Používáme cookies
Používáme cookies a měříme návštěvnost abychom ti zpříjemnili prohlížení a abychom mohli průběžně zlepšovat naše stránky.
Když se vrhneš na dráhu datového analytika (Data Analyst), čeká na tebe pestrá práce, skvělé peníze a neustálé objevování novinek. Na této pozici se navíc uplatníš prakticky v každém odvětví.
„Statistika nuda je, má však cenné údaje“? To druhé platí, nudná ale určitě není. Statistika patří na pozici Data Analyst k zásadním a zároveň zábavným dovednostem. Pomůže ti v datech najít vzorce a trendy, vyhnout se logickým chybám nebo dosáhnout co nejpřesnějších a věrohodných výsledků. Díky znalostem statistiky data snáze shromáždíš i vyhodnotíš.
Stejně tak je potřeba ovládat základy pravděpodobnosti, protože jako Data Analyst budeš často pracovat s prognózami a vytvářet různé modely.
V průběhu kariéry datového analytika budeš tabulkový editor Excel používat méně, ale na začátku ti poslouží jako výborný odrazový můstek. Proto je důležité se s ním naučit pracovat a poznat i jeho pokročilé funkce, zejména ty potřebné pro analýzu dat.
Excel umožňuje základní zpracování dat (ne však v takovém rozsahu jako jiné nástroje – například programovací jazyk Python), výpočty, vytváření tabulek a vizualizaci dat nebo jejich třídění a úpravu. Excel je zkrátka pomyslný základní kámen, na němž by měl každý Data Analyst stavět. I proto, že v řadě ohledů funguje podobně jako pokročilejší nástroje pro datovou analýzu.
Znalost databázového programovacího jazyka SQL (Structured Query Language) je pro datové analytiky naprosto klíčová. Ať se přijdeš o práci na pozici Data Analyst ucházet kamkoliv, s velkou pravděpodobností dostaneš otázku, jestli ovládáš SQL. O co tedy jde?
SQL funguje jako pomyslný prostředník při komunikaci s tzv. relačními databázemi. Pomocí zadávání SQL příkazů (dotazů) můžeš například efektivně vytvářet, číst, aktualizovat nebo mazat data v databázi. Jako Data Analyst bys měl v rámci SQL znát i způsoby formátování výstupních dat a umět je transformovat.
Při putování světem datové analýzy narazíš na řadu systému pro správu relačních databází, mimo jiné na MySQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server nebo SQ Lite.
Na první pohled to zní složitě, ale ve skutečnosti se nemáš čeho obávat. Tento jazyk byl navržen tak, aby připomínal otázku tak jak bys jí položil v reálné situaci. Např. „Vyber data z tabulky ‚Studenti‘, kde jméno je Helena.“ SQL ti umožní číst data z databáze, ukládat je a manipulovat s nimi.
Datová analýza vyžaduje i znalosti programování. Ne však toho „klasického“, ale tzv. statistického. Využívají se k němu statistické programovací jazyky, především pak Python, díky kterému data efektivně získáš, očistíš i zpracuješ.
Obecně Python slouží k pokročilé analýze dat, jejich vizualizaci nebo snadné tvorbě reportů a automatizaci zpracování dat. Pomáhá také získávat data z databázových systémů, ERP či účetnictví. Zjednodušeně řečeno Python dokáže věci, s nimiž by si Excel nevěděl rady.
Programovací jazyk Python funguje jako open-source a firmy v Česku i po celém světě čím dál častěji hledají analytiky, kteří ho umí používat.
Shromažďovat, organizovat nebo vyhodnocovat data je důležité. Ale jak to u konkrétního projektu udělat efektivně, bezpečně a s nízkými náklady? K tomu je potřeba znát aspoň základy datového managementu.
Přestože je data management primárně náplní práce datových inženýrů, bude se hodit i tobě jako analytikovi. Není tedy od věci znát rozdíl mezi různými typy databází, celkově pochopit fungování dat a umět v dané situaci vybrat správné nástroje.
Můžeš provést sebelepší analýzu dat, ale pokud ji nezvládneš vizualizovat a srozumitelně odprezentovat, jen těžko uspěješ. Proto by měli všichni datoví analytici umět přenést svá zjištění do grafů, map, nákresů nebo modelů. Samozřejmě tak, aby jim porozuměl každý, komu budou výsledky prezentovány.
V Pythonu se pro vytváření interaktivních vizualizací nebo dashboardů používají nástroje jako Bokeh, Plotly Dash nebo knihovna Matplotlib).
Se srozumitelnou prezentací dat souvisí i storytelling, tedy vyprávění příběhů. Když výsledky datové analýzy předáš dál pomocí příběhu, příjemci je pochopí snadněji, než kdyby museli desítky minut studovat čísla a tabulky. V rámci storytellingu skvěle fungují konkrétní příklady, díky kterým si jednotliví čtenáři či posluchači dokážou vztáhnout data na sebe nebo na své podnikání.
Chceš se stát datovým analytikem, ale zatím neovládáš výše uvedené dovednosti? To vůbec nevadí. V našem komplexním kurzu Python Data Analyst tě 100% připravíme na juniorní pozici datového analytika. Po jeho absolvování si můžeš rovnou hledat práci.
Naučíme tě základy statistiky, SQL, zpracování dat v Pythonu i vizualizaci dat a řadu dalších klíčových dovedností.
Pokud máš jakékoliv otázky, napiš nám na e-mail ahoj@coderslab.cz.
