Excel, SQL, Python – jakie technologie warto znać, aby móc przetworzyć i zwizualizować dane?

Wybór technologii zależy w dużej mierze od firmy, w której będziesz chciał podjąć pracę. Jeśli firma używać będzie języka Python do przetwarzania danych, będziesz potrzebował się go nauczyć. Niezależnie jednak od specyficznych wymagań danej firmy, jest kilka popularnych technologii, które warto poznać, aby stać się cenionym specjalistą w obszarze zarządzania danymi.

Wśród najbardziej popularnych technologii z obszaru analizy i przetwarzania danych znajdują się m.in.:

• bazy danych i język SQL  (Structured Query Language) –  język zapytań SQL jest wykorzystywany do zarządzania i przetwarzania danych w relacyjnych bazach danych. Znajomość SQL pozwala na odczytywanie i modyfikowanie danych w bazie oraz przekształcanie odczytanych informacji w wartościowe raporty. Firmy używają różnych systemów bazodanowych np. SQL Server, SQL Oracle, MySQL, SQLite, PostreSQL. Na początku nie ma zbyt dużego znaczenia, którego z dialektów się nauczysz. Możesz wybrać ten, który jest najbardziej popularny w ofertach pracy.
• język programowania Python –  jest to wszechstronny język programowania, który jest często używany do przetwarzania dużych ilości danych oraz do ich analizy. Biblioteki, takie jak Pandas, NumPy i SciPy umożliwiają manipulację i analizę dużych zbiorów danych. Z kolei biblioteki Matplotlib i Seaborn służą do tworzenia wykresów i wizualizacji danych.
• Power BI lub Tableau – to narzędzia do analizy i wizualizacji danych, które umożliwia tworzenie interaktywnych raportów i pulpitów menadżerskich (dashboardów). Integrują się z wieloma źródłami danych i oferują zaawansowane funkcje analityczne.
• Microsoft Excel – jest bardzo przydatnym narzędziem do przetwarzania i analizy danych oraz do tworzenia prostych wizualizacji. Excel oferuje tabele przestawne oraz różne rodzaje wykresów, za pomocą których można tworzyć raporty oraz wizualizować dane w szybki i efektywny sposób. Posiada również wbudowane narzędzia analityczne.
• Jupyter Notebook – Jupyter Notebook to środowisko interaktywne, które umożliwia tworzenie i udostępnianie dokumentów zawierających kod, równania, wizualizacje i tekst narracyjny. Jest często używane w analizie danych w języku Python.

Znajomość tych technologii i narzędzi umożliwia skuteczne przetwarzanie, analizowanie i wizualizowanie danych, co jest niezbędne w wielu branżach i zawodach związanych z danymi.

Od czego zacząć naukę obsługi baz danych, aby rozpocząć pracę w branży IT?

Jeśli dopiero planujesz swoją ścieżkę kariery w obszarze analizy, możesz zacząć od poznania programu MS Excel. Raczej nie będzie on wystarczającym narzędziem dla eksperta z obszaru baz danych, ale jest najłatwiejszym z narzędzi do opanowania.

Znając program Excel łatwiej Ci będzie poznać język SQL i bazy danych. Wiele funkcji do dokonywania np. wyliczeń i agregacji dostępnych w Excelu znajduje się także w języku SQL.

W kolejnym kroku możesz zapoznać się z bazami danych i językiem SQL. Zwykle kilkudniowy kurs SQL od podstaw jest wystarczający do opanowania podstawowej składni języka SQL. Na koniec, jeśli będzie taka potrzeba, przejdź do nauki języka Python. Python uznawany jest za prosty język programowania, jednak jego opanowanie jest o wiele trudniejsze niż poznanie zapytań SQL.

Czym jest SQL i czy język SQL jest potrzebny w każdej branży?

Język SQL służy do zarządzania danymi w relacyjnych bazach danych. Jest to język zapytań, za pomocą którego możemy odczytywać dane z bazy oraz je przetwarzać np. możemy dokonywać wyliczeń, agregować dane i tworzyć podsumowania.

SQL potrzebny jest w każdej firmie i branży, która zajmuje się przechowywaniem i przetwarzaniem danych z różnych źródeł np. z baz danych, z Internetu lub z plików tekstowych.

Nie w każdej branży znajomość SQL jest wymagana. W firmach, którym wystarczy do obsługi np. program Excel lub specjalistyczna aplikacja, może nie być potrzeby posługiwania się językiem SQL.

Dlaczego warto znać SQL i bazy danych na dzisiejszym rynku pracy?

