Najczęstszym błędem jaki spotykam wśród osób chcących zostać analitykiem danych jest nauka niewłaściwych, zazwyczaj zbyt zaawansowanych do ich doświadczenia umiejętności. Często jest to właśnie rozpoczynanie nauki czy skupienie się na nauce pythona w sytuacji, gdy chcemy znaleźć pierwszą pracę w branży data.
Dzisiejszy post tłumaczy dlaczego rozpoczęcie od pythona jest według mnie złym pomysłem.
Dlaczego zaczynasz od pythona?
Typowy scenariusz: interesujesz się analizą danych i chciałabyś się przebranżowić w tę stronę, zatem czytasz w internecie co trzeba umieć, przeglądasz oferty pracy na analityka, patrzysz na sylabus kursów z analizy danych – wśród excela, SQL, statystyki czy programów do wizualizacji często przewija się python. Traktujesz te umiejętności na równi, mylnie zakładając, że aby wejść do branży musisz się nauczyć wszystkich z nich. Czym to skutkuje? Uczysz się wszystkiego po kolei, a że jest tego dużo, każdą z tych umiejętność nabywasz w stopniu między poziomem podstawowym a średniozaawansowanym. Koniec końców nauczyłeś się trochę SQL, trochę excela, trochę pythona – ale nie jesteś w stanie zawodowo używać żadnej z tych technologii, bo każde narzędzie potrafisz w zbyt powierzchowny sposób. W dodatku być może nie rozumiesz różnicy między DA, DS czy DE i nie wiesz czego się uczyć na jaką pozycję, przez co stajesz się kimś pomiędzy analitykiem, data scientistem i inżynierem danych. Czyli kończysz jako osoba, która nie nadaje się na żadne to stanowisko.
Rzeczywiście, python jest językiem programowania powszechnie używanym do analizy danych czy problemów z zakresu data science, ale są inne programy i technologie wyspecjalizowane do analizy danych, które są prostsze do nauki i obsługi, przez co często są wybierane przez firmy. Python jest używany do bardziej skomplikowanych problemów w sytuacji, gdy excel czy SQL nie daje rady.
Przebranżowienie w 2024 jest ciężkie, zatem czy nauka pythona mi pomoże się wyróżnić? Czy python jest czymś na plus?
No właśnie według mnie nie.
Jeżeli firmy szukają analityka danych, to szukają osoby, która będzie dobrze wykonywać zadania analityka danych. Jako, że często stackiem technologicznym analityka w firmach jest SQL czy program do robienia dashboardów (np. PowerBI, Tableau czy Looker) to potrzebują osoby, która bardzo dobrze ogarnia te rzeczy. Na nic im osoba, która ogarnia to trochę gorzej, ale za to potrafi pythona – idealnym kandydatem będzie persona, która dokładnie pasuje do stacku rzeczywiście wykorzystywanego przez daną firmę.
Dlatego uważam, że lepiej skupić się na narzędziach, na których będzie się realnie pracować. Materiału do opanowania jest i tak dużo, i nie wierzę, że ktoś bazując tylko na kursach i teorii jest w stanie bardzo dobrze pojąć excela, SQL, statystykę, program do wizualizacji i do tego pythona. Python jest językiem programowania zatem jest trudny do nauki, a nie ma co się za niego brać kosztem innych częściej wymaganych umiejętności.
W dodatku jeżeli się przebranżawiasz, to nie oszukujmy się – nie będziesz na początku wykonywać super skomplikowanych zadań, raczej jako junior i osoba nowa w branży będziesz oddelegowana/y do najprostszych problemów. Python jest używany przez analityków, ale zazwyczaj przez seniorów, czyli osoby posiadające już praktykę zawodową.
Skoro python jest bardziej zaawansowany to może lepiej postawić na niego i olać wszystko “poniżej”?
Może przychodzi ci teraz myśl, że skoro python potrafi to samo co SQL i więcej to jaki jest sens uczyć się najpierw SQL, a później pythona, skoro “etap SQL” można przeskoczyć i zacząć od razu pracować w pythonie.
Już tłumaczę dlaczego tak nie jest. Python nie jest programem do analizy danych, jest językiem programowania, co powoduje szereg ograniczeń. Ze względów stricte technicznych nie jest tak prosto używać pythona do np. monitorowania danych w sposób ciągły za pomocą dashboardów tak jak to robi PowerBI czy Tableau. Popełniłam na ten temat cały wpis, więc nie będę się ponownie rozpisywać: https://crappydata.pl/2022/09/program-do-wizualizacji-vs-python/. Tłumaczyłam tam, że profesjonalizmem nie jest używanie najbardziej skomplikowanych rozwiązań, a wybieranie narzędzi adekwatnych do problemu – i właśnie python często nie będzie tym narzędziem.
