W perspektywie najbliższych 2-3 lat Analitycy Danych będą musieli rozwijać szereg kluczowych kompetencji, aby sprostać rosnącym wymaganiom branży. Oto najważniejsze z nich:
- Zaawansowane umiejętności w zakresie analizy danych oraz przygotowywania ich do modelowania:
- Języki programowania: Analityk Danych będzie coraz bardziej opierał swoją pracę na programowaniu. Jeżeli nie będzie to specjalistyczne narzędzie ze swoim językiem (np. Power BI) to głównymi językami będą Python, R oraz SQL (ten ostatni jest dla wielu narzędzi wzorem, więc jego znajomość jest wręcz kluczowa).
- Machine Learning i AI: zastosowanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji w analizie danych jest od dawna standardem. Umiejętność przygotowywania danych do modelowania będzie kluczowa w optymalizacji procesów w organizacjach.
- Deep Learning: coraz częściej analitycy danych będą pracować z technikami głębokiego uczenia, szczególnie w analizach obrazów, dźwięku i tekstu. Dodatkowo z uwagi na rosnące znaczenie Big Data niezbędna będzie umiejętność pracy z bardziej wydajnymi modelami.
Popularne technologie dla punktów b. i c.: PyTorch, TensorFlow, Keras - Chmura obliczeniowa: rozwój usług chmurowych (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) zmienia sposób przechowywania i przetwarzania danych, więc znajomość tych technologii będzie niezbędna. Należy dodatkowo zwrócić uwagę na współpracę ze specjalistami z działów Ops w kontekście dostępów oraz dostarczania efektów pracy. Wiele firm stawia coraz bardziej na narzędzie Azure Databricks, ponieważ zapewnia ono gotowe rozwiązanie od przechowywania i zarządzania informacjami po wizualizacje i profilowanie danych.
- Automatyzacja procesów analitycznych: umiejętność automatyzowania analiz, będzie cennym atutem, gdyż z jednej strony zwiększać się będzie gabaryt danych, które trafią do analizy, a z drugiej niezbędne będzie budowanie własnych narzędzi AI, które wykonają podstawową część pracy za analityków.
- Nowoczesne narzędzia BI: wzrost popularności narzędzi takich jak Power BI, Tableau oraz Looker wymaga znajomości ich zaawansowanych funkcji, głównie z naciskiem na dostarczanie wyników pracy on-demand i w trybie aktualizacji bez udziału czynnika ludzkiego.
- Praca z dużymi zbiorami danych (Big Data):
- Znajomość narzędzi Big Data: platformy takie jak Hadoop, Spark, Apache Flink są już standardem. Analitycy powinni umieć korzystać z tych narzędzi w codziennej pracy.
- Rozproszona odpowiedzialność: wraz ze wzrostem znaczenia zarządzania danymi w Data Mesh zauważalne będzie przenoszenie odpowiedzialności na poszczególne osoby wewnątrz działów analiz.
- Optymalizacja kodu: skuteczne zarządzanie zasobami obliczeniowymi i optymalizacja kodu, zwłaszcza przy dużych zbiorach danych, będą istotnymi kompetencjami. Z jednej strony wiązać się to będzie z koniecznością pracy modeli na zbiorach Big Data, a z drugiej z optymalizacją kosztów energii w Data Centers.
- Zarządzanie danymi (Data Governance) i ich jakością:
- Bezpieczeństwo danych: wzrost regulacji związanych z ochroną danych osobowych (np. RODO, AI Act) powoduje, że analitycy muszą znać dobre praktyki w zakresie bezpieczeństwa danych oraz standardy ich przechowywania i zarządzania.
- Zarządzanie jakością danych: analitycy muszą rozwijać umiejętności związane z zapewnieniem jakości danych, identyfikowaniem błędów oraz ich korekcją, aby analizy były wiarygodne. Wykrywanie outlierów oraz danych fake’owych jest must have w perspektywie rozwoju produktów opartych na danych.
- Umiejętności komunikacyjne i biznesowe:
- Data storytelling: umiejętność interpretacji wyników analiz i przekładania ich na język biznesu będzie coraz bardziej ceniona. Skuteczne prezentowanie wniosków za pomocą narzędzi takich jak Power BI, Tableau czy wykresy w Pythonie (np. Matplotlib, Seaborn) stanie się kluczowe. Skraca się również czas przeznaczony na poszczególne prezentacje wniosków, a raporty powinny być tworzone w trybie on-demand oraz stream.
- Wizualizacja danych – prezentacja raportów w dynamicznej formie graficznej jest kluczowa przy budowie raportów, predykcji i rekomendacji
- Zrozumienie kontekstu biznesowego: analitycy muszą coraz lepiej rozumieć potrzeby biznesu, aby dostarczać analizy, które rzeczywiście odpowiadają na kluczowe pytania biznesowe i pomagają podejmować decyzje. Jednocześnie muszą zapewniać odpowiedzi na pytania, które jeszcze nie zostały zadane.
- Praca w środowisku Agile: wiele zespołów analitycznych zaczyna przyjmować zwinne metodyki pracy. Umiejętność pracy w zespołach interdyscyplinarnych będzie tylko zyskiwała na znaczeniu.
Dlaczego zapotrzebowanie na analityków danych będzie rosło?
- Rozwój i popularyzacja modeli AI (w dużym skrócie modele bazują na danych)
- Drastyczny wzrost zapotrzebowania na zbieranie, generowanie, przechowywanie i zarządzanie danymi.
- Rosnące znaczenie raportów i analiz, na podstawie których podejmowane są decyzje biznesowe
- „Scalanie” stanowisk i tym samym poszerzanie kompetencji. Przykładowo: wymagania na stanowisko Data Scientist są szersze niż 2 lata temu i często pokrywają się z kompetencjami Analityka Danych.
Podsumowując, analitycy danych w najbliższych latach będą musieli rozwijać zarówno
umiejętności techniczne, jak i biznesowe, aby sprostać rosnącym wymaganiom rynkowym
i wykorzystać potencjał nowych technologii, takich jak AI czy Big Data.
Jeżeli chciał(a)byś rozwijać się w kierunku analizy danych to sprawdź kurs Analityk Danych »
źródła:
- Wykres: Zapotrzebowanie na stanowiska (źródło: res.cloudinary.com)
- Kompetencje przyszłości – jakie kompetencje będą najbardziej cenione w przyszłości przez pracodawców?
- Analityk – najbardziej pożądany zawód. Jak przygotować testy kompetencji i znaleźć najlepszych kandydatów?
- 10 najważniejszych kompetencji 2025 roku
- Hot Data Engineering Jobs for 2021 & Beyond
