Osoby rozpoczynające naukę analizy danych często trafiają na setki pojęć, kursów i narzędzi, które trudno połączyć w jedną spójną ścieżkę rozwoju.

Sposób nauki Pythona zależy od obszaru, którym chcesz się zajmować. Inaczej uczą się osoby, które chcą programować aplikacje, a inaczej te, które planują wykorzystać Pythona do analizy danych czy raportowania.

Czym jest analiza danych w Pythonie?

Analiza danych w Pythonie polega na pracy z danymi pochodzącymi z różnych źródeł, takich jak pliki Excel, CSV czy bazy danych. Celem nie jest samo pisanie kodu, ale przygotowanie danych, ich przetworzenie oraz wyciągnięcie wniosków, które mogą być wykorzystane w analizach biznesowych, raportach lub podejmowaniu decyzji.

W odróżnieniu od klasycznego programowania, gdzie tworzy się aplikacje lub systemy, analiza danych skupia się na interpretacji informacji. Python pełni tutaj rolę narzędzia wspierającego analityka danych – umożliwia automatyzację pracy, łączenie danych z różnych źródeł oraz przygotowanie ich do dalszej analizy.

Dużą zaletą Pythona jest możliwość integracji z innymi technologiami wykorzystywanymi w obszarze analizy danych. Dzięki temu jedna osoba może pobrać dane z bazy, przetworzyć je, przeanalizować i przygotować zestawienia lub wizualizacje.

Do najbardziej popularnych bibliotek Pythona wykorzystywanych w analizie należą Pandas, NumPy, scikit-learn, Matplotlib i Seaborn.

Jak wygląda nauka analizy danych w Pythonie krok po kroku

Nauka analizy danych w Pythonie rozpoczyna się od poznania podstaw języka. Obejmuje to poznanie składni, typów danych, instrukcji warunkowych, list, krotek, słowników oraz pętli, które są niezbędne do dalszej pracy z danymi.

Kolejnym krokiem jest praca na rzeczywistych zbiorach danych, takich jak arkusze Excel czy pliki CSV. Python pozwala na automatyczne czyszczenie danych, filtrowanie rekordów oraz łączenie informacji z różnych źródeł, co znacznie usprawnia pracę analityczną. Najbardziej popularną biblioteką używaną na tym etapie jest Pandas.

Następnie możemy zrobić integrację z bazami danych i wykorzystanie zapytań SQL. Python jest często wykorzystywany w połączeniu z SQL, umożliwiając pobieranie danych, ich przetwarzanie oraz dalszą analizę. Jest to etap szczególnie istotny dla osób planujących pracę w roli analityka danych. Na tym etapie przydaje się biblioteka SQLAlchemy.

Ostatnim elementem procesu jest prezentacja wyników. Analiza danych w Pythonie nie kończy się na kodzie – jej efektem są raporty, zestawienia i wizualizacje.

Do wizualizacji danych wykorzystujemy przeważnie biblioteki Pandas, Matplotlib, Seaborn. Jeśli chcemy tworzyć interaktywne wykresy webowe przydatne będą biblioteki Plotly i Bokeh. Z kolei w wizualizacji danych geograficznych bardzo pomocna jest biblioteka GeoPandas.

Przygotowane w Pythonie dane możemy też wykorzystywać w narzędziach, takich jak Power BI i tworzyć raporty, wizualizacje i pulpity menadżerskie.

Jeśli jednak dopiero zaczynasz przygodę z Pythonem, na początek najważniejsze jest solidne poznanie podstawowej składni oraz biblioteki Pandas.

Dla kogo analiza danych w Pythonie jest dobrym wyborem?

Język Python i nauka analizy danych sprawdzi się przede wszystkim dla osób, które pracują z danymi lub planują swój rozwój w kierunku analitycznym. Jest to dobre rozwiązanie dla analityków danych, analityków biznesowych, osób zajmujących się finansami czy marketingiem.

Python jest także dobrym wyborem dla osób pracujących na co dzień z Excelem. Sprawdza się wszędzie tam, gdzie arkusze kalkulacyjne przestają być wystarczające ze względu na skalę danych, złożoność analiz lub potrzebę automatyzacji.

Python umożliwia tworzenie powtarzalnych procesów analitycznych, przetwarzanie dużych zbiorów danych oraz przygotowywanie przejrzystych analiz i raportów. Dla wielu specjalistów stanowi on naturalne uzupełnienie lub nowoczesną alternatywę dla języka VBA.

Python, SQL i Power BI w pracy analityków danych

Aby skutecznie zaplanować ścieżkę nauki i zrozumieć, jak narzędzia analityczne współpracują ze sobą w praktyce, warto podejść do nauki etapami. Zazwyczaj pierwszym krokiem jest poznanie języka SQL, który odpowiada za pobieranie, filtrowanie i wstępną agregację danych.

Następnie kolejnym etapem jest Python, w szczególności biblioteka Pandas, wykorzystywana do czyszczenia danych, ich transformacji oraz właściwej analizy.

Ostatnim krokiem jest Power BI, który służy do wizualizacji wyników oraz budowy raportów i pulpitów menadżerskich opartych na wcześniej przygotowanych danych.

Na każdym z tych etapów istotną rolę odgrywa dostęp do sprawdzonych źródeł wiedzy i wsparcia praktyków. Pomocne są artykuły branżowe, materiały edukacyjne, bezpłatne webinary oraz szkolenia prowadzone przez szkoły programowania.

Jednym z miejsc, które oferuje wsparcie w nauce na różnych poziomach zaawansowania, jest Akademia Avendi. Jest to szkoła programowania, która wspiera naukę poprzez artykuły na blogu, bezpłatne webinary oraz praktyczne szkolenia z zakresu analizy danych i programowania.