Jak poznać podstawy analizy danych i rozpocząć pracę z danymi?

Artykuł partnera.

Przeczytaj artykuł i wejdź w obszar Data Science.  Zobacz do czego służą biblioteki Pandas, NumPy i Matplotlib języka Python używane w przetwarzaniu i analizie danych oraz jakie kompetencje posiada analityk danych. Czytając zobaczysz, czy rola analityka może spodobać się i Tobie.

Jak poznać podstawy programowania i analizy danych w Pythonie oraz rozpocząć pracę z danymi?

Przeczytaj artykuł i wejdź w obszar Data Science. Zobacz do czego służą biblioteki Pandas, NumPy i Matplotlib języka Python używane w przetwarzaniu i analizie danych oraz jakie kompetencje posiada analityk danych. Czytając zobaczysz, czy rola analityka może spodobać się i Tobie.

Jak poznać podstawy analizy danych i rozpocząć pracę z danymi w Pythonie?

Python jest obecnie najpopularniejszym językiem używanym w analizie.  Kompetencje niezbędne do analizy z wykorzystaniem języka Python możesz zdobyć samodzielnie lub poprzez udział w szkoleniach i warsztatach.

Korzystając z kursu analiza danych w Pythonie od podstaw nie tylko poznasz funkcje języka Python, ale zobaczysz także, jakie problemy w obszarze analizy wymagają umiejętności analitycznego myślenia, a jakie kompetencji programistycznych.

Niezależnie od wybranej ścieżki edukacyjnej, aby przetwarzać i analizować dane w Pythonie zacznij od nauki programowania i poznaj podstawową składnię języka Python.

Jeśli obszar IT jest dla Ciebie zupełnie nowy i uznasz, że Python jest zbyt trudny, zacznij od języka SQL, który jest w miarę łatwy w użyciu. Jest on przydatny w analizie i jednocześnie jest łatwiejszy do opanowania niż Python. W kolejnym kroku przejdziesz do nauki Pythona.

Rola analizy danych w dzisiejszym świecie biznesowym

Analiza danych i obszar Big Data stanowi jeden z kluczowych filarów współczesnego świata biznesowego. Dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji i możliwości analizy danych, firmy mogą lepiej zrozumieć otaczający je rynek, klientów i własne operacje.

Analiza jest fundamentalna dla procesu podejmowania decyzji. Pomaga ona w identyfikowaniu istotnych trendów, wykrywaniu wzorców i prognozowaniu przyszłych wydarzeń. Dzięki niej firmy mogą dostosowywać swoje strategie sprzedażowe, reagować na bieżąco na zmiany i minimalizować ryzyka.

Dzięki analizie firmy mogą lepiej zrozumieć zachowania i potrzeby swoich klientów.  Umożliwia to dostosowanie ofert i kampanii reklamowych do konkretnych grup odbiorców, zwiększenie efektywności działań marketingowych i obniżenie kosztów.

Analiza danych jest kluczowym narzędziem, które pomaga firmom zwiększać efektywność, osiągać konkurencyjną przewagę oraz dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych.

Etapy analizy danych na dużych zbiorach danych oraz przetwarzania danych z różnych źródeł

Analiza i przetwarzanie dużych zbiorów danych z różnych źródeł to złożony proces, który możemy podzielić na następujące etapy:

