W dzisiejszym, dynamicznym świecie biznesu i technologii dane to fundament. Ich znaczenie i rola dotyczy różnych obszarów biznesu, życia codziennego, zdrowia, rozrywki. Dla tych, którzy dopiero rozpoczynają tę przygodę, najważniejsze jest zrozumienie podstawowych pojęć i narzędzi niezbędnych do wydobycia potencjału tkwiącego w danych.

Jak się nauczyć Data Analysis i jakie wybrać narzędzia do analizy danych? (PORADNIK)

Rozpoczęcie tej podróży nie tylko otwiera drzwi do świata nowych możliwości, ale także stanowi dostęp do bogatszego zrozumienia, jak informacje kształtują nasz cyfrowy krajobraz i wpływają na nasze całe życie.

1. Co to jest analiza danych?

To proces badania, interpretacji i modelowania danych w celu wyciągnięcia z nich użytecznych informacji. Polega na ich zbieraniu, czyszczeniu, organizowaniu i analizowaniu, aby zrozumieć wzorce, trendy i zależności. 

• Celem jest wykorzystanie zebranych informacji do podejmowania trafnych decyzji, przewidywania oraz identyfikowania możliwości i zagrożeń dla firmy.
• Istnieją różne metody, takie jak analiza statystyczna, eksploracja, analiza regresji czy uczenie maszynowe.
• Zastosowanie obejmuje wiele dziedzin, takich jak marketing, finanse, zdrowie publiczne, nauki społeczne, inżynieria i wiele innych.
• Dzięki niej firmy mogą lepiej zrozumieć swoich klientów, zoptymalizować swoje procesy i zwiększać swoją konkurencyjność.

2. Narzędzia do analizy danych 

Narzędzia analityków stanowią kluczowy element w procesie, w którym korzystamy z różnych źródeł, takich jak systemy CRM czy też platformy społecznościowe. Te narzędzia pozwalają na zbieranie, porządkowanie, analizowanie oraz prezentowanie informacji w sposób, który umożliwia bardziej kompleksowe zrozumienie badanych zjawisk, a dzięki temu:

1. Analitycy mogą wychwycić wzorce, trendy i zależności. Pozwalają także na tworzenie zaawansowanych modeli oraz przeprowadzanie prognoz dotyczących przyszłych trendów i zachowań klientów.
2. Firmy mogą lepiej dostosować swoje strategie marketingowe i sprzedażowe.
3. Narzędzia często oferują też funkcje wizualizacji danych, co pozwala na pokazywanie wyników analiz w czytelny sposób, dzięki czemu użytkownicy mogą łatwiej zrozumieć zebrane informacje i wyciągnąć z nich wnioski.

Każde z tych narzędzi posiada swoje unikatowe funkcje i możliwości, które mogą być dostosowane do konkretnych potrzeb i rodzaju analizowanych przez firmę informacji. I są one niezbędnym elementem dla każdej firmy, która chce efektywnie poprawić wyniki oraz zwiększyć konkurencyjność na rynku. 

3. Wizualizacja i raporty, czyli przegląd narzędzi Data Analysis

Wśród najpopularniejszych narzędzi (o wielu z nich nauczysz się na naszym kursie Data Analyst od podstaw), należy z pewnością wymienić, takie jak:

• Domo – dla dużych fir, umożliwia im zbieranie, integrację i analizę,
• Google Analytics – pomaga w śledzeniu ruchu na stronie internetowej i zachowań użytkowników,
• Google Data Studio – narzędzie do wizualizacji,
• Looker – pomaga znaleźć wartościowe informacje dzięki technologii “data discovery”,
• Microsoft Power BI – analiza, wizualizacja, raportowanie,
• Qlik Sense – samodzielne wyszukiwanie danych, przygotowywanie raportów.

4. Do czego służy Tableau?

Bardzo ważnym narzędziem jest też Tableau. To platforma, która umożliwia użytkownikom tworzenie interaktywnych i atrakcyjnych raportów oraz dashboardów. Tableau pozwala: 

• łatwo łączyć się z bazami danych,
• plikami Excel,
• a nawet chmurą, co umożliwia szybkie przetwarzanie i analizę informacji.

