Tag - analityk danych

<div>
<style>
@media only screen and (min-width: 768px) { 
.docker-header{
    padding-bottom: 70px;
}
}
</style>
<div class="docker-header">
<h2 style="margin-top: 0; font-weight: bold;"><span class="style-as-h1">Blog Coders Lab</span></h2>
<h1><span class="textContent-lg style-as-h2">Artykuły dla frazy <span style="color: #faba20; font-weight: bold;">Analityk Danych</span></span></h1>
</div>
</div>

Blog  - Coders Lab.jpg

blog Coders Lab.jpg

main

analityk danych

Analityk Danych

<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Z tekstu dowiesz się:</strong></p>
<ul>
<li><strong>ile zarabia <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/umiejetnosci-analityka-danych-potrzebne-do-procesu-data-science">analityk danych</a>,</strong>,</li>
<li>jak umiejętności wpływają na zarobki Data Analyst,</li>
<li>dlaczego zarobki <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/analityk-danych-zawodem-przyszlosci">analityka danych</a> i Data Scientist r&oacute;żnią się,</li>
<li>co zrobić, by w analizie danych zarabiać więcej.</li>
</ul>
</div>
<p><strong>Przeczytaj także artykuł: </strong><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/data-science-co-musisz-wiedziec-by-zaczac-kariere-analityka-danych" target="_blank" rel="noopener">Data Science &ndash; co musisz wiedzieć, by zacząć karierę analityka danych?</a></p>
<p><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/analityk-danych"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/cb513c82ba84659a989c86a61ded75d82c066c84.jpeg" alt="Baner reklamowy Data Lab - ścieżki rozwoju kompetencji analityka danych" /></a></p>
<h2>Data Analyst &ndash; zarobki na kolejnych stanowiskach</h2>
<p>Pensja rośnie wraz z doświadczeniem i wspinaniem się na kolejne szczeble kariery &ndash; czy można było w bardziej oczywisty spos&oacute;b zacząć ten akapit? Raczej nie, ale i tak musiało się to pojawić w tym tekście.</p>
<p>W końcu to sama prawda.</p>
<p>Widać to np. z<a href="https://wynagrodzenia.pl/moja-placa/ile-zarabia-analityk-baz-danych"> raportu dot. wynagrodzeń</a> na r&oacute;żnych stanowiskach.</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/9f0f205fe240fafda4cc0f4525c211362fe18721.png" alt="Grafika pokazująca średnie zarobki młodszego analityka danych" /></p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/9be61621c418565fbece5874781695c651fd2c91.png" alt="Grafika pokazująca średnie zarobki analityka danych." /></p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/71130eedda5a881ae9b4796f4ef24905dcddf984.png" alt="Grafika pokazująca średnie zarobki starszego analityka danych." /></p>
<p>Trzeba przyznać, że zarobki analityka danych &ndash; już na stanowisku juniorskim &ndash; wyglądają naprawdę zachęcająco. A przecież to dopiero początek.</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/bb840db1867bcd6ee90b0bb28b515155326d0c84.png" alt="Tabela umiejętności analityka danych - grafika" /></p>
<h2>Data Scientist &ndash; kolejny krok do wyższych zarobk&oacute;w</h2>
<div style="font-weight: lighter;">
<p>R&oacute;żnica między analitykiem danych a Data Scientist czy inżynierem uczenia maszynowego jest widoczna w zaawansowaniu takich umiejętności jak:</p>
<ul>
<li>myślenie analityczne,</li>
<li>znajomość i zrozumienie zasad matematyki oraz statystyki,</li>
<li>uczenie maszynowe.</li>
</ul>
</div>
<p>&ndash; <em>Nazewnictwo stanowisk w analizie danych bywa naprawdę r&oacute;żne. Czasem pod inną nazwą kryje się ten sam zakres obowiązk&oacute;w. Właśnie dlatego koniecznie trzeba czytać opisy, bo to one przedstawiają realne potrzeby oraz wymagania</em> &ndash; nasi wykładowcy oraz mentorzy na kursie Analityk Danych bardzo często powtarzają takie słowa kursantom. To life hack, kt&oacute;ry potrafi zmienić podejście do poszukiwań nowej pracy.</p>
<p>Z naszego doświadczenia oraz rozm&oacute;w zar&oacute;wno z pracodawcami, jak i pracownikami firm zajmujących się analizą danych, wynika, że Data Scientist to kolejny poziom wtajemniczenia w Big Data. Widać to zresztą na zestawieniu umiejętności w powyższej tabeli.</p>
<p>Wynikają z tego &ndash; co oczywiste &ndash; wyższe zarobki. Potwierdzają to też m.in. nasi <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/historie-absolwentow">absolwenci</a>, kt&oacute;rzy wzięli udział w badaniu Next Technology. W raporcie widać, jak wyglądają zarobki w IT &ndash; w tym także analityk&oacute;w danych.</p>
<center>Pobierz raport: <a href="https://nexttechnology.io/app/uploads/2022/02/Rynek-pracy-IT-w-Polsce-2022-Next-Technology-Professionals.pdf">Rynek pracy IT w Polsce 2022</a>.</center>
<p>Bardzo cieszymy się, że dzięki naszej pracy oraz zaangażowaniu absolwent&oacute;w Coders Lab powstało szerokie i ważne opracowanie związane z rynkiem pracy IT.</p>
<h2>Co zrobić, by zarabiać więcej w pracy z Big Data?</h2>
<p>Rozw&oacute;j i ciągła edukacja &ndash; oto klucze do sukcesu w branży IT oraz większych zarobk&oacute;w. Data Science i analiza danych rozwijają się bardzo szybko, dlatego nie można spocząć na laurach. Bez względu na to, czy pracujesz na mniejszych czy większych zbiorach danych, wciąż potrzebujesz układać i rozszerzać wiedzę.</p>
<p><strong>Sposobem nie tylko na zdobycie, ale także właśnie na usystematyzowanie wiedzy związanej z analizą danych jest Data Lab &ndash; Analityk Danych, czyli kompleksowy kurs rozwijający kompetencje Data Science.</strong></p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p>Na kursie poruszamy m.in. takie zagadnienia jak:</p>
<ul>
<li>wykorzystanie w praktyce łańcucha analizy danych,</li>
<li>podstawowe schematy statystyczne,</li>
<li><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/czy-mozesz-nauczyc-sie-programowania-od-zera">programowanie</a> w języku Python,</li>
<li>automatyzacja tworzenia raport&oacute;w,</li>
<li>pozyskiwanie danych z system&oacute;w bazodanowych,</li>
<li>tworzenie skutecznych i rozbudowanych zapytań w języku <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/czym-jest-sql-i-do-czego-sluzy">SQ</a>L,</li>
<li>zasady działania z relacyjnymi bazami danych,</li>
<li>storytelling danych,</li>
<li>obsługa bibliotek i narzędzi do wizualizacji danych.</li>
</ul>
</div>
<p>Gdy w pełni opanujesz powyższe umiejętności, rozszerzanie ich będzie zdecydowanie prostsze.</p>
<p><strong>Przeczytaj także artykuł:</strong> <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/zarobki-w-it-w-niektorych-jezykach-programowania-wzrosly-nawet-o-ponad-10">Zarobki w IT</a> &ndash; w niekt&oacute;rych językach programowania wzrosły nawet o ponad 10%</p>
<p>Jak widzisz, to, ile zarabia analityk danych, w największym stopniu zależy od niego samego. Od tego, jak bardzo jest zaangażowany w swoją pracę oraz w rozbudowywanie własnych umiejętności.</p>
<p>Praca z danymi wymaga dużej świadomości oraz szerokiego spojrzenia, dlatego, jeśli chcesz, by Twoje <strong>zarobki na stanowisku Data Analyst</strong> rosły &ndash; rozwijaj się.</p>

zostan data analyst.png

Analityk danych - zarobki. Ile zarabia analityk danych (data analyst) Junior, Senior?

Zdjęcie główne do teksty o zarobkach analityka danych

analiza danych

branża it

ile-zarabia-analityk-danych-to-prawdziwe-dane

Ile zarabia analityk danych? To prawdziwe dane!