1. Zbieranie danych – pierwszym krokiem jest zebranie danych, których chcemy użyć do analizy. Mogą to być informacje z plików programu MS Excel, z baz danych lub ze stron internetowych. Następnie musimy wczytać dane do jakiegoś narzędzia lub programu np. do ramki Pandas języka Python, w którym możliwe będzie realizowanie kolejnych etapów analizy.
2. Sprawdzanie i czyszczenie danych (ang. exploratory data analysis) –  po zebraniu i zapisaniu danych przechodzimy do etapu sprawdzenia jakości danych i ich wyczyszczenia. Czyszczenie obejmuje takie zadania jak: usuwanie duplikatów, rozpoznawanie i poprawianie błędów, uzupełnianie braków danych.
3. Przygotowanie danych – etap ten obejmuje transformację danych, taką jak łączenie danych z różnych źródeł, wybieranie kolumn potrzebnych do analizy, zmianę formatu danych oraz agregację danych np. wyliczenie sumy, średniej , mediany.
4. Analiza danych – jest to etap, w którym stosujemy różne narzędzia  i techniki, aby przeprowadzić analizę i wyciągnąć wnioski biznesowe. Etap analizy może obejmować analizę tekstu, analizę obrazów, uczenie maszynowe i wiele innych technik w zależności od celu biznesowego.
5. Wizualizacja danych – dane możemy przedstawić w formie wizualizacji używając wykresów i map, co pomaga w znalezieniu i zrozumieniu wzorców oraz trendów
6. Wnioskowanie i podejmowanie decyzji – na  podstawie wyników analizy możemy wyciągnąć wnioski i podejmować decyzje biznesowe np. do jakich grup klientów skierować poszczególne produkty.
7. Monitorowanie – proces analizy nie kończy się na jednorazowej analizie. Firmy muszą monitorować swoje dane na bieżąco, aby śledzić zmiany i doskonalić swoje podejście do analizy w miarę jak pojawiają się nowe informacje.

Wyżej przedstawione kroki stanowią jedynie ogólny szkielet procesu analizy. W każdej firmie proces ten może przebiegać inaczej, w zależności od specyfiki działania firmy i celu biznesowego, który chcemy osiągnąć. W inny sposób podejdziemy do analizy, jeśli chcemy zautomatyzować proces np. przesyłania maili do różnych departamentów, a w inny jeśli będziemy chcieli zidentyfikować klientów rozważających rezygnację z usług naszej firmy.

Jakie są popularne języki programowania do analizy danych oraz jakie narzędzia warto zainstalować do analizy i tworzenia raportów?

W obszarze analizy danych możemy wykorzystywać różne języki i narzędzia. Lista najbardziej popularnych języków programowania  znajduje się poniżej:

1. Python – Python jest jednym z najpopularniejszych języków do analizy danych. Posiada on wiele bibliotek, takich jak NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn do przetwarzania danych, analizy statystycznej i wizualizacji. Biblioteka scikit-learn stanowi potężne narzędzie do uczenia maszynowego. Jupyter Notebook umożliwia interaktywną pracę nad danymi i tworzenie dokumentacji.
2. R – R jest językiem specjalnie stworzonym do analizy danych i statystyki. Posiada on bogatą bazę pakietów do analizy danych, wizualizacji i statystyki, takich jak ggplot2, dplyr, lub tidyr. R jest szeroko wykorzystywany w środowiskach badawczych i akademickich.
3. SQL – SQL (Structured Query Language) jest używany do zarządzania bazami danych i wykonywania zapytań. W analizie danych jest przydatny do pozyskiwania danych z baz danych, łączenia danych oraz grupowania i agregacji danych.
4. SAS – SAS to narzędzie i język programowania dedykowany analizie danych i statystyce. Podobnie jak Python i R oferuje narzędzia analityczne, które pomagają firmom w np. prognozowaniu sprzedaży lub opracowywaniu strategii marketingowych
5. MATLAB – MATLAB jest często stosowany w analizie sygnałów, obrazów i danych inżynieryjnych. Posiada wiele narzędzi i pakietów do analizy i wizualizacji danych.

Wizualizacje i raporty możemy zrobić za pomocą biblioteki Pandas lub Matplotlib. Możemy również użyć bibliotek Seaborn lub Plotly.

Wybór języka programowania i narzędzi zależy od konkretnych potrzeb projektu oraz od Twoich osobistych preferencji lub podejścia firmy, w której tworzysz analizy.  Często w projektach analitycznych wykorzystywany jest więcej niż jeden język programowania i więcej niż jedno narzędzie np. używamy języka SQL do odczytania danych z bazy i języka Python do ich weryfikacji i przeprowadzenia analiz.

