Analityk Danych
W erze informacyjnej rola analityka danych staje się coraz bardziej newralgiczna. Główne wyzwania to eksplozja ilości danych (Big Data) i konieczność ich efektywnego przetwarzania, interpretacji oraz przekształcania w wartościowe wnioski biznesowe. Rosnące znaczenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w analizie danych dodatkowo podnosi poprzeczkę, wymagając od analityków zrozumienia tych technologii. Kluczowa staje się nie tylko umiejętność technicznej obróbki danych, ale również ich wizualizacji i przekonującego "opowiadania historii danymi" (data storytelling) w celu komunikowania wniosków interesariuszom, często nietechnicznym.
Polecane szkolenia
Analityk Danych (Data Analyst): Współczesne Wyzwania i Kluczowe Kompetencje (perspektywa 2025+)
W erze informacyjnej rola analityka danych staje się coraz bardziej newralgiczna. Główne wyzwania to eksplozja ilości danych (Big Data) i konieczność ich efektywnego przetwarzania, interpretacji oraz przekształcania w wartościowe wnioski biznesowe. Rosnące znaczenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w analizie danych dodatkowo podnosi poprzeczkę, wymagając od analityków zrozumienia tych technologii. Kluczowa staje się nie tylko umiejętność technicznej obróbki danych, ale również ich wizualizacji i przekonującego "opowiadania historii danymi" (data storytelling) w celu komunikowania wniosków interesariuszom, często nietechnicznym.
Niezbędne umiejętności techniczne obejmują biegłość w SQL, językach programowania takich jak Python czy R, obsługę narzędzi Business Intelligence (np. Power BI, Tableau), znajomość platform chmurowych (AWS, Azure, GCP) oraz narzędzi ETL. Równie ważne są kompetencje analityczne: myślenie krytyczne, zdolność rozwiązywania problemów oraz solidne podstawy statystyki. W obszarze kompetencji miękkich na pierwszy plan wysuwają się umiejętności komunikacyjne, ciekawość, dbałość o szczegóły oraz zrozumienie aspektów etycznych i prywatności danych, w tym regulacji takich jak RODO/GDPR.
Rola analityka danych ewoluuje od osoby jedynie przetwarzającej liczby do strategicznego partnera biznesowego, który tłumaczy dane na konkretne działania i wartość. "AI and big data" znajdują się na szczycie listy najbardziej pożądanych umiejętności według WEF , co podkreśla strategiczne znaczenie tej roli.
Ścieżka 1: Cel ścieżki
Osiągnięcie mistrzostwa w zaawansowanych narzędziach i technikach analizy danych, modelowania danych, procesach ETL oraz technologiach Big Data.
Rekomendowane szkolenia EITT
- BIG DATA - data science (Poziom Basic)
- Wprowadzenie do analizy danych z językiem R
- Wprowadzenie do Pythona dla analityków danych
- MS PowerBI Desktop
- Power BI Desktop od A do Z
- Podstawy Tableau
- MonetDB - analityczna baza danych
- Databricks - ujednolicona analityka danych
- AWS Technical Essentials
- Data Warehousing on AWS
- Podstawy sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego
- MS PowerBI Desktop
- BIG DATA - data science (Poziom Basic)
- Wprowadzenie do analizy danych z językiem R
- Wprowadzenie do Pythona dla analityków danych
- MS PowerBI Desktop
- Power BI Desktop od A do Z
- Podstawy Tableau
- MonetDB - analityczna baza danych
- Databricks - ujednolicona analityka danych
- AWS Technical Essentials
- Data Warehousing on AWS
- Podstawy sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego
Uzasadnienie
Głęboka wiedza w zakresie narzędzi, technik analizy danych oraz technologii wspierających jest fundamentem efektywnej pracy analityka i inżyniera danych.
Ścieżka 2: Cel ścieżki
Rozwój analityka, który nie tylko przetwarza dane, ale potrafi je interpretować w szerokim kontekście biznesowym, formułować na ich podstawie strategiczne rekomendacje oraz efektywnie komunikować je kluczowym decydentom w organizacji.
Rekomendowane szkolenia EITT
- Sztuka przekonywania danymi: Efektywny data storytelling
- Od analityka do stratega - jak wykorzystywać dane do tworzenia planów strategicznych
- Efektywna komunikacja biznesu z IT
- Podstawy analizy biznesowej
- Regulacje AI Act w praktyce biznesowej
- Sztuka przekonywania danymi: Efektywny data storytelling
- Od analityka do stratega - jak wykorzystywać dane do tworzenia planów strategicznych
- Efektywna komunikacja biznesu z IT
- Podstawy analizy biznesowej
- Regulacje AI Act w praktyce biznesowej
Uzasadnienie
Połączenie zaawansowanych umiejętności analitycznych z kompetencjami w zakresie strategicznego myślenia, efektywnej komunikacji oraz rozumienia kontekstu biznesowego i regulacyjnego pozwala analitykowi danych stać się kluczowym partnerem dla biznesu, aktywnie wpływającym na podejmowanie decyzji strategicznych. Zrozumienie regulacji prawnych (np. AI Act, RODO) jest niezbędne przy pracy z danymi i modelami AI, zapewniając zgodność i etyczne postępowanie.
Opcjonalne Moduły Uzupełniające EITT dla Analityka Danych
- Alteryx w analizie danych
- KNIME - szkolenie z platformy analitycznej
- Zaawansowane techniki Machine Learning w Pythonie
- Ochrona danych osobowych wynikająca z RODO
- Alteryx w analizie danych
- KNIME - szkolenie z platformy analitycznej
- Zaawansowane techniki Machine Learning w Pythonie
- Ochrona danych osobowych wynikająca z RODO
Zainteresowany tą ścieżką?
Skontaktuj się z nami, aby omówić szczegóły programu szkoleniowego i dopasować go do Twoich potrzeb.