Czy kiedykolwiek zadałeś/-aś sobie pytanie „Co by było gdybym… był/-a Specjalistą ds. analizy danych?
Jeśli posiadasz zdolność myślenia analitycznego, jesteś otwarty na rozwój oraz naukę, chcesz mieć wpływ na podejmowanie trafniejszych decyzji biznesowych – koniecznie zapoznaj się z poniższym artykułem. Podpowiadamy, co jeszcze jest potrzebne, by pełnić funkcję Analityka Danych. A może okaże się, że to wymarzony zawód dla Ciebie?
Data science, czyli analityka danych, to interdyscyplinarna dziedzina badań, która wykorzystuje metody naukowe, procesy i algorytmy do wyodrębniania wartości z danych. Jest w centrum zainteresowania specjalistów z wielu branż: analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania czy też osób zajmujących się sztuczną inteligencją.
Analityka danych ujawnia trendy i generuje wnioski, na podstawie których firmy mogą podejmować trafniejsze decyzje oraz tworzyć bardziej innowacyjne produkty i usługi.
W zasadzie każdy, kto jest odpowiednio zdeterminowany, posiada dobrze rozwinięte umiejętności analityczne i zdolność logicznego myślenia. W pracy tej sprawdzą się też osoby, które przywiązują uwagę do szczegółów oraz charakteryzują się wysoką komunikatywnością – niezbędną do pracy z zespołami biznesowymi.
Praca na stanowisku Analityka Danych wykorzystuje umiejętności techniczne za pomocą zaawansowanych programów komputerowych. Oznacza to, że wymagane i niezbędne jest biegłe posługiwanie się komputerem, w tym pakietem MS Office.
W procesach rekrutacyjnych przydaje się również znajomość języka angielskiego oraz doświadczenie w pracy z pakietami statystycznymi lub pakietami data mining (np. R, Statistica, Weka).
Odpowiedź na to pytanie nie jest jednoznaczna. W zawodzie Analityka z pewnością przydadzą się umiejętności nabyte podczas studiów na kierunkach: informatyka, telekomunikacja, inżynieria baz danych lub zarządzanie. Skutecznymi Analitykami mogą być również absolwenci studiów ekonomicznych oraz matematycznych. Nie oznacza to jednak, że osoby, które ukończyły studia humanistyczne, nie mają szansy na sukces! Udział w kursach i szkoleniach z pewnością zwiększą ich kwalifikacje. Warto bowiem podkreślić, że Analityk Danych to osoba profesjonalnie wyszkolona.
Głównym zadaniem Analityka jest pozyskiwanie nowych, istotnych i cennych dla danej organizacji informacji oraz wiedzy. Innymi słowy - Analityk Danych analizuje dane zebrane od klientów, z sieci WWW, smartfonów, czujników i innych źródeł, łącząc szereg umiejętności (np. statystykę, informatykę i wiedzę biznesową). Ważnym zadaniem pracownika jest również ocena realnego ryzyka, a dokładniej – analiza danych statystycznych, w celu oceny szans i zagrożeń wynikających z podjęcia określonych działań.
Mogłoby się wydawać, że praca Specjalisty ds. analizy danych jest monotonna, skoncentrowana na wypełnianiu oraz przeglądaniu różnego rodzaju tabel. Nic bardziej mylnego! Dane poddawane analizie mogą dotyczyć dosłownie wszystkiego: ruchu ciężarówek, zamówień w przemyśle, zachowań ludzi korzystających ze smartfonów, zakupów wybranych rodzajów kawy w odniesieniu do pory dnia itd.
Celem pracy Analityka jest np. tworzenie strategii biznesowych, jak również planów marketingowych danego przedsiębiorstwa. Pozwala to realnie ocenić szanse oraz zagrożenia, z jakimi może spotkać się firma, a co za tym idzie – doprowadzić do poprawy sytuacji finansowej oraz osiągnięcia jak największego zysku. Innymi słowy, niezbędna jest kreatywność, która umożliwia przygotowywanie koncepcji, rozwiązań i alternatywnych działań w razie ewentualnych niepowodzeń.