Dzięki temu użytkownicy mogą generować intuicyjne wykresy, mapy i inne rodzaje prezentacji, które pomagają w zrozumieniu danych i zauważeniu trendów lub wzorców.

Platforma  oferuje również funkcje analizy predykcyjnej i integracji z narzędziami do uczenia maszynowego. Dzięki prostemu interfejsowi i szybkiej prędkości przetwarzania Tableau jest popularnym narzędziem wykorzystywanym w różnych firmach i branżach.

5. Oprogramowanie analityków danych

Oprogramowanie również jest niezbędnym narzędziem w dzisiejszym biznesie. Pozwala ono na efektywne zbieranie, analizę i interpretację, umożliwia wykrywanie anomalii, prognozowanie trendów i optymalizację procesów biznesowych. Pozwala też na integrację danych z różnych źródeł. Dla firm działających w dynamicznym i zmiennym środowisku biznesowym jest kluczowym narzędziem umożliwiającym śledzenie rynków, konkurencji oraz zachowań klientów.

R – to język programowania open source, który jest powszechnie używany do statystyki i analizy. Jest bezpłatny. R jest mocnym narzędziem, które można wykorzystać do wykonywania szerokiej gamy zadań, w tym:

• Modelowanie statystyczne
• Wizualizacja
• Machine Learning

Python – to język programowania ogólnego przeznaczenia, który jest również popularny wśród analityków. Python jest łatwy do nauki i oferuje szeroki zakres funkcji, w tym analizę, wizualizację i uczenie maszynowe. Również jest “open source”. Oznacza to, że kod źródłowy Pythona jest dostępny publicznie i każdy może go przeglądać, modyfikować i rozpowszechniać.

SQL – to język zapytań, który jest używany do uzyskiwania dostępu do danych przechowywanych w bazach. SQL można wykorzystać do wykonywania szerokiej gamy zadań związanych z zarządzaniem danymi, w tym:

• Wyciąganie informacji z bazy
• Modyfikowanie danych
• Tworzenie raportów

SAS – to pakiet oprogramowania analitycznego. Jest popularny w dużych firmach i instytucjach rządowych. Oferuje szeroki zakres funkcji, które można wykorzystać m.in. do:

• Statystyki opisowej i wnioskowej
• Modelowania statystycznego
• Wizualizacji danych
• Machine Learning

6. Dlaczego warto uczyć się analizy danych?

Ponieważ umożliwia nam ona pozyskiwanie istotnych informacji, dzięki niej możemy lepiej zrozumieć trendy, wzorce i relacje, co może prowadzić do odkrycia nowych możliwości i potencjalnych zagrożeń w:

• biznesie,
• naukach społecznych,
• medycynie,
• rozrywce,
• i wielu innych dziedzinach.
  

Ponadto, jest to specjalizacja obecnie bardzo pożądana na rynku pracy, co otwiera wiele możliwości zawodowych. 

Najlepsi specjaliści z tego obszaru mogą liczyć na atrakcyjne oferty pracy oraz możliwość rozwoju kariery w różnych branżach. Rozwój w tym kierunku pozwala również doskonalić zdolność logicznego, analitycznego myślenia, rozwiązywania problemów oraz pracy z zaawansowanymi narzędziami informatycznymi.

• Data Analyst: Kompletny przewodnik – wszystko, co musisz wiedzieć

8. Jak zdobyć kwalifikacje analityka danych od zera?

Trzeba zacząć od nauki pojęć, takich jak matematyka czy algorytmy. Istnieje wiele darmowych i płatnych kursów online, które oferują zdobycie podstawowej wiedzy. Można także skorzystać z różnego rodzaju podręczników, poradników czy innych materiałów edukacyjnych dostępnych w Internecie. Ponadto, warto praktykować analizę danych poprzez wykonywanie różnego rodzaju zadań lub projektów, które wymagają zastosowania umiejętności związanych z analizą danych.

Jakie są podstawowe umiejętności analizy danych? 

Obejmują zbieranie, porządkowanie i interpretację zgromadzonych informacji. 

1. Pierwszym krokiem jest zbieranie różnorodnych danych z różnych źródeł, w tym z baz, arkuszy kalkulacyjnych, plików tekstowych i innych.
2. Kolejnym ważnym aspektem jest ich porządkowanie, czyli czyszczenie, transformacja i organizacja w sposób, który ułatwia ich dalszą pracę.
3. Po zebraniu i porządkowaniu, następuje proces interpretacji, czyli wykrywania wzorców i zależności.
4. Następnie wykorzystanie narzędzi i technik statystycznych, matematycznych oraz programistycznych.
5. Wreszcie, prezentacja wyników w sposób zrozumiały i atrakcyjny dla odbiorcy jest kluczowa.

Dobrze jest również zaangażować się w społeczność specjalistów związanych z tą dziedziną, tak aby móc korzystać z ich doświadczenia, wiedzy i porad. Dobrze jest też rozważyć udział w specjalistycznych warsztatach lub szkoleniach, które mogą dostarczyć praktycznych kompetencji w zakresie analizy danych (takich jak webinary i bezpłatne maratony w GoIT).

9. Jak rozwijać karierę w Data Analysis?

Aby rozwijać karierę w tym zawodzie, ważne jest również ciągłe doskonalenie umiejętności w tym zakresie oraz korzystanie z nowoczesnych narzędzi i technik. Wspomniane już języki programowania są niezbędne do efektywnej pracy, choć nie trzeba być tutaj pełno zadaniowym Python Developerem. 

Specjalista, który myśli o dobrej posadzie w IT, powinien posiadać również umiejętności komunikacyjne czy pracy w zespole oraz zdolność opowiadania o wynikach analiz i wyjaśniania ich w sposób zrozumiały dla osób niebędących specjalistami z tej dziedziny. 

Ważne jest również śledzenie zmian i nowości w tym obszarze oraz udział w szkoleniach i konferencjach branżowych. Dostępne są także certyfikaty, które mogą pomóc w dalszym rozwoju kariery.

10. Jakie są wyzwania związane z tą pracą?

Gromadzenie i przetwarzanie dużych zbiorów może być czasochłonne i wymagać cierpliwości i skrupulatności. Musi on też potrafić wyciągać trafne wnioski z zebranych informacji oraz przedstawiać je w zrozumiały sposób. Musi być w stanie radzić sobie z błędami i niedokładnościami w danych, co może być frustrujące. 

Wreszcie, taki specjalista musi być w stanie pracować pod presją czasu i dostarczać wyniki analizy w określonym terminie. Ta praca wymaga nie tylko umiejętności technicznych, ale także determinacji, cierpliwości i umiejętności komunikacyjnych. 

Nie są to jednak aż tak duże bariery, by uniemożliwić start kariery w tym kierunku. Wraz z rosnącymi potrzebami na takie usługi, rośnie też liczba specjalistów, nadal jest ich jednak zbyt mało, żeby zaspokoić potrzeby rynku.

Podsumowanie: Jakie są zalety pracy Data Analyst? 

Ten zawód ma wiele zalet, które przyciągają wielu specjalistów do tego obszaru. Jedną z głównych zalet jest duża liczba możliwości zatrudnienia, ponieważ coraz więcej firm zarówno tradycyjnych, jak i nowoczesnych, stawia na analizę danych w celu podejmowania decyzji opartych na faktach. 

Ponadto stwarza szansę na rozwijanie swoich umiejętności matematycznych, statystycznych i programistycznych, co pozwala na ciągłe podnoszenie swojej wartości na rynku pracy. Praca ta często również pozwala na elastyczny czas i możliwość pracy zdalnej, co jest cennym atutem dla wielu osób. Ponadto, analitycy danych zwykle otrzymują atrakcyjne zarobki, ponieważ ich specjalistyczne umiejętności są bardzo poszukiwane.