<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Z tekstu dowiesz się:</strong></p>
<ul>
<li><strong>jak zacząć przygodę z analizą danych</strong>,</li>
<li>jak zdobyć wykształcenie potrzebne w pracy analityka danych,</li>
<li>czy analizy danych można nauczyć się na kursie online,</li>
<li>jakich umiejętności i narzędzi potrzebuje Data Analyst,</li>
<li>gdzie jest <strong>praca dla <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/analityk-danych-zawodem-przyszlosci">analityka danych</a></strong>.</li>
</ul>
</div>
<p>Stworzenie kursu związanego z analizą danych było dla nas kolejnym krokiem w rozwoju naszej szkoły <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/start-w-branzy-it-od-czego-zaczac">IT</a>. Dzięki partnerstwu z Pracuj.pl jesteśmy na bieżąco z trendami i rosnącą popularnością Data Science. Wiemy jednak, że dla Ciebie &ndash; jeśli dopiero wdrażasz się w zakamarki tej dziedziny &ndash; analiza danych kryje wiele niewiadomych. Dlatego dziś pokażemy Ci, <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/jak-zostac-analitykiem-danych-podsumowanie-konferencji-online">jak zostać analitykiem danych</a>. Sposob&oacute;w jest, oczywiście, kilka.</p>
<p><strong>Przeczytaj także artykuł: </strong><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/kluczowi-gracze-czyli-stanowiska-w-projektach-big-data" target="_blank" rel="noopener">Kluczowi gracze, czyli stanowiska w projektach Big Data</a></p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/fa8fe1d18f11ea7cd9d9ff64cc9fd09cb6406c57.png" alt="Grafika z tekstem: Czy wiesz, że&hellip; W 2012 roku magazyn Harvard Business Review ogłosił zaw&oacute;d Data Scientist najseksowniejszym zawodem XXI wieku." /></p>
<h2>Big Data &ndash; jak zacząć przygodę z analizą danych?</h2>
<p>Czasem wystarczy drobna wskaz&oacute;wka, aby zdecydować o zmianie. Dla kogoś będzie to podpowiedź od znajomego, dla Ciebie być może artykuł w internecie dotyczący przyszłościowej dziedziny. A analiza danych zdecydowanie nią jest.</p>
<p>Zmianę ścieżki kariery warto jednak zacząć od researchu, zwłaszcza jeśli dotąd Tw&oacute;j zawodowy kontakt z danymi był mocno ograniczony. Sprawdź więc, jak wygląda rynek pracy dla analityk&oacute;w danych (np. na stronie Pracuj.pl), poznaj możliwe ścieżki kariery i dowiedz się, <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/ile-zarabia-analityk-danych-to-prawdziwe-dane">ile zarabia analityk danych</a>.</p>
<p>Z doświadczenia naszych kursant&oacute;w oraz absolwent&oacute;w wiemy, że warto r&oacute;wnież wykonać <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/test-predyspozycji-do-it">test predyspozycji</a> Coders Lab. Zaledwie 10 pytań, na kt&oacute;re odpowiesz w kilka minut, pomoże Ci ocenić Tw&oacute;j styl działania i wskazać Ci najbardziej dopasowaną do Ciebie ścieżkę kariery. Być może Twoim przeznaczeniem jest stanowisko specjalisty ds analizy danych (tak na dobry początek!).</p>
<p><strong>Przeczytaj także artykuł:</strong>&nbsp;<a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/data-science-co-musisz-wiedziec-by-zaczac-kariere-analityka-danych" target="_blank" rel="noopener">Data Science &ndash; co musisz wiedzieć, by zacząć karierę analityka danych?</a></p>
<h2>Analiza danych. Praca nad wykształceniem nie jedno ma imię</h2>
<p>Studia, samodzielne kursy online lub intensywne <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/bootcampy-programistyczne-najczesciej-powielane-mity">bootcampy</a> analityczne ze wsparciem praktyk&oacute;w &ndash; właśnie tak zdobywa się zaw&oacute;d przyszłości. Zastan&oacute;wmy się jednak, kt&oacute;re z tych rozwiązań ma największy sens i najszybszy zwrot z inwestycji nie tylko pieniędzy, ale i czasu.</p>
<h3>Studia magisterskie</h3>
<p>Kiedyś analitycy danych &ndash; jeśli byli po studiach &ndash; najczęściej kończyli takie kierunki jak informatyka, telekomunikacja, inżynieria baz danych lub zarządzanie. To one dawały przyszłym specjalistom ds analizy danych najszersze pojęcie na temat pracy z dużymi zbiorami danych. W przypadku przebranżowienia studia praktycznie nie wchodzą w grę, ponieważ angażują Cię przez co najmniej 3 lata, a życie &ndash; zawodowe i prywatne &ndash; toczy się dalej.</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/2595bcb5650389c3d86b46a46af37408b12098a0.jpeg" alt="grafika z charakterystyką studi&oacute;w magisterskich" /></p>
<h3>Samodzielne kursy online</h3>
<p>Z biegiem czasu pojawiło się dużo materiał&oacute;w do self-learningu, czyli samodzielnej nauki. Najpierw były to artykuły w internecie, następnie filmy na Youtube, a w końcu &ndash; kursy online w formie nagranego wcześniej wideo. <strong>Młodszy analityk danych </strong>lub osoba aspirująca do tego stanowiska może jednak nieco się tu pogubić. Każde wideo generuje pytania, kt&oacute;rych nie ma komu zadać. Ta forma nauki wymaga też dużo samozaparcia, by regularnie odstawiać prywatne zobowiązania i zdobywać niezbędną wiedzę.</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/3efea320107d5e11f0b62bd495a08e6d4385d58b.jpeg" alt="Grafika z charakterystyką samodzielnych kurs&oacute;w online" /></p>
<h3>Bootcampy z analizy danych</h3>
<p>Intensywne kursy z analizy danych, kt&oacute;re odbywają się online, ale ze wsparciem grupy, wykładowc&oacute;w oraz mentora to rozwiązanie najbardziej optymalne. Po pierwsze &ndash; <strong>przy takich kursach nie jest brane pod uwagę ani Twoje wcześniejsze wykształcenie</strong> (np. wyniki matury z konkretnych przedmiot&oacute;w), ani dotychczasowe doświadczenie (np. zatrudnienie w zupełnie innej branży). Po drugie kursy tego typu nie tylko trwają kr&oacute;cej, ale zawierają też najbardziej aktualną wiedzę. W końcu wykładowcy na zajęciach mogą aktualizować ją na bieżąco.</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/a135b7699196525b9be908a8f3c720be8d0c6cd4.jpeg" alt="Grafika z charakterystyką kursu z analizy danych" /></p>
<p>Według badań Polskiego Instytutu Ekonomicznego aż 92% maturzyst&oacute;w deklarowało w 2019 roku chęć podjęcia dalszej nauki na uczelniach wyższych. Pandemia jednak nieco weryfikuje te dane i coraz więcej os&oacute;b szuka alternatywnych dr&oacute;g zdobycia nie tyle wykształcenia, co przydatnych kompetencji. <strong>Po zainteresowaniu naszymi kursami analitycznymi, kt&oacute;re ukończyło już ponad 200 os&oacute;b (w ciągu niecałego roku i to w czasach pandemii), widzimy, że kursy online w Wirtualnej Klasie cieszą się dużą popularnością wśr&oacute;d kursant&oacute;w w każdej grupie wiekowej.</strong></p>
<h2>Data Science. Kurs online szansą na zaw&oacute;d przyszłości!</h2>
<p>Wszyscy wiedzą, że dziś nie chodzi już o wykształcenie, a o posiadanie realnych umiejętności. Właśnie dlatego w Coders Lab uczymy przez praktykę i pracę z danymi zaczynasz już od pierwszych zajęć.</p>
<p>Wielu naszych kursant&oacute;w m&oacute;wi nam na początku, że obawia się nie tylko zmiany branży, ale też nauki zdalnej, zwłaszcza podczas przebranżowienia. Jeśli trapią Cię podobne myśli, po prostu musisz przeczytać 3 poniższe punkty. Nawet jeśli to miałby być jedyny fragment, kt&oacute;ry przeczytasz uważnie.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Data Lab to:</strong></p>
<ol>
<li>unikatowy kurs ułożony w przemyślany proces edukacyjny. W trakcie zajęć stopniowo rozwijasz swoje kompetencje, coraz łatwiej łączysz kropki i z każdym kolejnym modułem jesteś coraz bliżej zawodu analityka danych.</li>
<li>Nasi wykładowcy i mentorzy towarzyszą Ci na każdym etapie nauki. To praktycy, kt&oacute;rzy na co dzień pracują w zawodzie, dlatego masz pewność, że otrzymujesz od nich najświeższą oraz najbardziej potrzebną wiedzę.</li>
<li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=QpzPUhhmqGg" target="_blank" rel="noopener">Nauka zdalna w Coders Lab</a> razem z grupą innych kursant&oacute;w to stała mobilizacja do pracy oraz okazja do wymiany doświadczeń. Bez problemu przedyskutujecie realizowane projekty, a także &ndash; na bazie waszych wcześniejszych zajęć &ndash; pomożecie sobie wzajemnie naprawdę szeroko patrzeć na dane.</li>
</ol>
</div>
<p>Dodatkowo <strong><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/analityk-danych">kurs analityka danych</a></strong> trwa jedynie 7 miesięcy i odbywa się weekendowo. Pogodzisz go więc z pracą oraz życiem prywatnym.</p>
<p><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/analityk-danych"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/cb513c82ba84659a989c86a61ded75d82c066c84.jpeg" alt="Baner reklamowy Data Lab - ścieżki rozwoju kompetencji analityka danych" /></a></p>
<h2><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/analityk-danych-zawodem-przyszlosci">Analityk danych</a> &ndash; zaw&oacute;d a umiejętności i narzędzia</h2>
<p>Czy jesteś w stanie wyobrazić sobie analityka danych, kt&oacute;ry pracuje jedynie w oparciu o swoje naturalne predyspozycje? No właśnie, my też nie. Każdy Data Analyst musi posiadać konkretne umiejętności i umieć pracować na szeregu narzędzi, dzięki kt&oacute;rym przeprowadzenie procesu Data Science będzie proste. I pozwoli zaoszczędzić sporo czasu.</p>
<p>Do umiejętności analityka danych zaliczamy m.in. <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/czy-mozesz-nauczyc-sie-programowania-od-zera">programowanie</a> czy storytelling danych.</p>
<p>Narzędzia do analizy danych są oczywiście r&oacute;żne. Nasi wykładowcy oraz Dział Edukacji Coders Lab zdecydowali, by przyszłych analityk&oacute;w danych uczyć tego, czego wymagają pracodawcy. Kończysz więc kurs Analityka Danych ze znajomością takich język&oacute;w programowania jak Python oraz <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/czym-jest-sql-i-do-czego-sluzy">SQL</a>. A dodatkowo umiesz posługiwać się m.in.:</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<ul>
<li>Pandas,</li>
<li>Requests,</li>
<li>Selenium,</li>
<li>Matplotlib,</li>
<li>Openpyxl,</li>
<li>Seaborn i Plotly,</li>
<li>Dash,</li>
<li>GeoPandas i GeoSeries,</li>
<li>Tableau.</li>
</ul>
</div>
<p><strong>Przeczytaj także artykuł: </strong><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/umiejetnosci-analityka-danych-potrzebne-do-procesu-data-science" target="_blank" rel="noopener">Umiejętności analityka danych potrzebne do procesu Data Science</a></p>
<h2>Miejsca pracy analityka danych &ndash; spr&oacute;buj właśnie tam!</h2>
<p>Kto powiedział, że analityk danych może pracować tylko w finansach? Dziś &ndash; czyli w świecie, w kt&oacute;rym internauci dziennie generują ok. 2,5 tryliona bajt&oacute;w danych &ndash; Data Analyst przyda się dosłownie wszędzie.</p>
<p>Warto więc zdobyć zaw&oacute;d przyszłości i wykorzystać go do pracy w dokładnie tej branży, w kt&oacute;rej chcesz. Wierz nam, z każdym miesiącem będzie Ci coraz łatwiej pokazać pracodawcom, co zyskają dzięki zatrudnieniu Ciebie. Zwłaszcza jak argumenty opatrzysz <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/dlaczego-ludzie-chca-pracowac-w-it-przekonuja-ich-ciekawe-projekty">ciekawymi</a> danymi i opowiesz inspirowaną nimi historię.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Analitycy danych są potrzebni np. w firmach:</strong></p>
<ul>
<li>finansowych,</li>
<li>medycznych,</li>
<li>farmaceutycznych,</li>
<li>edukacyjnych.</li>
</ul>
</div>
<p>Bardzo często pracują także w instytutach badawczych, np. przy przewidywaniu trend&oacute;w. Tw&oacute;j wkład w budowę naszego jutra może być naprawdę duży.</p>
<p>Brzmi interesująco, prawda? Dlatego już teraz zdecyduj się na kurs Analityk Danych &ndash; kompleksowe szkolenie rozwijający kompetencje Data Science &ndash; i zł&oacute;ż portfolio z projekt&oacute;w wykonanych w trakcie nauki. To Twoja przepustka do świata analizy danych.</p>

