Jakie kompetencje są przydatne na stanowisku analityka danych?

Wraz z postępem technologii, ilość danych generowanych przez firmy stale rośnie. Rośnie też zapotrzebowanie na specjalistów posiadających rozwinięte umiejętności analityczne i zdolność logicznego myślenia oraz wyciągania wniosków. W tym artykule przyjrzymy się głównym kompetencjom, które czynią rolę analityka tak niezbędną w firmie. Wskażemy, jakie umiejętności są niezbędne dla efektywnej pracy na stanowisku analityka. Gotowi na głębsze zanurzenie w świat analityka danych? Zapraszamy do lektury.

Zawód analityka danych został określony za jeden z najważniejszych zawodów w XXI wieku i nie da się ukryć, że jest to bardzo potrzebna rola w obecnych przedsiębiorstwach.

Analityk danych to osoba zajmująca się zbieraniem, analizą i interpretacją danych, aby pomóc organizacjom w podejmowaniu bardziej trafnych decyzji biznesowych. Analitycy pracują z różnorodnymi danymi, od liczb i statystyk po dane tekstowe i wizualne, wykorzystując narzędzia informatyczne i różne techniki analizy danych. 

To, jakie konkretnie kompetencje analityczne powinien posiadać analityk zależy w dużej mierze od branży oraz od specyfiki firmy, w której znajdzie on zatrudnienie. Przykładowo, jeśli firma używa języka Python do przetwarzania danych, konieczne będzie opanowanie tego języka. 

Zazwyczaj firmy oczekują od analityków następujących podstawowych kompetencji:

• znajomość baz danych i języka SQL, która jest kluczowa do efektywnego pobierania, modyfikowania i analizy danych. Analitycy często pracują bezpośrednio z bazami danych, dlatego umiejętność komunikowania się bazami jest dla nich niezbędna
   
• znajomość produktów z pakietu Microsoft Office - jednym z zadań eksperta ds. analizy danych jest umiejętność prezentacji danych w skoroszytach programu MS Excel i prezentacjach programu Power Point
   
• znajomość narzędzi Business Intelligence - analitycy danych powinni być biegli w korzystaniu z narzędzi analitycznych, takich jak narzędzia do wizualizacji danych np. Tableau, Power BI, Qlik Sense
   
• znajomość języków programowania Python lub R - obecnie w procesach rekrutacyjnych jest poszukiwana coraz większa liczba kandydatów ze znajomością podstaw Pythona oraz umiejętnością przetwarzania danych w bibliotece Pandas
   
• rozumienie biznesu - zrozumienie kontekstu biznesowego i celów organizacji pozwala analitykom dostosować analizy do konkretnych potrzeb, co przekłada się na wyciąganie bardziej wartościowych informacji
   
• umiejętność przedstawiania danych w sposób jasny i zrozumiały - rola analityka sprowadza się nie tylko do odczytania, przetworzenia i analizy danych na różne sposoby. Osoby na tym stanowisku powinny także umieć przedstawiać dane w zrozumiały dla innych sposób, używając odpowiednich grafik i wykresów
   
• umiejętności komunikacyjne - efektywna komunikacja jest kluczowa, zarówno w wyjaśnianiu wyników analiz przed innymi zespołami, jak i w opracowywaniu raportów dla kadry kierowniczej. Analitycy często współpracują z programistami i biznesem i umiejętności komunikacyjne są bardzo ważne do dobrej współpracy
   
• zrozumienie narzędzi Big Data - praca z dużymi zbiorami danych wymaga znajomości narzędzi Big Data, takich jak Hadoop czy Spark. 

Analityk danych często pracuje zespołowo i musi efektywnie komunikować wyniki analizy z innymi członkami zespołu oraz z decydentami w firmie. Dlatego oprócz umiejętności analizowania danych i znajomości narzędzi powinien posiadać kompetencje interpersonalne m.in. umiejętność komunikacji i współpracy oraz rozwiązywania problemów.

W zawodzie analityka z pewnością przydadzą się umiejętności nabyte podczas studiów na kierunkach związanych z informatyką, analizą danych statystycznych lub uczeniem maszynowym. Dodatkowo możesz uzupełnić kompetencje na kursach oraz czytając tutoriale i analizując projekty innych osób. Ukończenie studiów o profilu ścisłym nie jest jednak krytyczne do podjęcia pracy na stanowisku analityka. W pracy tej sprawdzą się również osoby, które ukończyły studia humanistyczne. To, czy masz szansę na sukces w obszarze analizy danych lub w obszarze data science zależy w dużej mierze od Twoich predyspozycji, zainteresowań i zaangażowania. 