Analityk Danych może też zostać zatrudniony do usuwania błędów krytycznych, sporządzania tzw. analizy wstępnej lub przeprowadzania badań i analiz finansowych. Niezależnie od wybranego stanowiska i zakresu działań, pracownik będzie zdobywał doświadczenie w dziedzinie analizy danych na różne sposoby.
Spora część Analityków podkreśla, że wyłuskanie oraz analiza ogromnej ilości danych to dopiero połowa sukcesu. Równie istotne jest zrobienie tak ciekawego raportu lub prezentacji (najczęściej w Power Poincie), aby przekonał szefostwo firmy i zachęcił do wykorzystania jego owoców pracy.
Podstawowym narzędziem pracy Analityka jest MS Excel. Używanie tego programu daje ogromną elastyczność oraz kompatybilność z wieloma systemami. Oznacza to, że ze względu na popularność tego programu, bezproblemowa jest wymiana plików pomiędzy osobami pracującymi zarówno na różnych stanowiskach, jak i w różnych firmach. Choć Excel wciąż uważany jest za podstawowe narzędzie pracy Analityka, na rynku coraz częściej poszukuje się specjalistów umiejętnie wykorzystujących nowoczesne narzędzia, dostarczane przez popularne języki programowania – przede wszystkim Python i R.
Istnieje od lat 70. i wciąż jest najpopularniejszym językiem zapytań, służącym do tworzenia, edycji, zarządzania relacyjnymi bazami danych. Jest łatwy w nauce. Wystarczy zapamiętać parę podstawowych struktur, aby bez problemu poradzić sobie z podstawowymi zapytaniami. Język ten niezwykle ułatwia codzienną pracę, np. pozwala odpowiedzieć na pytania, która z lokalizacji ma najwyższe przychody.
Funkcjonalność, prostota, wysoka produktywność i stosunkowo prosty język sprawiły, że Python stał się wszechobecnym narzędziem pracy. Wśród jego zastosowań najczęściej wymienia się: tworzenie systemów, baz danych, prototypowanie, obliczenia naukowe, data mining i wiele innych. Z punktu widzenia Analityka Danych, niezwykle istotna jest także znajomość bibliotek, takich jak Numpy, Pandas, Matplotlib.
Wydobywanie informacji ze zbiorów danych pozwala na uzyskanie wiedzy niedostępnej w inny sposób. W tym celu dane trzeba odpowiednio przygotować, oczyścić, przetworzyć i… poddać analizie. Warto również zadbać o ich wizualizację. A do tych wszystkich zadań najlepiej wykorzystać specjalne narzędzia opracowane właśnie w języku Python.
Nie da się ukryć, że praca Data Scientista to też praktyczna praca przy komputerze. Należy zatem wziąć pod lupę także wybór IDE – środowiska, w którym Analityk Danych będzie pisał swój program lub przeprowadzał analizę eksploracyjną. Dlaczego jest to tak ważne? Ponieważ IDE powinno przede wszystkim ułatwiać wykonywanie codziennych czynności, a przez to – przyspieszać naszą pracę.
To obecnie dwie najbardziej rozchwytywane dziedziny technologii. Wiele firm w różnych branżach – od opieki zdrowotnej i rolnictwa, po produkcję, energię i handel detaliczny wykorzystuje w swojej pracy właśnie te dobrodziejstwa.
Badanie Future of Jobs wykazało, że 73% firm zastosuje uczenie maszynowe do 2022 r. Oznacza to, że zapotrzebowanie na specjalistów z tej dziedziny znacznie przekroczy podaż. Co więcej, znalezienie dobrego pracownika, z doświadczeniem w uczeniu maszynowym lub po profesjonalnym przeszkoleniu, jest obecnie jak znalezienie przysłowiowej igły w stogu siana. Dobra informacja jest jednak taka, że jeśli jesteś już inżynierem oprogramowania, programistą lub programistą-samoukiem – możesz zostać inżynierem uczenia maszynowego szybciej, niż myślisz! Jesteś już w połowie drogi. Istnieją bowiem narzędzia, które pomogą Ci szybko opanować uczenie maszynowe na poziomie branżowym, bez konieczności zagłębiania się w teorię.