1.jpg

Jak zostać analitykiem danych w 7 miesięcy bez wychodzenia z domu?

Kobieta siedzi przed komputerem i myśli, jak zostać analitykiem danych

jak-zostac-analitykiem-danych-w-7-miesiecy-bez-wychodzenia-z-domu

<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Z tekstu dowiesz się:</strong></p>
<ul>
<li>jakie są gł&oacute;wne zawody związane z Big Data,</li>
<li>czym zajmuje się Data Analyst,</li>
<li>co należy do obowiązk&oacute;w Data Engineer,</li>
<li>za co jest odpowiedzialny Data Scientist,</li>
<li>kim jest i co robi Machine Learning Engineer,</li>
<li>jakich narzędzi używa się w projektach Data Science.</li>
</ul>
</div>
<p>Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist i Machine Learning Engineer &ndash; wszystkie te stanowiska znajdują się na pograniczu matematyki, statystyki i programowania. Należy jednak wiedzieć, że cele do kt&oacute;rych dążą osoby na tych stanowiskach, mocno się między sobą r&oacute;żnią. Jeśli chcesz rozwijać się w kierunku Data Science, to musisz wiedzieć, jaką wiedzę i umiejętności powinni posiadać poszczeg&oacute;lni specjaliści w tej dziedzinie. Dzięki temu dużo łatwiej w pełni świadomie wybierzesz kierunek swojego rozwoju. Czas więc rozebrać na czynniki pierwsze poszczeg&oacute;lne zawody związane z Big Data i pokazać Ci r&oacute;żne ścieżki rozwoju!</p>
<p><strong>Przeczytaj także artykuł:</strong> <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/data-science-co-musisz-wiedziec-by-zaczac-kariere-analityka-danych" target="_blank" rel="noopener">Data Science &ndash; co musisz wiedzieć, by zacząć karierę analityka danych?</a></p>
<h2>Data Analyst, czyli <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/analityk-danych-zawodem-przyszlosci">analityk</a> Big Data</h2>
<div style="font-weight: lighter;">
<p>Analitycy danych to specjaliści odpowiedzialni za:</p>
<ul>
<li>przetwarzanie danych,</li>
<li>tworzenie raport&oacute;w,</li>
<li>podsumowywanie i wizualizowanie informacji zawartych w danych.</li>
</ul>
</div>
<p>Analityk pomaga firmom wykorzystywać biznesowy potencjał danych. Jest on r&oacute;wnież odpowiedzialny za identyfikowanie kluczowych dla danej branży trend&oacute;w, dzięki przemyślanej analizie rynku i konkurencji. Aby analizować i interpretować dane, analitycy danych pracują z szeregiem r&oacute;żnorodnych narzędzi. Jeśli myślisz o tej ścieżce kariery, koniecznie rozwijaj swoje umiejętności techniczne, m.in. programowanie. Obecnie jest ono podstawą do analizowania dużych zbior&oacute;w danych. Analitycy muszą r&oacute;wnież posiadać kompetencje miękkie. Przydają się one np. podczas przedstawiania wynik&oacute;w analizy i budowania historii na podstawie danych.</p>
<p><strong>Wykorzystywane narzędzia oraz języki programowania: </strong>Microsoft Excel, Python, SAS, SQL, Tableau.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Gł&oacute;wne obowiązki <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/analityk-danych-zawodem-przyszlosci">analityka danych</a>:</strong></p>
<ul>
<li>zbieranie i gromadzenie danych oraz identyfikowanie nowych źr&oacute;deł danych,</li>
<li>oczyszczanie, przetwarzanie i analizowanie danych w celu wydobycia wartościowych informacji,</li>
<li>przedstawianie wynik&oacute;w w raportach, aby pom&oacute;c zespołowi zarządzającemu w podejmowaniu decyzji.</li>
</ul>
</div>
<p><strong>Przeczytaj także artykuł:</strong> <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/umiejetnosci-analityka-danych-potrzebne-do-procesu-data-science" target="_blank" rel="noopener">Umiejętności analityka danych potrzebne do procesu Data Science</a></p>
<h2>Data Engineer &ndash; poznaj inżyniera danych</h2>
<p>Data Engineer tworzy środowisko pracy i repozytorium danych, w kt&oacute;rym pracuje Data Scientist i Data Analyst. Dba o to, aby z technicznego punktu widzenia, wszystko działało, a infrastruktura wspierająca bazy danych i procesy była niezawodna. Inżynier danych koncentruje się na projektowaniu i architekturze, dlatego w mniejszym stopniu potrzebuje rozbudowanych umiejętności analitycznych. Do jego zadań należy także testowanie nowych narzędzi oraz technologii, możliwych do wykorzystania w przyszłych projektach. Jest to stanowisko wysoce techniczne, wymagające doświadczenia i umiejętności w takich dziedzinach jak <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/czy-mozesz-nauczyc-sie-programowania-od-zera">programowanie</a>, matematyka oraz informatyka.</p>
<p><strong>Wykorzystywane narzędzia i języki programowania: </strong><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/czym-jest-sql-i-do-czego-sluzy">SQL</a>, Python, MapReduce, Hive, Apache Spark, Scala, Docker, Hadoop, Kubernetes.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Gł&oacute;wne obowiązki Data Engineer:</strong></p>
<ul>
<li>rozwijanie, budowanie, testowanie i utrzymywanie architektury,</li>
<li>pozyskiwanie danych i opracowanie proces&oacute;w zestawiania ich,</li>
<li>przygotowanie danych dla modeli predykcyjnych i preskryptywnych.</li>
</ul>
</div>
<h2>Mistrz danych, czyli Data Scientist</h2>
<p><strong>Data Scientist &ndash; co to? </strong>Kto to? Odpowiedź brzmi: to Mistrz Yoda świata danych. Jego gł&oacute;wną rolą jest pomoc organizacjom w przekształcaniu surowych danych w wartościowe wnioski. Jednak robi to w bardziej złożony spos&oacute;b niż analitycy danych.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p>Data Scientist stosuje:</p>
<ul>
<li>elementy statystyki,</li>
<li>uczenie maszynowe,</li>
<li>analitykę do rozwiązywania kluczowych problem&oacute;w biznesowych.</li>
</ul>
</div>
<p>Oczekuje się od niego wysoce rozwiniętych umiejętności programistycznych, zdolności do projektowania nowych algorytm&oacute;w i obsługi dużych ilości danych. Data Scientist powinien także wyr&oacute;żniać się dociekliwością w eksploracji danych, umiejętnością zadawania właściwych pytań i zdolnością formułowania oraz dostarczania interesujących wniosk&oacute;w.</p>
<p><strong>Wykorzystywane narzędzia i języki programowania:</strong> Python, R, Scala, Apache Spark, Hadoop.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Gł&oacute;wne obowiązki Data Scientist:</strong></p>
<ul>
<li>przewidywanie problem&oacute;w i wyznaczanie nowych pytań biznesowych,</li>
<li>projektowanie algorytm&oacute;w i modeli, kt&oacute;re automatyzują analizę danych,</li>
<li>analiza Big Data z wykorzystaniem najnowocześniejszych metod.</li>
</ul>
</div>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/fa8fe1d18f11ea7cd9d9ff64cc9fd09cb6406c57.png" alt="Grafika z tekstem: Czy wiesz, że&hellip; W 2012 roku magazyn Harvard Business Review ogłosił zaw&oacute;d Data Scientist najseksowniejszym zawodem XXI wieku." /></p>
<h2>Specjalista od uczenia maszynowego &ndash; Machine Learning Engineer</h2>
<div style="font-weight: lighter;">
<p>Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji oparta na założeniu, że systemy na podstawie danych mogą:</p>
<ul>
<li>uczyć się,</li>
<li>zidentyfikować wzorce,</li>
<li>podejmować decyzje.</li>
</ul>
</div>
<p><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/uczenie-maszynowe-jak-sztuczna-inteligencja-rozwija-swoj-umysl">Algorytmy uczenia maszynowego</a> stoją za prawie wszystkimi wsp&oacute;łczesnymi osiągnięciami <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/start-w-branzy-it-od-czego-zaczac">IT</a>. A Machine Learning Engineer zajmuje się projektowaniem tych algorytm&oacute;w, kt&oacute;re samodzielnie odnajdują wzorce w danych. Tak jak Data Scientist inżynierowanie uczenia maszynowego nadają wartość dużym zbiorom danych. Kluczowym elementem r&oacute;żnicującym te dwa stanowiska jest jednak analityka predykcyjna, czyli wykorzystywanie technik uczenia maszynowego do określenia prawdopodobieństwa przyszłych wynik&oacute;w na podstawie danych historycznych. Można więc powiedzieć, że inżynier uczenia maszynowego tworzy środowisko, kt&oacute;re pomaga &ldquo;przewidzieć przyszłość&rdquo;.</p>
<p><strong>Wykorzystywane narzędzia i języki programowania: </strong>Python, R, Jupyter Notebook, Apache Mahout, Apache Lucene, Hadoop.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Gł&oacute;wne obowiązki Machine Learning Engineer:</strong></p>
<ul>
<li>pisanie kodu oraz rozwijanie modeli uczenia maszynowego;</li>
<li>analizowanie dużych i złożonych zbior&oacute;w danych w celu uzyskania wartościowych spostrzeżeń;</li>
<li>badanie i wdrażanie najlepszych praktyk w celu poprawy istniejącej infrastruktury uczenia maszynowego.</li>
</ul>
</div>
<h2>Kluczowe r&oacute;żnice pomiędzy zawodami w Data Science</h2>
<p><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/analityk-danych-zawodem-przyszlosci">Analityk danych</a> koncentruje się wok&oacute;ł pozyskiwania, oczyszczania i przetwarzania danych. Jego zadania są też bardziej szczeg&oacute;łowe. Następnie mamy inżyniera danych, kt&oacute;ry dzięki rozwiniętej wiedzy z programowania buduje i utrzymuje architekturę Big Data. Data Scientist ma więcej obowiązk&oacute;w niż analityk danych i bardziej zr&oacute;żnicowaną wiedzę. On też jest m&oacute;zgiem całej operacji i planuje cały proces. Uzupełnieniem tego zespołu jest inżynier uczenia maszynowego, kt&oacute;ry tworzy algorytmy pozwalające przewidywać wyniki dla przyszłych danych. Należy podkreślić, że om&oacute;wione cztery stanowiska są wzajemnie uzupełniającymi się członkami tego samego zespołu zajmującego się danymi. To ogniwa w tym samym łańcuchu i wszystkie są r&oacute;wnie potrzebne.</p>
<p><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/analityk-danych"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/cb513c82ba84659a989c86a61ded75d82c066c84.jpeg" alt="Baner reklamowy Data Lab - ścieżki rozwoju kompetencji analityka danych" /></a></p>
<h2>Zaw&oacute;d analityka danych na wyciągnięcie ręki!</h2>
<p>Big Data to wszechobecny trend, a specjaliści z tej dziedziny są rozchwytywani na rynku pracy. Jeżeli zastanawiasz się nad karierą w tej dziedzinie, to nie czekaj dłużej i zdobądź kompetencje analityka danych dzięki <strong>kursowi Analityk Danych</strong> &ndash; kompleksowemu szkoleniu rozwijającemu umiejętności analityczne.</p>