Jakie zadania wykonuje analityk danych?

Zadania wykonywane przez analityka danych zależą przede wszystkim od specyfiki firmy, w której jest on zatrudniony. Najczęściej praca analityka obejmuje następujące obszary:

• zbieranie danych z różnych źródeł np. z plików programu MS Excel, z plików tekstowych, z baz danych, ze stron internetowych
• przetwarzanie, analizę i interpretację danych poprzez usuwanie duplikatów, korygowanie błędów i uzupełnianie brakujących danych
• przygotowywanie danych do analizy – analityk przygotowuje dane do analizy, co może obejmować transformację danych, łączenie różnych źródeł danych i agregację danych
• analizowanie danych za pomocą różnych technik, takich jak analiza statystyczna czy uczenie maszynowe
• wizualizacja danych – analitycy tworzą wizualizacje danych np. wykresy, histogramy, mapy, aby lepiej zrozumieć dane i znaleźć w nich wzorce
• modelowanie danych – niektórzy analitycy tworzą modele za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, które pomagają np. w prognozowaniu przychodów, identyfikowaniu potrzeb klientów i dostosowywaniu ofert produktowych, identyfikowaniu oszustw
• raportowanie – korzystając z wyników analizy analitycy przygotowują raporty lub prezentacje, na podstawie których zarząd danej organizacji podejmuje decyzje biznesowe
• optymalizowanie procesów – na podstawie danych analitycy mogą identyfikować możliwości optymalizacji procesów w organizacji
• monitorowanie i doskonalenie – analitycy na bieżąco monitorują dane i dostosowują analizy do nowych informacji i zmian w otoczeniu biznesowym.

Zadania analityka danych mogą różnić się w zależności od branży, rodzaju danych i potrzeb organizacji. Kluczowym celem pracy analityka jest umiejętność pozyskania danych, ich zrozumienia i wykorzystania do wspierania procesu podejmowania decyzji.

Jak sprawdzić, czy rola analityka danych jest odpowiednia dla Ciebie?

Sprawdzenie, czy rola analityka danych jest odpowiednia dla Ciebie, to ważny krok przed rozpoczęciem kariery w tej dziedzinie.

Na początek możesz dołączyć do społeczności analityków, takich jak fora internetowe, grupy w mediach społecznościowych i konferencje branżowe. Pozwoli Ci to dowiedzieć się więcej o zawodzie i nawiązać kontakty z osobami pracującymi w tej dziedzinie.

Zapisz się na kursy online lub stacjonarne, które oferują wprowadzenie do analizy danych.  Pomoże Ci to zdobyć pierwsze doświadczenie i umiejętności. Zobaczysz również, czy podoba Ci się poznawanie narzędzi i języków programowania wykorzystywanych w analizie.

Porozmawiaj z osobami pracującymi w roli analityków, aby dowiedzieć się, jakie są ich codzienne obowiązki oraz korzyści i problemy związane z tego typu pracą.

Czy warto uczyć się wizualizacji i analizy danych w Pythonie?

Python stał się jednym z najpopularniejszych języków programowania w dziedzinie analizy danych i uczenia maszynowego. Ze względu na prostą składnię jest łatwiejszy do opanowania niż inne języki. Dodatkowo posiada wiele bibliotek przeznaczonych wyłącznie do analizy danych i tworzenia modeli predykcyjnych.

Jeśli zamierzasz rozwijać się w obszarze analizy, warto uczyć się Pythona, gdyż:

• oferuje on wiele zaawansowanych bibliotek do analizy np. NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, TensorFlow
•  jest wieloplatformowym językiem, co oznacza, że ​​możesz go używać w różnych systemach operacyjnych, takich jak Windows, macOS i Linux
• ma ogromną społeczność użytkowników i programistów, dzięki czemu możesz szybko znaleźć odpowiedzi na pytania, samouczki i materiały szkoleniowe online
•  jest używany w różnych dziedzinach – możesz wykorzystać swoje umiejętności analizy danych w wielu różnych obszarach, od biznesu po naukę i inżynierię.
• jest jednym z głównych języków używanych w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, co oznacza, że ​​możesz wykorzystać swoje umiejętności analizy danych do budowania modeli predykcyjnych i rozwiązywania problemów związanych z uczeniem maszynowym.
• wiedza z zakresu analizy danych w Pythonie jest często poszukiwana przez pracodawców, co ułatwia znalezienie pracy  

Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z programowaniem, nauka Pythona będzie pewnie dla Ciebie łatwiejsza niż nauka innych języków o bardziej skomplikowanej składni.

