Analityk danych – czym się zajmuje i jak zacząć karierę w data analytics? 

Kim jest analityk danych?

Analityk danych przekształca surowe informacje w wiedzę przydatną organizacji. Może sprawdzać, które produkty sprzedają się najlepiej, dlaczego klienci rezygnują z usługi albo gdzie firma ponosi niepotrzebne koszty. W obszarze data analytics ważne jest więc nie tylko poprawne wykonanie obliczeń. Liczy się także zrozumienie problemu, na który analiza ma odpowiedzieć.

Specjalista analityki danych może pracować między innymi w:

• finansach,
• marketingu,
• e-commerce,
• logistyce,
• IT,
• produkcji,
• administracji.

Zakres obowiązków analityka danych zależy od branży i wielkości firmy, ale cel pozostaje podobny: pomóc pracodawcy podejmować decyzje na podstawie danych, a nie przypuszczeń.

Czym analityk danych zajmuje się na co dzień?

Praca analityka danych zwykle łączy zadania techniczne, biznesowe i komunikacyjne. Specjalista może np.:

• zbierać dane z arkuszy, baz danych i systemów firmowych,
• sprawdzać ich kompletność, poprawność i spójność,
• usuwać błędy, duplikaty oraz nieprawidłowe wartości,
• tworzyć zapytania w SQL i wykonywać obliczenia w Excelu,
• przygotowywać raporty, dashboardy i wizualizacje,
• porównywać wyniki z wcześniejszymi okresami lub założonymi celami,
• prezentować wnioski osobom, które nie zajmują się analizą danych.

Dobry raport analityka danych oczywiście nie jest zbiorem przypadkowych wykresów. Musi odpowiadać na konkretne pytanie, na przykład: „Który kanał sprzedaży daje najwyższą marżę?” albo „Co wpływa na spadek liczby zamówień?”. Analityk danych szuka odpowiedzi, wyjaśnia ich znaczenie i wskazuje możliwe działania.

Jakie kompetencje z zakresu data analytics są potrzebne na start?

Osoba początkująca nie musi znać od razu obsługi wszystkich narzędzi wykorzystywanych przez specjalistów z zakresu analityki danych. Znacznie ważniejsze jest stopniowe budowanie solidnych podstaw, choć oczywiście im wyższe kompetencje, tym większe szanse na znalezienie bardzo dobrze płatnego zatrudnienia.

W każdym razie, na początek (na stanowisko junior data analyst, młodszego analityka.) przydadzą się:

• Excel – do porządkowania danych, stosowania formuł, tabel przestawnych i prostych analiz,
• SQL – do pobierania i łączenia informacji zapisanych w bazach danych,
• narzędzia BI, takie jak Power BI lub Tableau – do tworzenia czytelnych dashboardów,
• podstawy statystyki – do poprawnej interpretacji wyników, średnich, trendów i zależności,
• myślenie analityczne – do dzielenia problemu na mniejsze części i sprawdzania hipotez,
• umiejętność jasnej komunikacji – do przedstawiania wniosków prostym językiem.

W dalszym rozwoju pomocny może być Python, szczególnie przy większych zbiorach danych i automatyzacji pracy. Nie zawsze jest jednak wymagany na pierwszym stanowisku juniorskim.

Jak zostać analitykiem danych?

Dobrym początkiem drogi w data analytics są studia związane z informatyką, analizą danych, ekonomią, finansami lub zarządzaniem. Pozwalają zrozumieć zarówno narzędzia, jak i biznesowy kontekst ich wykorzystania.

Ważna jest jednak również praktyka. Warto od początku wykonywać własne projekty, na przykład analizę cen mieszkań, sprzedaży sklepu internetowego albo wyników kampanii marketingowej. Projekt powinien pokazywać cały proces:

• określenie pytania badawczego,
• przygotowanie i oczyszczenie danych,
• wykonanie analizy,
• stworzenie wykresów lub dashboardu,
• zapisanie najważniejszych wniosków.

Takie materiały mogą trafić do portfolio, przy czym nie muszą być rozbudowane. Rekruter powinien po prostu zobaczyć, że potrafisz logicznie pracować z danymi i wyjaśnić rezultat.

Portfolio możesz opublikować na GitHubie, w formie pliku PDF lub jako udostępniony raport w narzędziu BI. Przy każdym projekcie krótko opisz cel, źródło danych, użyte narzędzia oraz wnioski. Liczy się przejrzystość rozumowania, dlatego lepiej pokazać trzy dopracowane analizy niż kilkanaście ćwiczeń bez komentarza. Warto także przygotować się do omówienia projektu podczas rozmowy rekrutacyjnej.

Studia jako praktyczny start kariery w data analytics

Studia mogą uporządkować naukę i pomóc rozwijać kompetencje w odpowiedniej kolejności. Przy wyborze kierunku zwróć uwagę czy program obejmuje pracę z bazami danych, analizę biznesową, statystykę, wizualizację oraz narzędzia wykorzystywane w firmach.

Na Uniwersytetach WSB Merito, na studiach podyplomowych Data Scientist - analityk danych, ważne miejsce zajmuje praktyczne zdobywanie wiedzy, praca na projektach i rozwijanie umiejętności potrzebnych pracodawcom. Dzięki temu możesz nie tylko poznać teorię, lecz także sprawdzić ją podczas ćwiczeń, warsztatów i pracy nad rzeczywistymi problemami biznesowymi.

Analityk danych – najczęściej zadawane pytania

Czy analityk danych musi umieć programować?

• Analityk danych nie zawsze musi umieć programować. Na początek w wielu rolach wystarczą Excel, SQL i narzędzia BI. Programowanie w Pythonie zwiększa jednak możliwości i może ułatwić dalszy rozwój.

Czy można wejść do data analytics bez doświadczenia?

• Tak, w rozpoczęciu kariery jako analityk danych pomagają właściwe kierunki studiów, kursy, samodzielne projekty i dobrze przygotowane portfolio. Najważniejsze jest pokazanie praktycznych umiejętności, a nie tylko listy ukończonych szkoleń.

Jaki kierunek studiów wybrać?

• Dobrym wyborem są kierunki związane z informatyką, analizą danych, finansami lub biznesem. Sprawdź ofertę Uniwersytetów WSB Merito i wybierz program, który łączy narzędzia analityczne z praktyką biznesową.