2.jpg

Kluczowi gracze, czyli stanowiska w projektach Big Data

Stanowiska w projektach Big Data - zdjęcie główne

kluczowi-gracze-czyli-stanowiska-w-projektach-big-data

<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Z tekstu dowiesz się:</strong></p>
<ul>
<li>czy analiza danych w excelu to dobry pomysł,</li>
<li>jakich umiejętności potrzebuje analityk danych,</li>
<li>czym jest proces Data Science,</li>
<li>jak wygląda <strong>analiza Big Data</strong>.</li>
</ul>
</div>
<p><strong>Przeczytaj także:</strong> <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/data-science-co-musisz-wiedziec-by-zaczac-kariere-analityka-danych" target="_blank" rel="noopener">Data Science &ndash; co musisz wiedzieć, by zacząć karierę analityka danych?</a></p>
<h2>6 umiejętności analityka danych</h2>
<p>Data Analyst, czyli osoba zajmująca się m.in. analizą baz danych, powinien posiadać zestaw określonych kompetencji. Dzięki nim <strong>praca z Big Data oraz efektywna analiza danych </strong>są możliwe.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<ol>
<li><strong>Zdolności analityczne</strong> &ndash; to oczywiście bardzo szerokie pojęcie, ale jeśli często pytasz &bdquo;dlaczego&rdquo;, lubisz badać r&oacute;żne opcje, odnajdujesz się w doszukiwaniu się błęd&oacute;w oraz wynajdywaniu r&oacute;żnych prawidłowości (lub odstępstw od nich), to analiza Big Data jest dziedziną dla Ciebie;</li>
<li><strong>Znajomość zagadnień matematycznych </strong>&ndash; nie da się ukryć, że analiza danych to praca z liczbami. Nie możesz więc się ich bać! Ale spokojnie &ndash; już podstawy, kt&oacute;re znasz ze szkoły czy studi&oacute;w, umożliwią Ci skutecznie wnioskować w oparciu o dane liczbowe czy statystyczne;</li>
<li><strong>Znajomość podstaw statystyki</strong> &ndash; okażą się przydatne podczas formułowania hipotez statystycznych oraz podczas analizy eksploracyjnej;</li>
<li><strong><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/czy-mozesz-nauczyc-sie-programowania-od-zera">Programowanie</a></strong> &ndash; jak być może już wiesz, język programowania Python wyr&oacute;żnia się bardzo uniwersalnym zastosowaniem. A <strong>przetwarzanie i analiza danych w języku Python</strong> z każdym dniem staje się coraz bardziej powszechną praktyką;</li>
<li><strong><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/wizualizacja-danych">Wizualizacja danych</a></strong> &ndash; przedstawianie danych w bardziej przystępnej i zrozumiałej formie to konieczność. Na szczęście znajomość podstawowych zasad wizualnej prezentacji danych oraz obsługi popularnych narzędzi (np. Tableau czy GeoPandas) znacznie Ci to ułatwi;</li>
<li><strong>Storytelling danych</strong> &ndash; analiza danych &bdquo;kończy się&rdquo; ich umiejętnym przekazaniem innym &ndash; np. szefom czy klientom. Warto więc przekładać dane na interesujące historie, kt&oacute;re przykują ich uwagę i zapadną w pamięć.</li>
</ol>
</div>
<p>Zobacz, jak wygląda <strong>mapa umiejętności specjalist&oacute;w Data Science</strong>:</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/bb840db1867bcd6ee90b0bb28b515155326d0c84.png" alt="Tabela umiejętności analityka danych - grafika" /></p>
<p>Po co jednak to wszystko? Oczywiście do pracy i umiejętnego przeprowadzania procesu Data Science!</p>
<h2>Co to jest proces Data Science?</h2>
<p>Data Science polega na wyciąganiu wniosk&oacute;w z dużej ilości danych przy użyciu r&oacute;żnych metod badawczych. Proces Data Science to wiodąca metoda analizy danych, dzięki kt&oacute;remu wyciągasz wiarygodne wnioski.</p>
<p>Analityk danych pracuje więc zgodnie z procesem Data Science. Potrzebne są do tego określone kompetencje. A my chcemy pom&oacute;c Ci je zdobyć, dzięki <strong>kursowi Analityk Danych</strong>, ścieżce rozwoju kompetencji Data Science. <strong>Prowadzi Cię ona krok po kroku przez najważniejsze elementy procesu Data Science.</strong></p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/582129757c9f6965c1c5a839821d17d24451d9b0.png" alt="Graf pokazujący proces Data Science krok po kroku" /></p>
<h2>Elementy procesu Data Science</h2>
<p>Proces analizy danych Data Science składa się z ok. 6 konkretnych etap&oacute;w. Oto one:</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/4b93adce6b453f3d3b5b1a6181bc71b747f15349.jpeg" alt="Proces Data Science - grafika z napisem: etap 1: zdefiniowanie problemu" /></p>
<p>Wszystko zaczyna się od trafnie zadanych pytań i umiejętnego przełożenia ich na konkretne, dobrze zdefiniowane problemy.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Potrzebne umiejętności:</strong></p>
<ul>
<li>analiza,</li>
<li>matematyka,</li>
<li>statystyka,</li>
</ul>
</div>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/075be5b6ce4f06d68ab43fff95f463a43f2e0530.jpeg" alt="Proces Data Science - grafika z tekstem: Etap 2: zbieranie danych" /></p>
<p>Zbieranie informacji z r&oacute;żnych źr&oacute;deł, stron czy system&oacute;w wymaga znajomości programowania. Przetwarzanie i analiza danych to ten obszar, w kt&oacute;rym kr&oacute;luje język Python. Dzięki niemu poprawnie wyodrębnisz dane do użytecznego formatu: .cvs, json czy xml i przygotujesz się do pracy z nimi.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Potrzebne umiejętności:</strong></p>
<ul>
<li>programowanie.</li>
</ul>
</div>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/844903899379bdabadee75b7aa5720a5327405ee.jpeg" alt="Proces Data Science - grafika z napisem: Etap 3: Czyszczenie i przetwarzanie danych" /></p>
<p>Czyszczenie danych z wartości brakujących, uszkodzonych lub podatnych na błędy oraz ich przetwarzanie r&oacute;wnież jest możliwe dzięki umiejętności programowania. To kluczowe dla każdego analityka danych, kt&oacute;ry pracuje na dużych zbiorach danych.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Potrzebne umiejętności:</strong></p>
<ul>
<li>programowanie.</li>
</ul>
</div>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/dbae108610aa48cf35f8ab38ab5509e5365ba2c7.jpeg" alt="Proces Data Science - grafika z napisem: Etap 4: Eksploracja danych oraz zdefiniowanie nowych zmiennych" /></p>
<p>Podstawy statystyki w połączeniu z językami programowania pomogą zidentyfikować wzorce, wyodrębnić cechy i badać uzyskane wcześniej dane. To uczyni Twoją pracę bardziej efektywną i przede wszystkim skuteczną.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Potrzebne umiejętności:</strong></p>
<ul>
<li>programowanie,</li>
<li>statystyka.</li>
</ul>
</div>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/f290d31e4b30ce6e3a517e047b74ee85a7a0c90e.jpeg" alt="Proces Data Science - grafika z napisem: Etap 5: Pogłębiona analiza danych*" /></p>
<p>Na tym etapie przydaje się zrozumienie zasad machine learningu. Są one wykorzystywane m.in. do tworzenia modeli predykcyjnych i dogłębnej analizy danych dostępnych np. w bazach. To wyższy stopień wtajemniczenia, kolejny krok po kursie Analityk Danych.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Potrzebne umiejętności:</strong></p>
<ul>
<li>machine learning.</li>
</ul>
</div>
<p>* Ten element procesu wykracza poza umiejętności niezbędne na stanowisku juniorskim, dlatego program kurs&oacute;w Analityk Danych go nie obejmuje.</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/d2d0a8ef3c1c783f7f37f74fba093c46530468cd.jpeg" alt="Proces Data Science - grafika z napisem: Etap 6: prezentacja wynik&oacute;w analizy" /></p>
<p>Przy pomocy najpopularniejszych na rynku narzędzi będziesz wizualizować wyniki analizy i stosować storytelling danych. Dzięki temu przeprowadzone przez Ciebie analizy i będą łatwiejsze do zrozumienia i staną się bazą do podejmowania lepszych decyzji.</p>
<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Potrzebne umiejętności:</strong></p>
<ul>
<li>wizualizacja danych,</li>
<li>storytelling danych.</li>
</ul>
</div>
<p><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/analityk-danych"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/cb513c82ba84659a989c86a61ded75d82c066c84.jpeg" alt="Baner reklamowy Data Lab - ścieżki rozwoju kompetencji analityka danych" /></a></p>
<h2>Zostań analitykiem danych w 7 miesięcy</h2>
<p>Analityk danych od 2012 roku jest nazywany najseksowniejszym zawodem. Data Science i analiza danych to r&oacute;wnież &ndash; nie ma co ukrywać &ndash; jedne z najszybciej rozwijających się dziedzin.</p>
<p>Właśnie dlatego w ofercie Coders Lab znajdziesz <strong><span style="color: #626262;">&ndash;</span>kurs Analityk Danych</strong>, czyli kompleksowe szkolenie rozwijający kompetencje Data Science. Umożliwia on nauczenie się m.in. podstaw statystyki, analizy danych, programowania oraz wizualizacji danych. A wszystko w oparciu o autorski program i pod okiem doświadczonych ekspert&oacute;w.</p>
<p><strong>Przeczytaj także:</strong> <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/analityk-danych-zawodem-przyszlosci" target="_blank" rel="noopener">Analityk danych zawodem przyszłości</a></p>

