Analiza danych dla początkujących. Jak opanować Data Analysis krok po kroku? Czy warto się zapisać na kurs w GoIT i czego można się na nim nauczyć?

Analiza danych to jeden z najszybciej rozwijających się obszarów IT. Dzięki niej można wyciągać wnioski z informacji, które pomogą w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych. Jeśli chcesz się jej nauczyć, warto pomyśleć o wsparciu doświadczonego mentora. W tym artykule dowiesz się, jak wygląda Analityk Danych kurs w GoIT, jakie umiejętności możesz zdobyć, a także jakie są jego zalety.

Jak się nauczyć analizy danych? Kurs Data Analyst w GoIT

Istnieje wiele darmowych i płatnych kursów online, które oferują kompleksowe szkolenia z analizy danych używając popularnych narzędzi, takich jak Excel, Python, R i SQL. Ponadto, warto również praktykować takie badania na rzeczywistych zestawach danych, aby zdobyć praktyczne doświadczenie. Można wykorzystać publicznie dostępne zbiory lub też znaleźć projekty do praktyki. Kluczem jest bowiem regularne praktykowanie i zdobywanie doświadczenia.

Warto zacząć od nauki podstawowych metod statystycznych, takich jak:

• średnia, 
• mediana, 
• odchylenie standardowe 
• i testowanie hipotez. 

Następnie można poszerzyć swoją wiedzę o techniki, takie jak:

• regresja, 
• analiza skupień 
• i analiza szeregów czasowych.

Co to jest analiza danych?

To proces wyciągania wniosków z zebranych informacji. Mogą one pochodzić z różnych źródeł, takich jak bazy danych, pliki, media społecznościowe. Może być wykorzystywana w różnych dziedzinach:

• biznes, 
• finanse, 
• marketing, 
• e-commerce,
• medycyna 
• nauka.

Wykorzystuje się tutaj różnorodne techniki i narzędzia, takie jak statystyka, eksploracja, modelowanie predykcyjne czy też sztuczna inteligencja. Celem jest zrozumienie zależności oraz wzorców występujących między różnymi zmiennymi, co pozwala podejmować lepsze decyzje biznesowe, optymalizować procesy albo odkrywać nowe możliwości rozwoju. 

Można lepiej zrozumieć zachowania konsumentów, prognozować trendy rynkowe, badać skuteczność strategii marketingowych czy też odkrywać nowe teorie naukowe. Współcześnie Data Analysis odgrywa kluczową rolę w podejmowaniu strategicznych decyzji oraz docieraniu do istotnych informacji.

Z jakich etapów składa się analiza danych?

Może być podzielona na kilka etapów:

• Pozyskiwanie danych - polega na zbieraniu ich z różnych źródeł.
• Przygotowanie danych - polega na oczyszczeniu, usuwaniu błędów i przygotowywaniu ich do badania.
• Interpretacja wyników - zrozumienie wyników i ich interpretacja w kontekście danego problemu.
• Wizualizacja - czyli zaprezentowanie zebranych, oczyszczonych informacji

Na czym polega kurs Data Analyst w GoIT?

To kompleksowe szkolenie, które pozwoli Ci zdobyć niezbędne umiejętności do pracy jako analityk. Trwa 5 miesięcy i obejmuje następujące tematy:

• Statystyka (Excel і Google Sheets)
• Podstawowy i zaawansowany SQL
• Wizualizacja w Tableau
• Python i testy A/B (Jupyter Notebook, biblioteki: Pandas, NumPy i Matplotlib, testy A/B)
• Projekt dyplomowy
• Soft skills

Szkolenie skupia się na nauczaniu praktycznych umiejętności potrzebnych do pracy w tej dziedzinie. Uczestnicy poznają podstawy programowania w języku Python, wykorzystywania narzędzi, tworzenia raportów i wizualizacji oraz rozwiązywania problemów. 

Jakie umiejętności można zdobyć na kursie GoIT?

W czasie szkolenia nauczysz się:

1. Zbierać i strukturyzować potrzebne dane.
2. Analizować je i wyświetlać.
3. Wykorzystywać różne metody i techniki.
4. Interpretować wyniki.
5. Pracować z bazami danych.
6. Wizualizować dane - prezentowanie nawet złożonych trendów i wzorców w formie atrakcyjnych map, wykresów i dashboardów.
7. Wykorzystując Pythona przeprowadzać testy A/B, wizualizować oraz interpretować wyniki.

Zdobyte umiejętności i wiedza zostaną wykorzystane do przygotowania pracy dyplomowej, która będzie cennym punktem w portfolio i CV każdej osoby szukającej pracy na takim stanowisku.

Gdzie może pracować analityk danych?

O tym wspomnieliśmy już na początku, czas na więcej konkretów. Analityk jest kluczową postacią w dzisiejszym krajobrazie biznesowym i technologicznym. Z takim pakietem umiejętności można jednak rozwijać się w różnych kierunkach. 

• Data Engineer - jego praca skupia się na przygotowywaniu danych, projektowaniu i zarządzaniu bazami. Znajomość języków programowania takich jak SQL czy NoSQL jest kluczowa w ich codziennej pracy.
• Data Architect - to osoba odpowiedzialna za projektowanie struktur i zarządzanie nimi. Tworzy strategie biznesowe dla danych, aby zapewnić ich skuteczne wykorzystanie. Wykorzystują narzędzia takie jak SQL czy NoSQL, aby opracowywać i doskonalić struktury.
• Business Analyst - to rola, która łączy badanie danych z aspektami biznesowymi. Praca polega na interpretowaniu informacji i współpracy z zespołem biznesowym.
• Data Scientist specjalizuje się w analizie statystycznej i tworzeniu modeli predykcyjnych. Wykorzystuje język programowania Python, aby przeprowadzać zaawansowane badania i prognozy.

W tej dziedzinie działają także Fullstack Developer zajmujący się tu wizualizacją oraz UX/UI Designer - zajmuje się projektowaniem intuicyjnych i estetycznych interfejsów użytkownika, tworzeniem interaktywnych narzędzi, które pomagają w zrozumieniu i prezentacji zebranych informacji. Specjaliści UX UI wykorzystują takie narzędzia, jak Figma, Adobe XD czy Sketch.

Podsumowanie

Wejście w obszary, które są tak cenione przez pracodawców, może stanowić pasjonującą przygodę oraz wyzwanie, otwierając nowe możliwości w świecie zawodowym. Nie bez powodu największe światowe korporacje inwestują miliardy dolarów w rozwój tych technologii. Czy pragniesz dołączyć do tego grona? 

Praca w obszarze analizy danych jest atrakcyjna nawet dla początkujących w branży IT, a średnia pensja na stanowisku średniego poziomu wynosi 10 000 złotych. W czasach, gdy obowiązki części pracowników zaczynają przejmować maszyny, gdy kasy samoobsługowe w sklepach przestają kogokolwiek dziwić, dobra znajomość technologii okazuje się bardzo istotnym atutem. Osoby, dla których jest to naturalne środowisko pracy, będą znacznie bardziej konkurencyjne i będą mogły liczyć na lepsze warrunki zatrudnienia.