Poszukujesz zatrudnienia w dziedzinie analizy danych? A może zastanawiasz się jak poprawić w firmie wykorzystanie danych oraz rozwinąć umiejętności wizualizacji i prezentacji danych? Dane uchodzą za jeden z najcenniejszych zasobów we współczesnego gospodarce, a ich gwałtowy wzrost wzmaga zapotrzebowanie na analityków danych i osoby zajmujące się analizą danych oraz analizą biznesową. Sprawdź szkolenia i kursy analiza danych, kursy analityka danych oraz szkolenia analiza biznesowa, które pozwolą Ci sprawnie wykorzystać potencjał drzemiący w danych!
Spis treści:
- Analiza danych
- Analityk Danych - zawód przyszłości
- Kurs analizy danych, kurs Analityk Danych, kurs analiza danych, wizaualizacja i prezentacja danych
- Popularne szkolenia i kursy analiza danych
Analiza danych
Co to jest analiza danych? Na czym polega analiza danych? Analiza danych to proces polegający na zbieraniu, przetwarzaniu, modelowaniu, raportowaniu i prezentowaniu danych w celu zdobycia użytecznych informacji, wyciągnięcia wniosków i wspierania procesu decyzyjnego. Definicja analizy danych składa się z wielu elementów, dlatego warto poświęcić ich wyjaśnieniu trochę więcej czasu.
-
Zbieranie danych, gromadzenie danych - proces gromadzenia czy zbierania danych leży u podstawy analizy danych. Może on się odbywać w sposób zaplanowany, wówczas rozpoczyna się od zaplanowania rodzaju i ilości zbieranych danych oraz wdrożenia źródeł zbierania danych, ale równie często proces gromadzenia danych może być pochodną innych pocesów. W takim wypadku dane mają z reguły postać nieuporządkowaną i wymagają opracowania na kolejnych etapach. Współcześnie dane mogą pochodzić z setek źródeł, oblicza się że co 2 lata ludzkość podwaja zasób wytwarzanych danych.
-
Przetwarzanie danych - podproces ten obejmuje sprawdzanie danych, porządkowanie ich, oczyszczanie i przygotowanie do dalszej obróbki. Na tym etapie dane są porządkowane w logiczne zbiory (np. w postaci tabel w bazie danych) i udostępniane w postaci rozwiązania informatycznego umożliwiającego jego dalszą obróbę (np. w postaci arkusza w programie Excel, bazy danych SQL itp.).
-
Modelowanie danych, czyli właściwa analiza danych - na tym etapie używa się całego szeregu metod oraz narzędzi pozwalających eksplorować dane, zauważać w nich prawidłowości i wyciągać z nich użyteczne informacje oraz wnioski. Jest to etap, na którym zastosowanie znajdują techniki i metody takie jak statystyka opisowa, statystyka indukcyjna, techniki ilościowej analizy danych (analiza regresji, drzewa klasyfikacyjne, analiza czynnikowa, analiza skupień, analiza korespondencji, skalowanie wielowymiarowe – MDS, Conjoint Analysis – metoda łącznego oddziaływania zmiennych, drążenie danych - data mining oraz jakościowe techniki analizy danych. Jest to też etap, w którym zastosowanie znajdują zaawansowane narzędzia business intelligence.
-
Raportowanie i prezentowanie danych - obejmuje zagadnienia takie jak wypracowanie formy i częstotliwości przekazywania wyników prowadzonej analizy danych. Analityk danych może zastosować różne techniki wizualizacji danych, prezentacji danych i ich dystrybucji do odbiorców, aby w sposób efektywny przekazać wnioski z analizy odbiorcom bądź umożliwić im samodzielne wyciąganie wniosków i dalsze wykorzystanie danych w rozmaitych procesach.
Analityk Danych - zawód przyszłości
Kim jest analityk danych? Czym zajmuje się analityk dnaych? Analityk danych to wyspecjalizowany specjalista, często inżynier, zajmujący się procesem przetwarzania i analizy danych w celu zrozumienia zawartych w nich informacji i wykorzystania ich do podejmowania decyzji biznesowych. W ramach zawodu analityk danych istnieje cały szereg specjalizacji, gdyż analiza danych jest dzisiaj pojęciem bardzo szerokim i szybko rozwijającym się. Główne specjalizacje w zawodzie analityk danych to między innymi:
- Inżynier danych (Data Engineer, Big Data Engineer) - jest to osba odpowiedzialna za proces przetwarzania danych (umieszczanie w bazie danych, agregowanie, czyszczenie, filtrowanie) poprzez przygotowanie hurtowni danych, rozwiązań chmurowych (Azure, AWS, GCP, chmura krajowa) oraz optymalizację przetwarzania danych. Inżynierowie danych współcześnie najczęściej pracują w językach programowania takich jak Python oraz Scala.
- Inżynier ds. uczenia maszynowego (Machine Learning Expert), inżynier ds. data mining (Data Miner), inżynier ds. sztucznej inteligencji (AI Engineer, AI Expert) - zadaniem tego typu osoby jest przygotowywanie i wdrażanie algorytmów, które dokonują właściwej analizy danych i ich modelowania. Niezbędna jest specjalistyczna wiedza dotycząca statystyki, matematyki i metod badawczych. Osoby takie powinny znać SQL oraz specjalistyczne narzędzia do analizy danych, takie jak SAS Miner, IBM Cognos, IBM SPSS czy R i PSPP.