3.jpg

Analityk danych - umiejętności, metody, podstawy, wymagania. Jak analizować dane?

Zdjęcie nagłówkowe do tekstu 6 umiejętności analityka danych, których potrzebujesz, by przeprowadzić proces analizy Data Science

umiejetnosci-analityka-danych-potrzebne-do-procesu-data-science

Umiejętności analityka danych potrzebne do procesu Data Science

<div style="font-weight: lighter;">
<p><strong>Z tekstu dowiesz się:</strong></p>
<ul>
<li><strong>co to jest Data Science</strong> i jak wyglądały jego początki,</li>
<li>w jakich zawodach można pracować z Data Science,</li>
<li>na jakich elementach opiera się praca w Data Science,</li>
<li>w jakich branżach może być potrzebna praca z danymi,</li>
<li>czy warto zainteresować się Data Science,</li>
<li>jak wygląda rynek Data Science w Polsce.</li>
</ul>
<p>Na koniec podpowiemy Ci także, <strong>jak zacząć przygodę z Data Science</strong> z Coders Lab.</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/ff7e2a951fe24455503ad2ae6cd8c34ab762588c.png" alt="Grafika z tekstem: Internauci generują codziennie około dw&oacute;ch i p&oacute;ł tryliona bajt&oacute;w danych" /></p>
<h2>Co to jest Data Science?</h2>
<p>Dane są uznawane za ropę XXI wieku i od wielu lat pojawiają się w czoł&oacute;wce <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/trendy-w-it-2022-zobacz-5-rzeczy-ktore-rozgrzewaja-nasza-branze" target="_blank" rel="noopener">trend&oacute;w w branży IT</a>. Wynika to z faktu, że internauci generują codziennie około 2,5 tryliona bajt&oacute;w danych. Z każdym lajkiem na Facebooku, wrzuceniem zdjęcia na Instagramie, czy też zrobieniem zakup&oacute;w w sklepie internetowym generujemy nowe informacje, kt&oacute;re odpowiednio przetworzone dostarczają określone wzorce.</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/dc1b3d6a2ad8e760bae457b30ae55dca4f99fd67.png" alt="Grafika z tekstem: Czy wiesz, że&hellip;Data Science to nie to samo co Big Data. Te dwa zjawiska &ndash; choć ściśle ze sobą związane &ndash; nie oznaczają tego samego." /></p>
<p>Wspomniana wyżej ogromna skala danych doczekała się własnego terminu &ndash; <strong>Big Data. Co to</strong> jednak znaczy dokładnie? <strong>Definicja Big Data</strong> m&oacute;wi, że są to pochodzące z wielu r&oacute;żnych źr&oacute;deł duże zbiory danych, do kt&oacute;rych przetworzenia są potrzebne <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/nowe-technologie-must-have-na-rynku-pracy-podsumowanie">nowe technologie</a>.</p>
<p><strong>Data Science</strong> &ndash; zgodnie z definicją &ndash; <strong>to z kolei dziedzina badań</strong>, kt&oacute;ra łączy wiedzę specjalistyczną, umiejętności programistyczne oraz wiedzę z zakresu matematyki i statystyki. Celem jest, aby przy wykorzystaniu szeregu metod badawczych, algorytm&oacute;w i proces&oacute;w wydobyć z dużej ilości danych istotne wnioski i prawidłowości.</p>
<h2>Początki Data Science</h2>
<p>Data Science jako oddzielna dyscyplina naukowa została wyodrębniona stosunkowo niedawno. Powstała z potrzeby stworzenia nowych zawod&oacute;w związanych z pracą z ogromną ilością danych, kt&oacute;re z każdym dniem nabierają coraz większego znaczenia &ndash; zar&oacute;wno dla świata nauki, biznesu, jak i po prostu naszej codzienności.</p>
<p>Termin Data Science powstał w 1974 r., kiedy to Peter Naur &ndash; duński pionier programowania &ndash; zaproponował go jako alternatywną nazwę dla informatyki. Jednak w 2001 roku amerykański informatyk William S. Cleveland w tekście &bdquo;Data Science: An Action Plan for Expanding the Technical Areas of Statistics&rdquo; postawił sobie za cel wprowadzenie Data Science jako oddzielnej dyscypliny odnoszącej się do analityki.</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/fa8fe1d18f11ea7cd9d9ff64cc9fd09cb6406c57.png" alt="Grafika z tekstem: Czy wiesz, że&hellip; W 2012 roku magazyn Harvard Business Review ogłosił zaw&oacute;d Data Scientist najseksowniejszym zawodem XXI wieku." /></p>
<h2>Dlaczego Data Science jest tak istotne?</h2>
<p>Początkowo dane były gł&oacute;wnym obiektem zainteresowania podmiot&oacute;w naukowych, kt&oacute;re wykorzystywały je do r&oacute;żnego rodzaju badań i tworzenia nowych teorii badawczych. Z czasem dane stały się prawdziwą żyłą złota oraz kluczowym elementem zainteresowania firm.</p>
<p>Dlaczego?</p>
<p>Szacuje się, że <strong>90% danych na świecie powstało w ciągu ostatnich dw&oacute;ch lat</strong>. Użytkownicy Facebooka &ndash; dla prostego przykładu &ndash; przesyłają 10 milion&oacute;w zdjęć na godzinę. Już to można traktować jako ogromny zbi&oacute;r danych. Jeżeli pozostawimy je nietknięte, to nie przyniosą one żadnych wymiernych korzyści. Będą po prostu przesłanymi zdjęciami. Jeśli jednak odpowiednio je przeanalizować, a wyniki zinterpretować, naszym oczom ukażą się ciekawe schematy, często kluczowe dla określania strategii rozwojowych wielu przedsiębiorstw. To właśnie tutaj wkracza nauka o danych, kt&oacute;ra ujawnia trendy i generuje cenne informacje.</p>
<p><strong>Dane pozyskane dzięki klientom, procesom i użytkownikom pomagają organizacjom m.in.:</strong></p>
<ul>
<li>zwiększać wydajność,</li>
<li>zmniejszać ryzyko biznesowe,</li>
<li>ulepszać programy marketingowe i sprzedażowe.</li>
</ul>
<p>Jakie produkty są najczęściej kupowane przez klient&oacute;w? Kt&oacute;re trasy lotnicze cieszą się największą popularnością? Kt&oacute;re filmy na Netflix cieszą się największym zainteresowaniem? Odpowiedzi na te pytania znajdziesz właśnie wśr&oacute;d odpowiednio przeanalizowanych danych.</p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/f153c91c55c6995557028a5dab4a6573241c016a.jpeg" alt="Grafika z tekstem: Python to język programowania najczęściej wykorzystywany do analizy danych. Poznaj jego praktyczne zastosowanie na kursie Analityk Danych!" /></p>
<h2>Kto jest kim w świecie Data Science?</h2>
<p>Data Science to pojęcie bardzo szerokie znaczeniowo. Nic więc dziwnego, że wraz z jego użyciem (i rozwojem) pojawia się szereg zawod&oacute;w związanych z tą dziedziną. Ich nazwy niestety są często używane zamiennie, co jest błędem. Można między nimi wskazać istotne r&oacute;żnice i naprawdę warto o tym wiedzieć. Zwłaszcza jeżeli interesuje Cię dana ścieżka rozwoju.</p>
<ul>
<li><strong>analityk danych (Data Analyst)</strong> &ndash; przetwarza i eksportuje istniejące informacje zawarte w danych, aby m&oacute;c wyodrębnić istotne wnioski;</li>
<li><strong>mistrz danych (Data Scientist)</strong> &ndash; jest odpowiedzialny za wszystkie etapy procesu Data Science, zajmuje się planowaniem, realizacją i kontrolą całego projektu. Dodatkowo zajmuje się złożoną analizą dużych zbior&oacute;w danych (Big Data) oraz potrafi dostrzec szeroki kontekst swoich analiz;</li>