Przytaczając jedną historię jak bardzo to ty się musisz dostosować do firmy, a nie odwrotnie.... Moja mentee miała w pracy idealny przypadek, w którym skrypt napisany w pythonie byłby w stanie zautomatyzować rzecz, którą klepią co miesiąc ręcznie w excelu. Jako, że same wtedy uczyłyśmy się pythona była ona chętna podjąć się napisania tego skryptu w pracy. Przełożony się nie zgodził. Powód? Inni nie znają pythona, więc jak ona wyjedzie na urlop albo już nie będzie pracować w tej firmie to nikt inny nie będzie w stanie przejąć utrzymywanie tego programu. A nie będą specjalnie zatrudniać ludzi z pythonem, bo takie osoby mają większe oczekiwania finansowe.
Czy zatem python jest bezużyteczny dla DA?
Oczywiście, że nie, polecam naukę pythona osobom, które już pracują jako analitycy danych. Uważam, że senior DA powinien być w stanie przeprowadzić podstawową analizę danych w pythonie – nie jest to po prostu zakres umiejętności juniora.
To co powinien za to wiedzieć junior to rozumieć mniej więcej w jakich sytuacjach python jest odpowiednim narzędziem – jakie są ograniczenia SQL czy programu do wizualizacji, co to znaczy, że python jest językiem programowania i kiedy stanowi lepszy wybór. Oczywiście mniej więcej, bo junior jako osoba z małym doświadczeniem nigdy nie będzie ekspertem od wyboru narzędzia.
Take-home message
Sama mam zawodowe doświadczenie w kilku firmach, znam wiele innych osób pracujących w branży, pomagam się przebranżowić odbiorcom mojej twórczości internetowej – uwierz mi, zostaw tego pythona na początku. Skup się na excelu, SQL, programie do wizualizacji. Zapraszam na mój post o tym jak zostać analitykiem danych, który w szczegółach wyjaśnia co liczy się na tym stanowisku.
keywords: analityk danych, analityk danych co trzeba umieć, analityk danych jak zostać, analityk danych jak zacząć, analityk baz danych, analityk danych co to znaczy, co robi analityk danych, analityk danych co to, analityk danych kurs online, analityk baz danych jak zostać, analityk danych it, analityk danych it kurs online, analityk danych a programista, analityk danych czy warto, analityk danych kurs online, analityk danych zarobki, analityk danych praca, analityk danych praca, analityk danych staż, analityk danych studia, analityk danych bez doświadczenia, analityk danych a analityk biznesowy, analityk danych a data science, analityk danych bez doświadczenia, analityk danych co trzeba umieć, analityk danych co musi umieć, analityk danych ile zarabia, analityk danych junior, analityk danych obowiązki, analiza, analiza danych, analizowanie danych, big data, dane, data analyst, data science, excel, jak zostać analitykiem danych, jak zostać data scientist, kursy, kursy analizy danych, nauka excela, nauka programowania, nauka SQL, podyplomówka, power BI, przebranżowienie, przebranżowienie do IT, SQL, statystyka, tableau, testy AB, testy statystyczne, wizualizacja danych, analityk danych python, python programowanie, programowanie w pythonie, python jak się nauczyć, python jak zacząć, co python, python co to jest, python dlaczego warto, python dlaczego łatwy, python gdzie się uczyć, python i excel, python i ai, python i sql,
Cześć Kasiu, dziękuję za Twoje posty i szczere spostrzeżenia, którymi się dzielisz. Właśnie jestem w trakcie przebranżawiania. Mam nadzieje, że nie naiwnie liczę, że przy mojej systematycznej pracy uda mi się dostać pracę w tym roku. Jestem dokładnie tym przypadkiem, o którym piszesz, ja swoją naukę zaczęłam od podstaw Informatyki (od budowy komputera, system binarny po modele OSI itd.), matematyki (przypomnienie ze studiów), SQL (z kursu), Pythona (z kursu), exela (z kursu), został mi PowerBi i przygotować swój własny projekt. Dokładnie czuję się tak, że każdą tematykę tylko dotknęłam. Boję się, że zmarnowałam jedynie czas, który w życiu dorosłym jest na wagę złota. Ale pocieszam się faktem, że zdobyłam podstawy podstaw, które być może pomogą mi kiedyś łączyć kropki.
Chciałam się Ciebie zapytać jak sądzisz czy jest możliwość znalezienia pierwszej pracy związanej z data jako junior DE lub junior DS?
Cześć Sabina, dzięki za Twoje komentarze. Możliwość znalezienia pierwszej pracy jest zawsze 🙂 wszystko zależy od tego w jakim stopniu udało Ci się zdobyć te umiejętności, jak wygląda Twoje CV i jak wypadniesz w procesach rekrutacyjnych. Ciężko mi powiedzieć jakie są Twoje szanse na podstawie krótkiego komentarza, zazwyczaj przeprowadzam taką analizę na 1-godzinnym spotkaniu na konsultacjach, gdzie mogę dopytać o szczegóły, ale stack technologiczny, który opisujesz wskazuje, że możesz być gotowa na zostanie analitykiem danych. Powodzenia!