W dzisiejszym świecie biznesowym firmy są w stanie gromadzić coraz większe ilości danych, a co za tym idzie coraz bardziej potrzebują ekspertów, którzy będą potrafili przekształcać zgromadzone dane w użyteczne informacje. Dlatego znajomość baz danych i języka SQL staje się coraz bardziej wartościowa. Język SQL i bazy danych warto znać m.in. z następujących powodów:

• wszechstronność i powszechność zastosowania SQL –  bazy danych i SQL są fundamentem wielu systemów informatycznych. Znajdują zastosowanie w wielu branżach – od finansów, przez zdrowie, handel, aż po technologie informacyjne. Pracownicy, którzy potrafią skutecznie zarządzać danymi oraz je i analizować, są bardzo potrzebni w organizacjach z różnych sektorów gospodarki
• wzrost zapotrzebowania na specjalistów ds. danych – wraz z gwałtownym wzrostem ilości danych generowanych przez firmy i użytkowników, rośnie również zapotrzebowanie na specjalistów, którzy potrafią te dane przetwarzać i analizować. Umiejętności związane z bazami danych i SQL są kluczowe dla wielu ról, takich jak analitycy danych, inżynierowie danych, analitycy biznesowi
• SQL to podstawa dla zaawansowanej analizy danych – SQL jest często pierwszym krokiem w kierunku bardziej zaawansowanej analizy danych. Pozwala na wydobywanie i przygotowanie danych, które mogą być później używane w bardziej skomplikowanych analizach z wykorzystaniem narzędzi, takich jak Python, R czy platformy do wizualizacji danych
• zwiększenie efektywności pracy – znajomość SQL umożliwia pracownikom szybkie i efektywne wydobywanie potrzebnych informacji z dużych zbiorów danych. Zamiast czekać na pomoc specjalistów IT, pracownicy mogą samodzielnie wykonywać zapytania SQL i robić analizy, co przyspiesza procesy decyzyjne i operacyjne
• umiejętności cenione na rynku pracy – pracodawcy wysoko cenią umiejętności związane z bazami danych i SQL. Posiadanie tych umiejętności może znacząco zwiększyć Twoją atrakcyjność na rynku pracy, a także potencjalne zarobki. Wiele ofert pracy w dziedzinie IT i analizy danych wymaga znajomości SQL jako podstawowej umiejętności.

Znajomość baz danych i języka SQL oraz narzędzi do wizualizacji danych to kluczowe umiejętności na dzisiejszym rynku pracy. Otwierają one drzwi do wielu możliwości zawodowych w różnych sektorach gospodarki.  Inwestycja w naukę SQL przynosi korzyści nie tylko w kontekście technicznych kompetencji, ale także jako cenny atut w dynamicznie rozwijających się branżach związanych z danymi.

Czy znajomość SQL jest wystarczająca, aby zajmować się analizą i osiągnąć wysokie zarobki?

Znajomość SQL jest kluczowym elementem w analizie danych, ale sama w sobie może nie być wystarczająca do osiągnięcia wysokich zarobków. Aby zostać konkurencyjnym ekspertem na rynku pracy i osiągać wysokie wynagrodzenie, warto poszerzyć swoje umiejętności i wiedzę w kilku kluczowych obszarach:

• zaawansowane umiejętności SQL – zdobycie wiedzy na temat np. optymalizacji zapytań SQL oraz poznanie zaawansowanych funkcji SQL, które są potrzebne do efektywnego zarządzania dużymi zbiorami danych
• poznanie narzędzi do analizy i wizualizacji danych np. Power BI, Tableau, Qlik Sense
• nabycie umiejętności programowania w języku Python – zwłaszcza poznanie bibliotek do analizy i przetwarzania danych
• poznanie procesów ETL (Extract, Transform, Load) do integracji i przygotowywania danych

Znajomość SQL jest solidnym fundamentem w karierze analityka danych, jednak rozwinięcie dodatkowych umiejętności technicznych, matematycznych, programistycznych oraz miękkich jest niezbędne do osiągnięcia wysokich zarobków i sukcesu zawodowego w tej dziedzinie.

Czy trzeba być programistą, aby zarządzać danymi?

Zakres kompetencji zależy od tego, jak dużo chcesz osiągnąć w swoim życiu zawodowym. Jeśli interesuje Cię wyłącznie praca z językiem SQL, pisanie skryptów i odczytywanie danych z baz, poznanie składni SQL powinno być wystarczające. Nie musisz zostać programistą, aby zajmować się danymi.

Umiejętności programistyczne będą bardzo przydatne w przypadku pracy z dużymi zbiorami danych lub gdy zaistnieje potrzeba automatyzacji procesów. Będą one też niezbędne, jeśli postanowisz się rozwijać w zakresie analizy danych, gdyż obecnie bardzo dużą rolę w tym obszarze odgrywa język Python.