<li><strong>inżynier danych (Data Engineering)</strong> &ndash; zajmuje się projektowaniem, rozwojem i utrzymaniem system&oacute;w przetwarzania i przechowywania danych;</li>
<li><strong>inżynier uczenia maszynowego (Machine Learning Engineering)</strong> &ndash; jest odpowiedzialny za tworzenie algorytm&oacute;w, kt&oacute;re w oparciu o istniejące dane pozwalające z pewnym prawdopodobieństwem przewidywać wyniki dla przyszłych danych.</li>
</ul>
<p>Pierwszy stopień wtajemniczenia w Data Science, czyli <strong>zaw&oacute;d analityka danych (Data Analyst), zdobędziesz na przykład dzięki kursowi Analityk Danych</strong> &ndash; kompleksowej ścieżce rozwoju umiejętności analitycznych. Składają się na nią m.in. cztery unikatowe kursy. Podstawy statystyki, analizy danych, programowania czy też wizualizacji danych nie będą już kryć przed Tobą tajemnic!</p>
<h2>Proces Data Science &ndash; na czym polega praca analityka danych?</h2>
<p>Proces, jakiemu są poddawane dane, jest określany jako cykl życia Data Science. W zależności od wybranego modelu cykl ten składa się z 6 lub 7 etap&oacute;w. Jest to też zazwyczaj proces iteracyjny (łac. iteratio &ndash; powtarzanie), a nie liniowy.</p>
<p><strong>Na proces Data Science składają się m.in. następujące etapy:</strong></p>
<ul>
<li>zdefiniowanie problemu,</li>
<li>zbieranie danych,</li>
<li>czyszczenie i przetwarzanie danych,</li>
<li>eksploracja danych oraz zdefiniowanie nowych zmiennych,</li>
<li>pogłębiona analiza danych,</li>
<li>prezentacje wynik&oacute;w analizy.</li>
</ul>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/582129757c9f6965c1c5a839821d17d24451d9b0.png" alt="Graf pokazujący proces Data Science krok po kroku" /></p>
<p><strong>Przeczytaj także artykuł:</strong> <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/umiejetnosci-analityka-danych-potrzebne-do-procesu-data-science" target="_blank" rel="noopener">Umiejętności analityka danych potrzebne do procesu Data Science</a></p>
<h2>Zastosowania Data Science w r&oacute;żnych sektorach</h2>
<p>Data Science można wykorzystać do napędzania proces&oacute;w biznesowych. Niezależnie od branży i wielkości, organizacje, kt&oacute;re chcą pozostać konkurencyjne, muszą efektywnie rozwijać się w oparciu o Data Science lub ryzykować pozostanie w tyle.</p>
<p><strong>Oto kilka przykład&oacute;w zastosowania Data Science w r&oacute;żnych branżach:</strong></p>
<ul>
<li><strong>E-commerce</strong> &ndash; sklepy internetowe mogą analizować zachowania i wzorce zakupowe klient&oacute;w, aby zarządzać liczbą posiadanych produkt&oacute;w. Nauka o danych pozwala też na tworzenie spersonalizowanych rekomendacji oraz pomaga w ukierunkowaniu reklam i promocji.</li>
<li><strong>Produkcja</strong> &ndash; Data Science odgrywa szczeg&oacute;lną rolę w optymalizacji zarządzania łańcuchem dostaw i dystrybucji. Pogłębiona analiza danych pozwala też na wykrywanie potencjalnych awarii na linii produkcyjnej przed ich wystąpieniem.</li>
<li><strong>Finanse i ubezpieczenia</strong> &ndash; banki oraz ubezpieczyciele analizują dane o swoich klientach w celu określenia możliwości dodatkowej sprzedaży. Firmy finansowe wykorzystują Data Science m.in. do tego, by określić, czy wnioskodawca o pożyczkę jest wypłacalny.</li>
<li><strong>Spedycja i logistyka</strong> &ndash; firmy kurierskie i dostawcy usług logistycznych wykorzystują naukę o danych do optymalizacji tras i harmonogram&oacute;w dostaw, a także wyboru najlepszych środk&oacute;w transportu dla przesyłek.</li>
</ul>
<p>W kontekście branż i zastosowań analizy danych ważne jest r&oacute;wnież to, że nigdy nie jest za p&oacute;źno, by zacząć. Nie ma więc znaczenia, czy dopiero zaczynasz swoją drogę, czy też już od dawna pracujesz np. w finansach czy e-commerce. W każdej chwili warto rozwijać się, zdobywać kompetencje przyszłości i kształcić w kierunku Data Science. <strong>Analityk Danych, czyli nasz kompleksowy kurs rozwijający kompetencje Data Science, nie tylko nauczy Cię analizy od podstaw, ale też pozwoli uporządkować oraz usystematyzować dotychczasową wiedzę.</strong></p>
<p><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/ee24349d5cb1bb0771a84900d39518b561c0380a.png" alt="Grafika z napisem: Średnie wynagrodzenie analityka biznesowego według raportu Coders Lab wynosi 9 700 zł miesięcznie." /></p>
<h2>Rynek Data Science w Polsce</h2>
<p>Specjaliści związani z Data Science są nieustannie pożądani na rynku pracy, a fakt, że coraz więcej firm i sektor&oacute;w zaczyna pracować z Big Data, umacnia <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/analityk-danych-zawodem-przyszlosci" target="_blank" rel="noopener">analitykę danych jako jedną z gł&oacute;wnych kompetencji przyszłości</a>.</p>
<p>W praktyce oznacza to, że Data Analyst czy też Data Scientist już teraz mogą uzyskać wysokie wynagrodzenie i cieszyć się wyborem dostępnych miejsc pracy. Trendy wskazują, że z roku na rok będą plasować się na podium najlepiej opłacanych specjalist&oacute;w w branży <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/start-w-branzy-it-od-czego-zaczac">IT</a>.</p>
<p>Na uwagę zasługuje r&oacute;wnież fakt, że wraz z pandemią koronawirusa pojawiły się ogłoszenia oferujące możliwość pracy zdalnej &ndash; także dla specjalist&oacute;w związanych z Data Science. Prognozy przewidują, że tendencja ta się utrzyma i analitycy danych oraz Data Scientist coraz częściej będą mogli liczyć na możliwości elastycznej pracy niezależnej od lokalizacji.</p>
<p><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/analityk-danych"><img style="display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;" src="https://dev-api.coderslab.pl/uploads/media/default/0001/05/cb513c82ba84659a989c86a61ded75d82c066c84.jpeg" alt="Baner reklamowy Data Lab - ścieżki rozwoju kompetencji analityka danych" /></a></p>
<h2>Wejdź do świata danych!</h2>
<p>W momencie czytania przez Ciebie tego artykuły na świecie zostały wygenerowane kolejne miliony danych. Przy tak wielu organizacjach poszukujących możliwości wykorzystania zebranych przez siebie informacji, jest to odpowiedni czas na rozpoczęcie kariery w analityce. <strong>Sprawdź więc kurs Analityk Danych &ndash; nowość w ofercie naszych kurs&oacute;w &ndash; i poznaj <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/data-scientist">Data Science od podstaw</a>.</strong></p>
<p>Pamiętaj też, że kurs Analityk Danych to szansa na wykorzystanie swojego budżetu szkoleniowego w pracy! Zbierz argumenty, przedstaw je szefowi i poproś go o dofinansowanie Twojego rozwoju w kierunku analizy danych.</p>
</div>

4.jpg

Data Science (Data Scientist) - co to, jak zacząć, czym się zajmuje?

