Gdy ktoś mówi, iż chce się przebranżowić do Data Science, bardzo często słyszę jedno: „To chyba muszę się nauczyć Pythona?”. I niby to ma sens – Python jest jednym z podstawowych narzędzi w pracy data scientistów. Ale w praktyce, jeżeli dopiero zaczynasz swoją przygodę z analizą danych, to… Python wcale nie jest pierwszym krokiem.
W tym artykule opowiem Ci, dlaczego na początek warto sięgnąć po inne narzędzia – przede wszystkim Excel i SQL – i dopiero później przejść do Pythona.
Excel – język, którym mówi biznes
Excel jest niedocenianym bohaterem świata danych. Często traktujemy go jako narzędzie do robienia tabelek, ale prawda jest taka, iż w wielu firmach to właśnie Excel jest pierwszym (a czasem i jedynym) narzędziem analitycznym.
Jeśli chcesz pracować jako analityk danych, bardzo gwałtownie zorientujesz się, iż Twoimi głównymi rozmówcami będą osoby z działów biznesowych – marketingu, sprzedaży, finansów. A oni na co dzień pracują właśnie w Excelu.
Znając Excela na poziomie zaawansowanym, zyskujesz ogromną przewagę:
- Wiesz, jak myślą ludzie z biznesu, bo używacie tego samego narzędzia.
- Potrafisz automatyzować ich raporty i procesy, co czyni Cię od razu bardziej wartościowym członkiem zespołu.
- Masz wspólny język, dzięki czemu budujesz zaufanie i łatwiej „sprzedajesz” swoje analityczne rekomendacje.
Nie musisz znać każdego możliwego triku w Excelu, ale umiejętność pracy z tabelami przestawnymi, funkcjami warunkowymi, nazwami dynamicznymi czy Power Query naprawdę robi różnicę.
SQL – bo dane są w bazach danych
Kiedy ogarniesz Excela, naturalnym kolejnym krokiem jest SQL.
Dlaczego? Bo dzisiejsze dane w firmach nie siedzą już w plikach Excela na dysku – tylko w bazach danych. I jeżeli chcesz cokolwiek z nimi zrobić, musisz umieć się do nich dostać.
SQL (Structured Query Language) to język, który pozwala na:
- pobieranie danych z baz,
- filtrowanie, agregowanie, łączenie danych z różnych tabel,
- i przygotowanie ich do dalszej analizy.
W pracy analityka danych SQL jest adekwatnie codziennością. Niezależnie od tego, czy pracujesz w dużej korporacji, startupie, czy organizacji non-profit – prędzej czy później trafisz na bazę danych.
Znajomość SQL-a sprawia, iż przestajesz być zależny od innych (np. zespołów IT czy BI), bo sam potrafisz dotrzeć do interesujących Cię informacji.
Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Tableau, Python i więcej!
Chcesz opanować Excela i tworzyć dynamiczne raporty jak profesjonalista? Naucz się SQL-a i wyciągaj najważniejsze dane prosto z baz danych! Odkryj moc Pythona w automatyzacji i analizie danych. A może wizualizacje? Tableau pozwoli Ci zamienić surowe liczby w czytelne wykresy i dashboardy. Dołącz do kursów KajoData i podnieś swoje umiejętności na nowy poziom!
Python – potężne narzędzie, ale nie od razu
Python to język programowania, który daje ogromne możliwości w analizie danych: od czyszczenia danych, przez modelowanie, aż po tworzenie automatycznych pipeline’ów i machine learning.
Tyle że… żeby to wszystko miało sens, musisz najpierw rozumieć dane, z którymi pracujesz. I mieć solidne podstawy – a te dają Ci właśnie Excel i SQL.
W praktyce wielu początkujących rzuca się na naukę Pythona z tutoriali na YouTube, a potem… się frustruje. Bo coś nie działa, bo dane są brudne, bo nie wiadomo, jak je przygotować, bo nie wiadomo, o co w ogóle chodzi w analizie.
Dlatego polecam podejście etapowe:
- Najpierw Excel – jako narzędzie eksploracji i komunikacji z biznesem.
- Potem SQL – żeby mieć dostęp do danych i lepiej je rozumieć.
- Dopiero potem Python – jako sposób na automatyzację, analizy statystyczne i machine learning.
Podsumowanie
Jeśli chcesz wejść do świata danych, nie musisz zaczynać od Pythona. Wręcz przeciwnie – najpierw ogarnij fundamenty. Naucz się Excela, bo to język codziennej pracy analityka. Dołóż SQL, bo bez niego nie dotrzesz do danych. A dopiero na końcu wskocz w Pythona, kiedy naprawdę będziesz wiedzieć, co chcesz z tymi danymi zrobić.
To nie sprint, to maraton – ale dobrze rozplanowana trasa to już połowa sukcesu.
Inne interesujące artykuły:
- Co zrobić ze słabym CV? 5 kroków, które naprawdę działają
- Portret współczesnego programisty – wywiad z Kamilem Brzezińskim
- Zawód przyszłości nie istnieje. Oto dlaczego warto przestać go szukać
Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, iż codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