- Ekspert ds. Business Intelligence, Specjalista ds. raportowania i analiz - są to osoby odpowiedzialne za wizualizację danych i przygotowanie raportów, dashbordów oraz analiz ad hoc na podstawie dostępnych danych i dostarczenie ich na potrzeby biznesu wraz z zapewnieniem wsparcia w obszarze wyciągania wniosków i podejmowania decyzji.
Oczywiście to tylko najważniejsze specjalizacje w zawodzie analityka danych. W zawodzie tym mogą istnieć też stanowiska takie jak Programista SQL, Analityk SQL, Specjalista ds. dystrybucji danych, Specjalista ds. wizualizacji danych itp.
Analiza danych uchodzi za zawód przyszłości. Niezależne badania pokazują, że w światowej gospodarce brakuje blisko cztery miliony Analityków Danych. Znacząca większość danych powstała w ostatnich kilkunastu latach, a przyrost informacji z roku na rok jest coraz większy. Nic dziwnego, że zapotrzebowanie na pracowników z wysokimi umiejętnościami analitycznymi, lubiących pracę z danymi, wyciąganie wniosków na podstawie danych i poszukiwanie odpowiedzi w oparciu o dane, jest wyjątkowo wysokie. Cenione są też umiejętności wizualizacji i prezentacji danych, sprowadzenia złożonych analiz do przejrzystych dashbordów i raportów, które pomagają podejmować decyzje w oparciu o dane i śledzić kluczowe wskaźniki (KPI). Analiza danych znajduje zastosowanie w każdej dziedzinie i branży, jest podstawą prognozowania sprzedaży, mierzenia efektywności marketingu, optymalizacji logistyki czy prowadzeniu projektów biznesowych. Kompetencje analityczne doceniane są w wielu branżach, m.in. finansowej, informatycznej, badań i rozwoju czy sprzedażowej.
Kurs analizy danych, kurs Analityk Danych, kurs analiza danych, wizaualizacja i prezentacja danych
Wraz z zapotrzebowaniem biznesu na analizę danych oraz Analityków Danych rośnie oferta rynkowa obejmująca kursy analizy danych, zawodowe kursy Analityk Danych, szkolenia analityka danych, wizualizacja i prezentacja danych. Kursy znaleźć można na górze strony. Baza zawiera kursy analiza danych online, jak również klasyczne, stacjonarne kursy analiza danych realizowane w największych miastach w Polsce. Stacjonarne kursy analityka danych znajdziemy głównie w miastach takich jak: Warszawa, Poznań, Gdańsk, Kraków, Katowice, Rzeszów, Lublin, Bydgoszcz czy Łódź.
Wsztstkie zgromadzone w bazie szkolenia i kursy analiza danych zawierają pełne informacje o datach kursów i szkoleń, miejscu ich realizacji, programie zajęć oraz cenie danego szkolenia lub kursu analizy danych. Pozwala to porównać oferty od różnych firm szkoleniowych, wybrać szkolenie lub kurs analiza danych najlepiej trafiające w nasze potrzeby i możliwości budżetowe. Baza umożliwia również dokonanie zgłoszenia na wybrany kurs analiza danych czy szkolenie poprzez bezpłatne formularze rejestracji internetowej.
Praca z dużymi bazami danych wymaga również wiedzy o budowie baz danych oraz systemach i narzędziach pozwalających na masowe, efektywne i tanie przetwarzanie dużych zbiorów danych. Stąd też duża popularność innych szkoleń i kursów. Warto zwrócić uwagę na między innymi:
- kursy SQL,
- kursy i szkolenia Excel,
- kurs MS Access,
- kursy Python,
- szkolenia i kursy Power BI,
- kurs bazy danych.
Popularne szkolenia i kursy analiza danych
Wśród popularnych tematów obejmujących szkolenia analiza danych i kursy analizy danych znajdziemy między innymi:
- Excel, Access, SQL Server - kurs analizy danych
- Analiza danych w Pythonie
- Analiza danych, uczenie maszynowe i deep learning dla znających Pythona
- Analiza danych w R
- Analiza statystyczna danych w Excelu
- Business Intelligence w MS Excel i Power BI
- Statystyka w Matlab
- Wizualizacja danych w Excelu
- Analiza danych biznesowych w Excelu
- Power Query w Excelu
- Power Pivot w Excelu
- Tworzenie wizualizacji w programie Power BI Desktop
- MS Excel dla zaawansowanych: analiza danych i prezentacja analizy danych
- MS Excel - przygotowanie, import, analiza i prezentacja danych biznesowych, automatyzacja pracy
- Sztuka prezentacji danych liczbowych, finansowych, faktów w prezentacjach PowerPoint
- Wizualizacja danych w raportach, prezentacjach i infografikach
- Julia - modelowanie i analiza dużych zbiorów danych
- Power Query - analiza danych w języku M
- R dla początkujących - analiza danych i wizualizacja
- SQL Zaawansowany - analiza danych w Oracle
- Modelowanie, wizualizacja danych i projektowanie dashboardów w Power BI
- Narzędzia do wizualizacji danych (Tableu, Xmind.net, easel.ly, Tagxedo, Canva)
- Analysis Services - pobieranie danych z zewnętrznych źródeł
- Analiza danych z wykorzystaniem VBA. Automatyzacja raportowania
- KNIME - analiza i eksploracja danych
- Excel Wykresy - Prezentacja i Wizualizacja Danych