Zdjęcie nagłówkowe do tekstu Data Science - co musisz wiedzieć, by zacząć karierę analityka danych?

data-science-co-musisz-wiedziec-by-zaczac-kariere-analityka-danych

Data Science – co musisz wiedzieć, by zacząć karierę analityka danych?

<h2>Analityk &ndash; kto to jest? Czym się zajmuje?</h2>
<p>Czym zajmuje się analityk danych? Ot&oacute;ż <span style="font-weight: bold;">jego zadaniem jest rozumienie informacji i zidentyfikowanie sposob&oacute;w przekształcenia ich w praktyczne strategie biznesowe za pomocą zaawansowanych program&oacute;w komputerowych</span>. Dzięki temu pomagają firmom w wykorzystaniu prawdziwego potencjału danych, aby pozytywnie wpływać na rozw&oacute;j danego biznesu. Ponadto zajmują się analizą rynku i konkurencji, aby identyfikować kluczowe trendy w danej branży. Bardzo ważną kwestią jest ocena realnego ryzyka przed decyzją podjęcia określonych działań przez firmę. Może on także dokonywać analizy wstępnej bądź zostać wytypowanym do usuwania błęd&oacute;w krytycznych.</p>
<p>W tym celu konieczne jest uporządkowanie danych oraz znalezienie w nich wzorc&oacute;w, kt&oacute;re pozwolą je prawidłowo przetworzyć i przeanalizować. Na tym jednak nie kończy się praca analityka, ponieważ musi on także dobrze zaraportować analizę, przedstawić swoje wnioski oraz zwizualizować te dane. Wszystko jednak zależy od wybranego stanowiska, ponieważ ścieżka kariery w zawodzie analityka danych może układać się bardzo r&oacute;żnie &ndash; o czym dowiesz się także w tym tekście!</p>
<h2>Jak zostać analitykiem danych?</h2>
<p><span style="font-weight: bold;">Bardzo często specjalizacja w analizie danych jest kolejnym krokiem dla os&oacute;b związanych z technologią IT</span>, inżynierią komputerową, programowaniem lub statystyką. Jednakże nie zawsze jest to regułą, ponieważ ścieżka każdego z nas może wyglądać zupełnie inaczej.</p>
<p>Tak naprawdę wszyscy ci, kt&oacute;rzy są zainteresowani pracą jako analityk danych, bez względu na wcześniejsze doświadczenie zawodowe, mogą się przebranżowić. Jednakże wymaga to odpowiedniego podejścia do tematu, systematycznej nauki i posiadania konkretnych cech, takich jak zdolność logicznego myślenia.</p>
<h3>Rozwinięte umiejętności matematyczne i nie tylko!</h3>
<p>Osobę, kt&oacute;rą interesuje kariera w <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/start-w-branzy-it-od-czego-zaczac">IT</a> jako analityk danych, powinna cechować <span style="font-weight: bold;">dociekliwość, chęć eksperymentowania z r&oacute;żnymi metodami analitycznymi oraz umiejętność wyciągania wniosk&oacute;w</span>. Analityk musi być w stanie pracować nie tylko z innymi wsp&oacute;łpracownikami o tym samym profilu. Jak się okazuje, ma on r&oacute;wnież często kontakt z innymi osobami, na kt&oacute;re ma wpływ jego praca, a nie są one ekspertami w tej dziedzinie. Stąd też <span style="font-weight: bold;">bardzo istotna jest tutaj komunikacja</span>.</p>
<p>Analityk powinien w przejrzysty spos&oacute;b przekazywać i prezentować swoje wnioski, aby ułatwić zrozumienie danego zagadnienia kolegom z innych zespoł&oacute;w. Oczywiście znajomość języka angielskiego, zar&oacute;wno na poziomie użytkowym, jak i technicznym, jest ważną cechą <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/umiejetnosci-analityka-danych-potrzebne-do-procesu-data-science">analityka danych</a>, ponieważ zwykle będzie on pracował w środowisku, kt&oacute;re korzysta z niego każdego dnia.</p>
<h3>Na co jeszcze zwracają uwagę firmy informatyczne?</h3>
<p><span style="font-weight: bold;">Firmy coraz częściej kładą szczeg&oacute;lny nacisk na posługiwanie się językami programowania wykorzystywanych w analizie danych</span>. Powszechnie wymaganą umiejętnością w ogłoszeniach o pracę na to stanowisko jest <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/python-analiza-danych" target="_blank" rel="noopener">znajomość Pythona</a>. Według naszego <a href="https://media.user.com/uploads/lduvtk-coderslab/raport-analityk-danych-6375a692519e.pdf?utm_source=website&amp;utm_medium=button&amp;utm_campaign=Strona%20produktowa%20PAD" target="_blank" rel="noopener">opracowania &bdquo;Analityk danych &ndash; zaw&oacute;d z przyszłością</a>&rdquo; aż 61% stanowisk wymaga znajomości <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/czym-jest-sql-i-do-czego-sluzy">SQL</a> i/lub <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/pracujesz-w-finansach-powinienes-nauczyc-sie-pythona">Pythona</a>. Dotychczas wykorzystywany Microsoft Excel zaczął więc powoli ustępować bardziej rozwiniętym narzędziom, kt&oacute;re pozwalają wejść na wyższy poziom w dziedzinie analizy danych.</p>
<p>Dotychczas wykorzystywany Microsoft Excel zaczął więc powoli ustępować bardziej rozwiniętym narzędziom, kt&oacute;re pozwalają wejść na wyższy poziom w dziedzinie analizy danych.</p>
<h2>Możliwości kariery jako analityk danych</h2>
<p>Jedną z zalet tego zawodu jest fakt, że nie ogranicza się on do określonych sektor&oacute;w &ndash; <span style="font-weight: bold;">analityk&oacute;w danych zatrudniają firmy o wielu profilach działalności</span>. Korzyści z zatrudniania specjalist&oacute;w z tej dziedziny zauważają już nie tylko przedsiębiorstwa technologiczne, ale także tradycyjne sektory. Bankowość, doradztwo, ubezpieczenia i telekomunikacja są wymieniane jako te branże, kt&oacute;re obecnie najbardziej poszukują os&oacute;b na to stanowisko. Można być jednak pewnym, że analityka danych swoje zastosowanie znajduje r&oacute;wnież w pozostałych dziedzinach m.in.: w agrobiznesie, w marketingu, w e-commerce, czy też w logistyce i transporcie.</p>
<p><span style="font-weight: bold;">Zdobywając umiejętności z zakresu analizy danych, otwierasz sobie drzwi do szeregu specjalistycznych profesji</span>. Odpowiednio ukierunkowując swoją ścieżkę zawodową, możesz aplikować na r&oacute;żne stanowiska, na przykład te związane z odpowiadaniem za utrzymaniem jakości, dostępności i bezpieczeństwa danych oraz usprawnianie przechowywania i analiz finansowych danych.</p>
<p>Warto wziąć r&oacute;wnież pod uwagę, że analiza danych jest stosunkowo nowym trendem. <span style="font-weight: bold;">Doświadczenie w tej branży czasem podczas rekrutacji nie jest aż tak ważne, a przynajmniej nie najważniejsze</span>. Wszystko dlatego, że popyt na to stanowisko jest tak duży, że wiele firm nie może znaleźć specjalist&oacute;w w tej dziedzinie. Jest to zatem szansa dla junior&oacute;w &ndash; początkujących analityk&oacute;w danych, kt&oacute;rzy z odpowiednimi umiejętnościami mogą liczyć na atrakcyjne zatrudnienie.</p>
<p>Należy także podkreślić, że kompetencje analityczne doceniane są na rynku pracy bez względu na aplikowane stanowisko. W dobie postępującej cyfryzacji umiejętność analizowania danych stanowi przewagę konkurencyjną względem innych kandydat&oacute;w, a tym samym otwierają się nowe możliwości zatrudnienia.</p>
<h2>Kim jest analityk big data?</h2>
<p><a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/data-science-co-musisz-wiedziec-by-zaczac-kariere-analityka-danych">Data science</a> to dziedzina, kt&oacute;ra łączy r&oacute;żne obszary wiedzy, takie jak statystyka, informatyka, matematyka, uczenie maszynowe, analiza danych i biznes, w celu rozumienia, analizowania i wykorzystywania danych w celach biznesowych.</p>
<p>Jedną ze specjalizacji analityki danych jest właśnie analityk big data. <span style="font-weight: bold;">Ekspert ten bada i informacje pochodzące z r&oacute;żnych i niepowiązanych źr&oacute;deł. Opracowuje on też nowatorskie metody analityczne, oparte na programowaniu statystycznym i uczeniu maszynowym</span>.</p>
<p>Analityk big data to także osoba, zajmująca się analizowaniem dużych zbior&oacute;w danych (tzw. big data) w celu uzyskania cennych informacji i wskaz&oacute;wek biznesowych. Korzysta on z r&oacute;żnych narzędzi i technik analizy danych, takich jak modelowanie predykcyjne, eksploracja danych i wiele innych.</p>
<p>Podsumowując, gł&oacute;wnym zadaniem osoby na tym stanowisku jest zrozumienie i interpretacja danych, aby pom&oacute;c firmom i organizacjom podejmować bardziej trafne decyzje biznesowe. Może pracować w r&oacute;żnych dziedzinach, takich jak finanse, ubezpieczenia, e-commerce, zdrowie, nauka i technologia.</p>
<h2>Analityk danych &ndash; jakie korzyści dla firmy przynosi jego praca?</h2>
<p>Przede wszystkim, <span style="font-weight: bold;">analityk baz danych pomaga w lepszym zrozumieniu rynku oraz potrzeb klient&oacute;w</span>, co pozwala na dostosowanie oferty do ich oczekiwań. Dzięki analizie danych można r&oacute;wnież wykryć i analizować trendy sprzedaży oraz wzorce zachowań konsument&oacute;w, co umożliwia wprowadzenie innowacji oraz usprawnienie proces&oacute;w biznesowych.</p>
<p>Kolejną zaletą tego stanowiska w firmie jest <span style="font-weight: bold;">możliwość optymalizacji koszt&oacute;w</span>. Osoba na tym stanowisku potrafi przeanalizować dane finansowe i operacyjne przedsiębiorstwa, a następnie wskazać obszary, kt&oacute;re wymagają poprawy lub redukcji wydatk&oacute;w. Ponadto, dzięki analizie danych można <span style="font-weight: bold;">lepiej prognozować popyt na produkty czy usługi</span>, co pozwala na efektywniejsze zarządzanie zasobami oraz uniknięcie nadmiernych koszt&oacute;w magazynowania czy utraty klient&oacute;w z powodu braku towaru.</p>
<h3>Analityk danych a marketing i public relations</h3>
<p>Analityk danych może r&oacute;wnież wspierać dział marketingowy firmy w tworzeniu skutecznych kampanii reklamowych. Dzięki analizie informacji o klientach oraz ich preferencjach tworzy się spersonalizowane oferty czy komunikaty reklamowe, mające większe szanse trafić do odpowiedniej grupy docelowej. Ponadto analityk danych często pomaga w monitorowaniu efektywności kampanii oraz dostarczyć informacji na temat tego, jakie działania przynoszą najlepsze rezultaty.</p>
<p>Warto r&oacute;wnież zauważyć, że posiadanie analityka danych w firmie wpływa na poprawę jej wizerunku oraz pozycji rynkowej. Przedsiębiorstwo, kt&oacute;re korzysta z analizy danych i podejmuje decyzje oparte na faktach, jest postrzegane jako nowoczesne i profesjonalne. Dzięki temu może zdobyć zaufanie klient&oacute;w oraz partner&oacute;w strategii biznesowych, co przekłada się na długoterminowy sukces firmy.</p>
<h2>Perspektywy na rynku pracy dla analityk&oacute;w danych</h2>
<p><span style="font-weight: bold;">Analityka danych odgrywa istotną rolę w branży IT i z pewnością jeszcze przez wiele lat będzie jednym z najbardziej perspektywicznych zawod&oacute;w</span>. Postępujący proces cyfrowej transformacji, w kt&oacute;rym uczestniczy coraz więcej branż oraz rosnąca liczba urządzeń cyfrowych, powodują, że analitycy danych mogą spać spokojnie. Dla większości przedsiębiorstw efektywna analiza pozyskanych danych oraz podejmowanie na ich podstawie trafnych decyzji to obecnie kluczowe wyzwanie.</p>
<p>Rynek pracy stoi przed wyzwaniem zapełnienia luki wśr&oacute;d poszukiwanych kandydat&oacute;w o odpowiednich kompetencjach. Analityka danych stanowi więc szansę dla os&oacute;b, kt&oacute;re planują przekwalifikować się lub chcą rozszerzyć swoje kompetencje cyfrowe. Pamiętajmy jednak, by rozwijać swoje umiejętności miękkie i techniczne, ponieważ dadzą nam one nowe możliwości w coraz bardziej zdigitalizowanym świecie.</p>
<p>Wiesz już, z czym wiąże się praca analityka danych. <span style="font-weight: bold;">Jeśli planujesz zaistnieć w tym zawodzie, zapoznaj się z</span> <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/analityk-danych">kursem Data Lab &ndash; Analityk Danych</a>. Serdecznie zapraszamy także do poznania innych kurs&oacute;w, kt&oacute;re z pewnością pomogą Ci zdobyć nowe umiejętności techniczne i nie tylko!</p>
<p>&nbsp;</p>
<h2>FAQ:</h2>
<h3><span style="font-weight: bold;">Kto to analityk?</span></h3>
<p>Analityk danych to osoba, kt&oacute;ra odpowiada w firmie za analizą danych. Jego działania wspierają rozw&oacute;j biznesu w r&oacute;żnych sektorach, na przykład tym związanych z marketingiem, chociażby w celu oceny szans na powodzenie danej kampanii.</p>
<h3><span style="font-weight: bold;">Co robi analityk?</span></h3>
<p>Analityk danych bada dane pod r&oacute;żnych kątem. Wykorzystuje do tego zaawansowane programy komputerowe, zbiera informacje o trendach czy konkurencji. Określa też ewentualne ryzyko, jakie może nieść za sobą konkretne działanie.</p>
<h3><span style="font-weight: bold;">Czym zajmuje sie analityk danych big data czy <a href="https://beta.coderslab.pl/pl/blog/data-science-co-musisz-wiedziec-by-zaczac-kariere-analityka-danych">data scientist</a>?</span></h3>
<p>Analityk danych big data działa w specjalizacji, kt&oacute;ra znana jest jako data science. To obszar, kt&oacute;ry łączy r&oacute;żne dziedzin (matematyka, informatyka, machine lerning, statystyka) i z ich pomocą analizuje ogromne zbiory danych.</p>