Biblioteki i pakiety analityczne języka Python – czy do analizy danych wystarczy znajomość biblioteki Pandas?

Pandas jest jedną z najważniejszych bibliotek używanych przez analityków. Umożliwia ona utworzenie ramki danych, którą możesz wypełnić danymi, aby je przetwarzać i analizować.

Biblioteka Pandas jest jednym z kluczowych narzędzi do analizy danych w języku Python, ale znajomość tylko tej biblioteki najczęściej nie jest wystarczająca. Pandas dostarcza narzędzi do przygotowania danych, ale nie jest np. przeznaczony do tworzenia modeli predykcyjnych. Jeśli zechcesz zajmować się uczeniem maszynowym przydadzą Ci się biblioteki scikit-learnm TensorFlow i PyTorch.

To, jakie biblioteki potrzebujesz znać zależy od projektów, którymi będziesz się zajmował. W niektórych projektach może wystarczyć Pandas a w innych będziesz potrzebował jeszcze np. narzędzi do wizualizacji danych takich jak biblioteka Matplotlib.

Zmienne, pętle, instrukcje warunkowe, programowanie obiektowe – czy trzeba być programistą, aby analizować dane?

Nie trzeba być programistą, aby analizować dane, ale umiejętność programowania może znacznie ułatwić pracę w obszarze analizy.

Możesz przetwarzać dane w bibliotece Pandas nie znając podstaw programowania, ale w końcu natrafisz na problem, w którym trzeba będzie użyć np. pętli lub instrukcji warunkowej. Dlatego podstawowa wiedza z zakresu programowania, taka jak znajomość zmiennych, pętli i instrukcji warunkowych jest niezbędna, aby dobrze sobie radzić w obszarze analizy.

Nie każdy analityk musi być programistą na poziomie zaawansowanym. W zależności od specyfiki pracy, często wystarczy znajomość podstaw programowania i umiejętność korzystania z odpowiednich narzędzi i bibliotek do analizy danych.

Ostatecznie to cele i wymagania Twojej konkretnej roli oraz projektów, nad którymi pracujesz, będą decydować o tym, jakie umiejętności programistyczne są dla Ciebie niezbędne.

Do czego służy uczenie maszynowe?

Głównym celem analizy w obszarze uczenia maszynowego jest tworzenie modeli predykcyjnych, które przewidują np. zachowania klientów na podstawie danych historycznych.

Uczenie maszynowe pozwala na klasyfikację obiektów, czyli przypisanie ich do określonych kategorii na podstawie cech np. zakwalifikowanie, czy dany e-mail jest spamem czy nie lub czy dana transakcja jest próbą oszustwa czy nie.

W medycynie, uczenie maszynowe pomaga w diagnozowaniu chorób i prognozowaniu wyników leczenia. Przykładowo możemy w bardzo krótkim czasie przeanalizować tysiące zdjęć i próbować przewidzieć na ich podstawie, jakie jednostki chorobowe reprezentują nowe zdjęcia.

W biznesie modele uczenia maszynowego wspomagają prognozowanie trendów rynkowych oraz ułatwiają personalizację rekomendacji produktów i usług. W transporcie, uczenie maszynowe jest używane do prognozowania ruchu drogowego i optymalizacji tras. W finansach, pomaga np. w analizie ryzyka i wykrywaniu oszustw.

Najczęściej zadawane pytania:

Co możemy zrobić, aby dostać pierwszą pracę, jako analityk danych lub Data Scientist?