Jeśli chcesz się przekwalifikować i nie masz jeszcze doświadczenia w obszarze analizy, zacznij naukę od najprostszych tematów. Ważnym narzędziem w pracy analityka jest MS Excel. Jeśli go nie znasz, możesz zacząć naukę od niego. 

W kolejnym kroku zapoznaj się z relacyjnymi bazami danych oraz podstawami języka SQL. Naucz się wydobywać dane z baz oraz je przetwarzać. Język zapytań SQL jest najprostszym z języków. Jego podstawy możesz opanować samodzielnie lub zapisać się na krótkie, kilkudniowe szkolenie.  

Kolejny etap może obejmować poznanie języka R lub Python. Dla początkujących łatwiejszy do nauki będzie Python ze względu na jego prostą i przejrzystą składnię. Znając podstawy Pythona zapoznaj się z obszarem przetwarzania danych w bibliotece Pandas, gdyż jest ona bardzo często używana w obszarze analizy danych. Podstawy Pythona i bibliotekę Pandas możesz spróbować poznać samodzielnie lub skorzystać z intensywnego szkolenia w ramach kursu z Pythona, jeśli chcesz szybciej i łatwiej osiągnąć efekty.

Excel, bazy danych, SQL oraz Python to uniwersalna wiedza, która przyda Ci się na stanowisku analityka danych niezależnie od firmy, w której znajdziesz zatrudnienie. Dlatego od tych właśnie obszarów możesz rozpocząć naukę.

W ostatnim etapie przejrzyj ogłoszenia dotyczące pracy i zobacz, jakie technologie z obszaru BI są najczęściej poszukiwane przez firmy. Wybierz najbardziej popularną technologię i zapoznaj się z nią. 

Analiza danych, Data Science oraz badanie danych to dziedziny, które są ze sobą powiązane, ale mają swoje specyficzne cele i zastosowania. 

Analiza danych jest procesem zbierania, przetwarzania i interpretacji danych, aby dzięki nim zidentyfikować wzorce i wyciągnąć konkretne informacje. Analitycy danych wykorzystują różnorodne techniki z obszaru statystyki i programowania oraz narzędzia analityczne, aby przedstawiać dane w zrozumiały sposób, wspierając tym samym proces decyzyjny w organizacjach. 

Analitycy biznesowi również korzystają z danych, ale w większości firm skupiają się oni na zrozumieniu i optymalizacji procesów biznesowych oraz identyfikowaniu możliwości usprawnień i usuwania błędów krytycznych. Ich rola może obejmować analizę wymagań biznesowych, przygotowywanie raportów, a także uczestnictwo w procesie planowania strategicznego.

Głównym celem badaczy danych jest prowadzenie badań naukowych i odkrywanie nowej wiedzy na podstawie danych. Badacz danych często pracuje nad projektami badawczymi, prowadzi eksperymenty i analizuje dane w celu znalezienia odpowiedzi na konkretnie sformułowane pytania badawcze.

Z kolei obszar Data Science to podejście, które łączy analizę danych z elementami machine learning, eksploracji danych, projektowania algorytmów i tworzenia modeli predykcyjnych. Data Science obejmuje cały cykl życia danych, od ich zbierania i czyszczenia, przez analizę, aż po tworzenie zaawansowanych modeli predykcyjnych. Celem Data Science jest nie tylko zrozumienie przeszłych zdarzeń, ale także prognozowanie na ich podstawie zdarzeń przyszłych, co umożliwia podejmowanie bardziej skomplikowanych i długoterminowych decyzji. 

Data scientist zajmuje się nie tylko pozyskiwaniem oraz czyszczeniem danych i ich analizowaniem. Do jego zadań należy również projektowanie i wdrażanie modeli predykcyjnych, które pozwalają przewidywać przyszłe zdarzenia lub zachowania na podstawie analizy historycznych danych. 

Analityk danych nadal pozostaje jednym z najbardziej pożądanych zawodów na rynku pracy i wydaje się, że jego znaczenie będzie stale rosnąć w przyszłości. Firmy zbierają coraz większą ilość danych i coraz bardziej będzie rosło zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią te dane analizować i przekształcać w wartościowe informacje. 

Analitycy danych odgrywają ważną rolę w procesie podejmowania decyzji biznesowych, pomagając organizacjom zrozumieć trendy rynkowe, identyfikować szanse biznesowe i optymalizować operacje. Łącząc szereg umiejętności analitycy analizują dane również w celu oceny szans i zagrożeń wynikających z podjęcia określonych działań przez firmę.  

Dynamiczny rozwój obszarów, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe czy Big Data otwiera nowe możliwości dla analityków. Umiejętność korzystania z zaawansowanych narzędzi oraz odczytywania dużej ilości danych i wyciągania na ich podstawie wniosków jeszcze bardziej zwiększa rolę analityka w firmie.