Kursy z analizy danych i na Analityka Danych!

Analiza danych

Czym jest analiza danych i na czym polega? Analiza danych to proces polegający na zbieraniu, przetwarzaniu, modelowaniu, raportowaniu i prezentowaniu danych w celu zdobycia użytecznych informacji, wyciągnięcia wniosków i wspierania procesu decyzyjnego. Analiza danych jest częścią Data Science, czyli nauki o danych. Kluczowe elementy analizy danych:

1. Zbieranie Danych: Proces rozpoczyna się od pozyskiwania danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych, pliki tekstowe, sensory, media społecznościowe czy Internet of Things (IoT). 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.


2. Czyszczenie i Przetwarzanie Danych: Podproces ten obejmuje sprawdzanie danych, porządkowanie ich, oczyszczanie i przygotowanie do dalszej obróbki. Często bowiem dane wymagają oczyszczenia, usunięcia błędów i dostosowania do określonego formatu przed analizą. Proces ten obejmuje również normalizację danych i wypełnianie brakujących wartości. 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.).


3. Analiza Danych: W tym etapie analitycy danych wykorzystują różnorodne metody statystyczne, algorytmy uczenia maszynowego, sztuczną inteligencję i inne techniki do odkrywania wzorców, zależności i nowych informacji w danych. Cały szereg metod oraz narzędzi pozwalaja 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.


4. Wizualizacja Danych: Prezentacja wyników analizy w formie czytelnych wizualizacji, takich jak wykresy, mapy czy grafiki, aby ułatwić zrozumienie dla osób niewtajemniczonych. Etap ten 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.


5. Budowa Modeli Predykcyjnych: W wielu przypadkach, Data Science obejmuje tworzenie modeli predykcyjnych, które mogą przewidywać przyszłe zdarzenia lub trendy. Budowa Modeli Predykcyjnych w Data Science to proces tworzenia algorytmów, które na podstawie analizy danych są zdolne do przewidywania przyszłych zdarzeń, trendów lub wartości. W skrócie, obejmuje to wybór odpowiedniego algorytmu predykcyjnego, takiego jak regresja, drzewa decyzyjne, czy algorytmy uczenia maszynowego; trening Modelu, czyli podanie danych treningowych do modelu w celu nauczenia go rozpoznawania wzorców i zależności; testowanie modelu, czyli sprawdzenie skuteczności modelu na danych, które nie były używane podczas treningu; optymalizację i tuning obejmujące dostosowywanie parametrów modelu w celu uzyskania lepszej dokładności predykcji; wdrażanie modelu polegające na implementacji modelu do praktycznych zastosowań, gdzie może być używany do przewidywania nowych danych; monitorowanie i utrzymywanie, a więc śledzenie skuteczności modelu w czasie rzeczywistym i dostosowywanie go w razie potrzeby.


6. Interpretacja Wyników i Wnioskowanie: Analizowane wyniki są interpretowane, a uzyskane informacje są wykorzystywane do formułowania wniosków i rekomendacji.

Analityk Danych - zawód przyszłości

Kim jest analityk danych i czym się zajmuje? 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.

Czym zajmuje się Analityk Danych?

Analityk danych to specjalista zajmujący się gromadzeniem, analizą i interpretacją danych, aby wspierać podejmowanie decyzji biznesowych. Jego główne zadania obejmują zbieranie danych, ich przetwarzanie, analizę, prezentację wyników oraz formułowanie rekomendacji opartych na zebranych informacjach. Oto kilka kluczowych aspektów związanych z pracą analityka danych:

• Zbieranie Danych: Analityk danych jest odpowiedzialny za pozyskiwanie danych z różnych źródeł, takich jak bazy danych, pliki tekstowe, strony internetowe czy aplikacje.
• Przetwarzanie Danych: Po zebraniu danych analityk musi oczyścić je, usunąć błędy, ustandaryzować formaty i dostosować do potrzeb analizy.
• Analiza Danych: Głównym celem analityka danych jest wydobywanie wartościowych informacji i trendów z danych. Może to obejmować zastosowanie różnych technik statystycznych, matematycznych oraz narzędzi analizy danych.
• Wizualizacja Danych: Analityk prezentuje wyniki analizy w formie łatwej do zrozumienia, najczęściej za pomocą wykresów czy grafik, aby ułatwić zrozumienie dla decydentów.
• Rekomendacje: Na podstawie analizy danych analityk formułuje rekomendacje, które mogą wspierać procesy decyzyjne w firmie.
• Monitorowanie Wyników: Analityk śledzi skutki wprowadzonych zmian i monitoruje, czy cele biznesowe są osiągane.

Analitycy danych pracują w różnych sektorach i branżach, takich jak finanse, zdrowie, handel detaliczny, technologia czy administracja publiczna. Mogą znaleźć zatrudnienie w firmach, korporacjach, agencjach rządowych, start-upach, a także w firmach konsultingowych zajmujących się analizą danych.

Aby zostać analitykiem danych, warto posiadać umiejętności programowania (często w językach takich jak Python lub R), znajomość narzędzi do analizy danych (takich jak SQL, Excel, narzędzia do wizualizacji danych) oraz zdolności analityczne i komunikacyjne. Edukacja w dziedzinie statystyki, matematyki, informatyki lub pokrewnych dziedzinach może być również pomocna.

Dlaczego warto zostać Analitykiem Danych?

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.

Jak zostać Analitykiem Danych?

Jednym ze sposobów na przygotowanie się do pracy w zawodzie Analityka Danych jest ukończnie kursu Analityk Danych. Kurs Analityk Danych to program edukacyjny skierowany do osób chcących zdobyć umiejętności w zakresie gromadzenia, analizy i interpretacji danych. Zagadnienia obejmują przetwarzanie danych, statystykę, narzędzia programistyczne (np. Python, R), bazy danych, techniki analizy danych, wizualizację danych, tworzenie modeli predykcyjnych oraz umiejętność prezentacji wyników. Kursy tego rodzaju są polecane dla osób zainteresowanych karierą w obszarze analityki danych, zarówno w sektorze prywatnym, jak i publicznym.

Kursy analiza, wizualizacja i prezentacja danych

Wraz z zapotrzebowaniem biznesu na analizę danych oraz Analityków Danych rośnie oferta rynkowa obejmująca kursy analizy danych oraz szkolenia z wizualizacji i prezentacji danych. Kursy te 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 na Analityka Danych znajdziemy głównie w miastach takich jak: Warszawa, Poznań, Gdańsk, Kraków, Katowice, Rzeszów, Lublin, Bydgoszcz czy Łódź.

Wszystkie zgromadzone w bazie szkolenia i kursy zawierają pełne informacje o datach zajęć, miejscu ich realizacji, programie zajęć oraz cenie danego szkolenia lub kursu. Pozwala to porównać oferty od różnych firm szkoleniowych, wybrać szkolenie lub kurs najlepiej trafiające w nasze potrzeby i możliwości budżetowe. Baza umożliwia również dokonanie zgłoszenia na wybrany kurs czy szkolenie z analizy danych 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,
• kurs Tableau,
• kursy i szkolenia Excel,
• kurs MS Access,
• kursy Python,
• szkolenia i kursy Power BI,
• kurs bazy danych.

Popularne szkolenia i kursy z analizy 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