Aby zdobyć pierwszą pracę jako analityk danych lub Data Scientist, warto na początek przejrzeć oferty pracy i zobaczyć, jakie kompetencje są poszukiwane na rynku pracy w tym obszarze.

W kolejnym kroku szukamy szkoleń lub bezpłatnych tutoriali, aby zorientować się, czy obszar analizy danych jest dla nas interesujący i czy chcemy się w nim rozwijać. Warto uczestniczyć w konferencjach, warsztatach i webinarach związanych z analizą oraz dołączyć do działającej w tym temacie społeczności np. na portalu Kaggle.

Uczestnicząc w szkoleniach oraz realizując projekty analityczne samodzielnie, zdobywamy potrzebne kompetencje. W międzyczasie staramy się znaleźć pracę związaną z obszarem analizy danych.

Jeśli nie udaje nam się znaleźć pracy związanej z analizą, na początek możemy zacząć pracę bazami danych, aby wejść do obszaru IT i poszerzać wiedzę realizując konkretne zadania związane z danymi.

Czym jest język programowania R?

Język programowania R to język i środowisko do analizy danych i tworzenia modeli statystycznych.

R oferuje biblioteki i pakiety, które umożliwiają manipulację danymi, wizualizację, przeprowadzanie testów statystycznych i budowanie modeli uczenia maszynowego. Mocno wspiera eksploracyjną analizę danych, dzięki interaktywnemu środowisku pracy, takiemu jak RStudio. Obecnie jest popularnym językiem w środowiskach naukowych.

Dlaczego warto uczyć się analizy danych?

Warto uczyć się analizy danych, gdyż podczas nauki rozwijamy umiejętności analityczne i zdolność do wyciągania wniosków, co przydaje się w wielu aspektach życia.

Jeśli komfortowo poczujemy się w obszarze analizy danych i zdobędziemy odpowiednie kompetencje, łatwiej nam będzie znaleźć pracę. Firmy gromadzą coraz większe ilości danych i coraz bardziej rośnie zapotrzebowanie na umiejętności związane z przetwarzaniem danych i ich analizą. 

Kompetencje związane z analizą są coraz bardziej poszukiwane na rynku pracy, co otwiera wiele możliwości zawodowych. Pozwala to na pracę w różnych dziedzinach, od nauki danych po analizę rynku i marketing.

Kiedy sprawdzi się biblioteka Pandas?

Biblioteka Pandas przede wszystkim sprawdzi się wtedy, gdy pracujemy z danymi tabelarycznymi lub strukturalnymi, takimi jak arkusze kalkulacyjne programu Excel, bazy danych czy pliki CSV. Pandas pozwala na łatwe wczytywanie, przetwarzanie i manipulację takimi danymi.

Jeśli zajmujemy się eksploracyjną analizą danych, Pandas ułatwia filtrowanie i sortowanie danych, obliczanie statystyk opisowych oraz tworzenie wizualizacji danych.

Biblioteka ta jest również przydatna, gdy potrzebujemy wykonywać operacje grupowania i agregacji danych, takie jak obliczanie średnich, sum, czy liczenie wartości unikalnych.

Z czego składa się proces eksploracyjnej analizy danych?

Proces eksploracyjnej analizy danych (EDA) składa się z kilku etapów. Na początku, analityk przygląda się danym w celu ich zrozumienia i znalezienia wzorców. Następnie identyfikuje i usuwa ewentualne anomalie i uzupełnia brakujące dane. Po tym etapie wybiera kolumny i wiersze, które mają zostać użyte do analizy danych.

Kolejnym krokiem jest analiza statystyczna, która może obejmować obliczanie średnich, odchyleń standardowych i innych miar opisowych. EDA może wymagać także przeprowadzenia testów statystycznych w celu zrozumienia istotności różnych zależności między danymi.

Analiza eksploracyjna obejmuje również wizualizację danych, aby przedstawić je w sposób czytelny i pomóc w zidentyfikowaniu trendów.