Dlaczego uczenie maszynowe? Jedną z najbardziej ekscytujących rzeczy w rewolucji nowych technologii jest to, że każdy inżynier może wymyślić nowe modele lub aplikacje. Ci najlepsi, często migrują do dobrze finansowanych jednostek badawczych w dużych organizacjach, takich jak Google Deep Mind i Microsoft Research lub do czołowych firm technologicznych z ogromną ilością danych i infrastruktury, np. Facebook czy Amazon. Inni decydują się założyć lub dołączyć do mniejszych firm technologicznych, preferując autonomię świata startupów.Analityków Danych zatrudniają firmy ze wszystkich branż i dziedzin gospodarki: firmy informatyczne, finansowe, medyczne, farmaceutyczne i wiele innych. Analitycy posiadają też nieograniczone możliwości rozwoju kariery zawodowej: mogą analizować trendy sprzedaży, trendy rynkowe w różnych sektorach gospodarki czy pracować w dziale rozwoju biznesu. Ich umiejętności znajdą również zastosowanie w polityce, gdzie analizuje się dane sondażowe.
Ciężka praca i konsekwencja – to możliwa droga do awansu. Analityk Danych może próbować swoich sił w roli kierownika działu albo objąć stanowisko np. Data Scientist.
Początkowy zakres obowiązków Analityka może ograniczać się do tworzenia raportów, analiz, prezentacji. Jednak na późniejszym etapie dochodzi praca bardziej twórcza i kreatywna. Warto zatem określić, co będzie przynosić nam największą satysfakcję, czyli – w którym kierunku chcielibyśmy się rozwijać. Dla jednych ciekawa będzie praca twórcza, np. śledzenie nowych trendów, zależności itd., a dla innych – możliwość wykonania prezentacji. A może „strzałem w 10” okaże się nauka nowego, przydatnego w pracy programu, np. Power BI?
Praktyka, praktyka i jeszcze raz szkolenia! Regularna praca połączona ze wsparciem szkoleniowym przynosi najlepsze rezultaty.
Należy podkreślić, że w pracy Analityka Danych, perfekcyjne posługiwanie się Excelem niestety nie wystarcza. Dlatego zachęcamy do zapoznania się z naszą ofertą szkoleniową na stronie https://szkolenia.vavatech.pl/szkolenia, a szczególnie – z nowym projektem bootcampowym, który z pewnością okaże się inwestycją w przyszłość!
Kurs ANALIZA DANYCH, który rusza w Vavatech już wkrótce! to znakomity sposób na zwiększenie własnych kompetencji i kwalifikacji jako Analityk Danych. Warto skorzystać z kursu nie tylko ze względu na jego bogactwo merytoryczne, ale także na aktualnie znacznie tego zawodu na rynku pracy.
Pamiętajmy, że poza nauką programów, warto skupić się na metodach analitycznych. To właśnie taki – hybrydowy – model nauki, obowiązuje w naszej firmie szkoleniowej Vavatech, do której serdecznie zapraszamy osoby, chcące usprawniać swoją pracę i polepszać jej jakość.
Nowoczesna technologia umożliwiła tworzenie i przechowywanie coraz większej ilości informacji. Szacuje się, że 90% danych na świecie powstało w ciągu ostatnich dwóch lat. Przykładowo, użytkownicy Facebooka przesyłają co godzinę 10 milionów zdjęć. Przewiduje się, że do 2025 r. liczba dostępnych na świecie urządzeń podłączonych do Internetu wzrośnie do ponad 75 miliardów.
Wraz ze wzrostem ilości danych, rośnie ich konsumpcja. Tu pojawia się problem – jak wyłuskać istotne dane z globalnego potoku informacji? Odpowiedzi dostarczają Analitycy Danych! Są to obecnie jedni z najbardziej poszukiwanych fachowców na rynku pracy. Nie bez przyczyny Data Scientist (badacz danych) został określony za jeden z najważniejszych zawodów w XXI wieku.
W zawodzie Analityka kluczową rolę odgrywają predyspozycje i umiejętności, wśród których największe znaczenie ma myślenie analityczne i umiejętność wyciągania wniosków. Warto jednak pamiętać, że analiza danych nie jest tylko domeną osób z wykształceniem ekonomicznym lub technicznym. Wbrew obiegowej opinii, nietrudno jest spotkać na tym stanowisku humanistów z wysoko rozwiniętymi umiejętnościami analitycznymi.
Ty też możesz zostać Analitykiem Danych!