business-man-expanding-futuristic-virtual-screen-modern-tablet.jpg

Analityk danych - co robi i czym się zajmuje? W IT i nie tylko

kompetencje przyszłości

analityk-danych-zawodem-przyszlosci

Analityk danych zawodem przyszłości

<p>Potwierdzam, że przeczytałem i akceptuję informacje dot. przetwarzania danych</p>

<p>Wypełniłeś/aś formularz kontaktowy, co oznacza, że jesteś zainteresowany/a naszą ofertą i oczekujesz kontaktu z naszej strony. Przed przesłaniem nam Twoich danych osobowych, zapoznaj się z dokładniejszymi <a href="https://coderslab.pl/pl/regulamin" target="_blank" rel="noopener">informacjami</a> na temat tego, jak będziemy je przetwarzać. Chcielibyśmy m&oacute;c przetwarzać Twoje dane w celu przekazywania Ci informacji na temat naszych usług. Jeśli nie będziesz już tym zainteresowany/a zawsze możesz się temu sprzeciwić. Spowoduje to, że zaprzestaniemy przetwarzania Twoich danych osobowych w tym celu.</p>

<p>Dziękujemy za przesłanie formularza. Właśnie zostałeś zapisany do naszego newslettera.</p>

Katowice

Lublin

Kraków

Poznań

Warszawa

Wrocław

Online

<p>Coders Lab to nowoczesna szkoła IT, umożliwiająca szybką zmianę zawodu oraz efektywne poszerzanie kompetencji cyfrowych. Skupia się się na przekazywaniu praktycznych umiejętności, kt&oacute;re w pierwszej kolejności są przydatne u pracodawc&oacute;w. Organizuje zar&oacute;wno intensywne kursy technologii webowych (m.in. JavaScript, Python, Java) jak i kursy zawodowe Tester Manualny, Tester Automatyczny czy Specjalista SEO.</p>
<p>Chcesz nas poznać bliżej? Skontaktuj się i wpadnij na kawę.</p>

CodersLabKontakt.png

sztuczna-inteligencja-kurs-icon.png

kurs AI, Sztuczna Inteligencja kurs self-learningowy Coders Lab

kurs-ai-dla-hr-icon-mobile.png

kurs-product-manager-it-mobile.png

Kurs Product Manager IT  w Coders Lab

content-marketing-coders-lab-kurs.png

Kurs Content Marketing w Coders Lab

ikona kurs SEO

Kurs Specjalista SEO

2021-08-17 JavaScript-icon.png

Kurs JavaScript Developer React

2021-08-17 java-icon.png

Kurs Java Developer Web

2021-08-17 python-icon.png

Kurs Python Developer

2021-08-17 test-manual-icon.png

Kurs Testera Manualnego

data-scientist-kurs-mobile-icon.png

Kurs Data Scientist w Coders Lab

kurs-analityk-danych-icon-mobile.png

Kurs Analityk Danych w Coders Lab

Kurs Python Analiza Danych

sql-icon.png

SQL - Analiza Danych

WDA.png

Wstęp do Analizy Danych

Kursy programowania dla początkujących

2021-08-17 react-icon.png

Kurs JavaScript React i Redux dla programistów

2021-08-17 nodejs-icon.png

Kurs Node.js dla programistów

machine-learing-ikona-mobile.png

Kurs Machine Learning w Coders Lab

2021-08-17 test-auto-icon.png

Kurs Testera Automatyzującego

wid-icon.png

Wizualizacja Danych

icon-scrum.png

Kurs SCRUMstudy Scrum Developer Certified (SDC®)

Kursy programowania dla zaawansowanych

icon-freemium.png

kurs podstawy HTML i CSS

introDL mobile icon.png

kurs podstawy Analizy Danych

Bezpłatne kursy

Blog Coders Lab

CodersLab Baza wiedzy

Edukacja dla biznesu

Franczyza Coders Lab

Software House Coders Lab

Case Study Coders Lab

Oferta dla biznesu

Dla Biznesu

Sklep Coders Lab

home_menu.png

Strona główna

laptop-menu.png

Nasze kursy

shopping-cart.png

Sklep

contact.png

Kontakt Coderslab

<noscript><iframe src="https://www.googletagmanager.com/ns.html?id=GTM-NL84ZNT"
height="0" width="0" style="display:none;visibility:hidden"></iframe></noscript>

Blog Coders Lab

Artykuły dla frazy Analityk Danych

Przejrzyj wyniki dla wybranego tagu

Odkryj z nami, na czym polega analiza danych!