Umiejętności techniczne
- Python — must-have
- SQL — must-have
- Power BI — must-have
- Tableau — nice-to-have
- Excel — nice-to-have
- pandas — nice-to-have
Soft skills
- Komunikacja (praca z zespołem, prezentacje)
- Problem solving
- Praca w zespole Agile
- Ciągłe uczenie się
Jak zdobyć te umiejętności
Ścieżka szkoleniowa EITT dla Analityk Danych pokrywa wszystkie kluczowe kompetencje — od fundamentów po zaawansowane tematy.
Najczęściej zadawane pytania
Czy analityk danych musi znać programowanie, czy wystarczy Excel i Power BI?
Excel i Power BI to dobry punkt wyjścia, ale znajomość Pythona i SQL znacząco zwiększa możliwości analityczne. Python pozwala na zaawansowaną obróbkę danych (pandas), automatyzację raportów i tworzenie modeli predykcyjnych, a SQL jest niezbędny do pracy z bazami danych.
Jaka jest różnica między analitykiem danych a inżynierem danych?
Analityk danych skupia się na interpretacji i wizualizacji danych, odpowiadając na pytania biznesowe. Inżynier danych buduje infrastrukturę do zbierania, przetwarzania i przechowywania danych — tworzy pipeline’y ETL, zarządza hurtowniami danych i dba o jakość danych.
Czy do roli analityka danych potrzebne jest wykształcenie kierunkowe?
Formalne wykształcenie z matematyki, statystyki czy informatyki pomaga, ale nie jest wymagane. Wielu analityków pochodzi z biznesu, ekonomii czy nauk społecznych. Kluczowe są umiejętności praktyczne — SQL, Python, narzędzia BI — które można zdobyć na szkoleniach i kursach.
Jakie certyfikaty są najbardziej wartościowe dla analityka danych?
Warto rozważyć Google Data Analytics Professional Certificate, Microsoft Certified: Data Analyst Associate (Power BI) oraz Tableau Desktop Specialist. Certyfikaty te potwierdzają praktyczne umiejętności i są cenione przez pracodawców, szczególnie w połączeniu z portfolio projektów.