowania wyników i przedstawiania ich w sposób zrozumiały dla innych.
Mogą też wykorzystać kod do stworzenia:
- Automatyzacji, która zbiera dane z różnych źródeł.
- Modelu uczenia maszynowego, który może przewidywać przyszłe zachowania.
- Aplikacji, która pozwala użytkownikom wizualizować takie zbiory.
Oto niektóre języki programowania, popularne w tym zawodzie:
- SQL – język do obsługi baz danych.
- R – język do statystyki i analizy.
- Python – język ogólnego przeznaczenia, który może być używany do różnych zadań, w tym do analizy.
Kompetencje miękkie niezbędne w analizie danych
Dostęp do technologii i umiejętność korzystania z różnych narzędzi analizy danych są oczywiście istotne, ale równie ważne są umiejętności miękkie, które pozwalają na skuteczne wykorzystanie tych narzędzi. W świecie danych pracownik w dziale analityki powinien wiedzieć, jak pracować w zespole, jak umiejętnie zarządzać czasem, rozwiązywać problemy, w czym pomaga kreatywne myślenie, działać pod presją czasu.
Liczy się także umiejętność logicznego myślenia oraz prezentacji wyników w sposób zrozumiały dla innych. Dlatego przygotowanie do pracy powinno uwzględniać nie tylko naukę programowania i obsługi różnych narzędzi, ale również ćwiczenie kompetencji miękkich, które są kluczowe dla skutecznej analizy i interpretacji danych.
Dlaczego warto zostać Data Analyst?
Ponieważ jest to zawód przyszłościowy, który zapewnia wiele satysfakcji i możliwości rozwoju. Ponadto, jest bardzo wszechstronny. Takie osoby są zatrudniane w bardzo różnych branżach, od biznesu i marketingu, przez bankowość i finanse, po medycynę i meteorologię.
I co ważne, rola ta często wiąże się z atrakcyjnymi wynagrodzeniami oraz możliwością pracy zdalnej, a to przekłada się na większą elastyczność i komfort pracy. Z powodu szybkiego rozwoju technologii i rosnącego znaczenia danych, są to specjaliści bardzo poszukiwani przez pracodawców. Stwarza to możliwości znalezienia satysfakcjonującej pracy. Zapotrzebowanie na analityków danych jest bardzo duże.
Data Analyst – możliwe ścieżki kariery w tym zawodzie
Praca oferuje wiele różnych ścieżek. Po pierwsze, specjaliści w tej dziedzinie mogą rozwijać się w kierunku analityki biznesowej, gdzie wykorzystują swoje umiejętności do analizowania danych w celu wspierania strategii i decyzji biznesowych. Możliwa jest również specjalizacja w analityce marketingowej, gdzie analizuje się dane dotyczące zachowań klientów i efektywności kampanii marketingowych.
Kolejną drogą rozwoju jest skupienie się na analityce danych w obszarze naukowym i badawczym, gdzie wykorzystują swoje umiejętności do analizy danych naukowych i wyników badań.
Wreszcie, wielu analityków danych wybiera drogę samodzielnego prowadzenia działalności gospodarczej, oferując usługi analizy danych na zasadzie outsourcingu.
10 przykładowych miejsc pracy, w których analitycy danych znajdą posadę:
- Banki (analiza danych kredytowych i rynkowych)
- Firmy ubezpieczeniowe (analityk danych ryzyka, sprzedaży lub klientów)
- Sklepy internetowe (dane e-commerce, marketing, konwersja)
- Produkcja (produkcja, sprzedaż, marketing)
- Służba zdrowia (szpitale, dane medyczne, dane pacjentów, finanse)
- Uczelnie (badania, studenci, rekrutacja)
- Rząd (informacje społeczne, gospodarka i oczywiście sondaże)
- Media (analityk mediów społecznościowych, reklama, treść)
Oczywiście, ta lista nie jest wyczerpująca. Analitycy danych mogą pracować w wielu innych branżach, takich jak:
- Telekomunikacja
- Transport
- Nieruchomości
- Turystyka
- Energia
- Produkcja przemysłowa
Dodajmy, że to nie jest jedyne stanowisko związane z danymi. Na naszym blogu znajdziesz też artykuły, w których wyjaśniamy, kim są i co robią Data Engineer i Data Architect, czym są Data Science oraz Big Data.
Analiza danych – od czego zacząć?
Jeśli jesteś osobą początkującą i chcesz rozpocząć karierę w analizie danych, istnieją kilka kroków, które możesz podjąć, aby rozpocząć swoją podróż.
- Po pierwsze, warto zdobyć solidną wiedzę teoretyczną, na przykład poprzez szkolenia online lub samodzielne studiowanie literatury fachowej.
- Następnie warto zacząć praktykę poprzez wykonywanie prostych projektów, na przykład korzystając z darmowych zbiorów danych dostępnych w internecie.
- Kolejnym krokiem może być nauka podstaw programowania w językach takich jak Python lub R, które są powszechnie wykorzystywane w tej dziedzinie. Warto również rozwijać umiejętności związane z pracą z bazami danych oraz narzędziami do wizualizacji danych.
Portfolio analityka danych!
Ważne jest również budowanie portfela projektów, które można pokazać potencjalnym pracodawcom jako dowód umiejętności. Jak zbudować takie portfolio? Oczywiście realizując kolejne projekty, w czym pomagamy również i my podczas naszego kursu.
Pamiętaj, o dyplom może nikt nie będzie prosił, ale Twoje portfolio będzie chciał zobaczyć każdy!
Kurs Data Analytics od podstaw. Naucz się gromadzić, analizować i wizualizować dane na potrzeby rozwoju produktów IT:
