W dzisiejszych czasach dane są cennym zasobem, który może być wykorzystany na wiele różnych sposobów. Dzięki nim można efektywnie wpływać na zmianę decyzji biznesowych, zwiększać wydajność i tworzyć nowe produkty czy usługi. Aby jednak w pełni wykorzystać ich potencjał, trzeba poznać odpowiednie narzędzie do analizy danych i umieć ich używać.
W tym artykule przedstawimy przegląd 10 najlepszych narzędzi do analizy danych. Każde z nich ma swoje zalety, ma również i wady, dlatego ważne jest, aby wybrać to, które najlepiej odpowiada Twoim potrzebom. A skoro mowa o danych, to od nich zacznijmy.
Data Analyst: Najpopularniejsze narzędzia do analizy danych
Tempo, w jakim powstają nowe dane, jest oszałamiające. Ponad 2,5 tryliona bajtów każdego dnia! Pisał o tym m.in. Forbes, z jedną “małą” uwagą. Ta maszyna dopiero się rozpędza, co zresztą widać na innym, pochodzącym z tego samego źródła przykładzie. Wyobraź sobie, że 90% danych, z którymi mamy do czynienia, zostało wygenerowanych tylko w ciągu ostatnich 2 lat. Szok prawda? Zresztą to i tak już na pewno dawno nieaktualne, bo przy takiej zmienności nikt chyba nie jest w stanie nadążyć. No może prawie nikt… Od czego w końcu mamy analityków danych.
PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ:
- Kompletny przewodnik po analizie danych: Wszystko, co musisz wiedzieć
- Analiza danych dla początkujących: od czego zacząć?
W dobie cyfryzacji, umiejętność analizy tych danych staje się niezbędna w wielu dziedzinach – od marketingu, przez naukę, aż po medycynę. W związku z tym, coraz więcej osób poszukuje skutecznych narzędzi niezbędnych na stanowisku Data Analyst, które pomogą im w efektywnym zarządzaniu informacjami. Zrozumienie, jak z nich korzystać, może znacząco zwiększyć Twoją produktywność i skuteczność w pracy na tym stanowisku. Zapraszamy do lektury i odkrywania świata danych razem z GoIT.
Popularne narzędzia analityczne i oprogramowanie do analizy danych
Analiza danych to kluczowy element w każdej branży, który umożliwia podejmowanie świadomych decyzji biznesowych. Narzędzia, dzięki którym taka praca jest możliwa, są niezbędne do efektywnego przetwarzania i interpretacji tych danych. Niezdefiniowane zmienne mogą wpływać na wyniki, dlatego ważne jest, aby korzystać z dostępnych możliwości umożliwiających ich identyfikację i zarządzanie. Niezależnie od tego, czy jesteś specjalistą ds. danych, analitykiem biznesowym, czy menedżerem, warto je dobrze poznać.
1. Tableau
Tableau to platforma do analityki i wizualizacji danych, która umożliwia użytkownikom interakcję z ich danymi w intuicyjny sposób. Tableau jest znane z łatwej w użyciu interfejsu użytkownika i szerokiej gamy funkcji wizualizacji danych, a jak go używać – tego uczymy na naszym szkoleniu.
2. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI to kolejna popularna platforma do analityki biznesowej. Power BI oferuje szeroki zakres funkcji, w tym analizę danych, wizualizację danych i raportowanie. Power BI jest również dostępny w chmurze, co ułatwia dostęp do danych z dowolnego miejsca.
3. Qlik Sense
Qlik Sense to platforma do analizy danych, która wykorzystuje technologię “self-service business intelligence” (SSBI). Qlik Sense umożliwia użytkownikom samodzielne odkrywanie danych i generowanie raportów.
4. Looker
Looker to platforma do analizy danych, która wykorzystuje technologię “data discovery”. Looker pomaga użytkownikom znaleźć wartościowe informacje w ich danych.
5. Domo
Domo to platforma do analizy danych, która jest przeznaczona dla dużych przedsiębiorstw. Domo oferuje szeroki zakres funkcji i integracji, które pomagają przedsiębiorstwom zarządzać danymi w skali.
6. Google Analytics
Google Analytics to narzędzie do analizy danych internetowych, które pomaga w śledzeniu ruchu na stronie internetowej i uzyskiwaniu wglądu w zachowanie użytkowników.
7. Google Data Studio
Google Data Studio to narzędzie do wizualizacji danych, które umożliwia tworzenie interaktywnych raportów i dashboardów.
8. R
R to język programowania open source, który jest często używany do analizy danych. R oferuje szeroki zakres funkcji statystycznych i wizualizacji danych.
9. Python
Python to język programowania ogólnego przeznaczenia, który jest również popularny wśród analityków danych. Python jest łatwy do nauki i oferuje szeroki zakres funkcji, w tym analizę danych, wizualizację danych i uczenie maszynowe.
10. SAS
SAS to pakiet oprogramowania do analizy danych, który jest używany przez duże przedsiębiorstwa i instytucje rządowe. SAS oferuje szeroki zakres funkcji, w tym analizę danych, wizualizację danych i uczenie maszynowe.
Narzędzia, które poznasz na kursie Data Analyst
To oczywiście nie wszystko. Nie zapominajmy o starym, poczciwym Excelu, który wciąż jest jednym z najbardziej podstawowych narzędzi. Zarówno Excela jak i Google Sheets używamy na naszym kursie Data Analyst. Są przydatne zarówno w procesie przetwarzania danych, jak i analizy oraz wizualizacji.
W trakcie szkolenia poznasz też podstawy SQL. Przeanalizujemy polecenia, aby tworzyć zapytania do bazy danych, organizować i określać relacje między różnymi zestawami danych. Narzędzie to jest używane przez większość dużych firm. Będzie też oczywiście Python, bez którego nie można sobie już chyba wyobrazić współczesnej branży IT. Przy pomocy tego popularnego języka nauczysz się wspólnie z GoIT przeprowadzać testy A/B, wizualizować i interpretować ich wyniki.
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. W trakcie indywidualnych konsultacji skoncentrujemy się na dogłębnym zrozumieniu Twoich predyspozycji, doświadczenia, preferencji oraz umiejętności miękkich. To pozwoli nam precyzyjnie określić odpowiedni kierunek rozwoju w IT, dostosowany specjalnie do Twoich potrzeb.
