Analityk danych vs Python | Czy analityk korzysta z Pythona | KajoData Podcast
Mój kurs z Pythona 🐍 W tym odcinku porozmawiamy o tym, dlaczego Python to narzędzie, którego warto się nauczyć, jeśli myślisz o pracy jako analityk danych. Wyjaśnię, kiedy ten język programowania jest przydatny, a kiedy można go pominąć, oraz jakie korzyści daje w codziennej pracy analityka. Oczywiście Python to nie tylko programowanie, to także automatyzacja, integracja z różnymi systemami i znacznie więcej – dlatego jest to tak uniwersalne narzędzie. Opowiem, jak Python pomaga w automatyzacji procesów, łącząc różne ekosystemy i umożliwiając szybkie wykonywanie powtarzalnych zadań. Dzięki temu, zamiast ręcznie przetwarzać dane w Excelu czy Power BI, można zautomatyzować ten proces, tworząc złożone analizy danych i generując raporty za jednym kliknięciem. To szczególnie ważne, kiedy pracujemy z dużymi zbiorami danych czy integrujemy różne źródła informacji. Na koniec poruszę kwestię wizualizacji danych. Python, z bibliotekami takimi jak Matplotlib i Seaborn, umożliwia tworzenie profesjonalnych wykresów, które często są bardziej elastyczne niż te dostępne w narzędziach typu Power BI czy Tableau. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, zapraszam do obejrzenia filmu i koniecznie sprawdź mój kurs "Analiza danych w języku Python", gdzie omawiam te tematy bardziej szczegółowo.
Jakiś tam raport zrobiliśmy w Power BI. Bo jeżeli dołożymy do tego taką nutkę programistyczno-automatyzacyjną, to nagle się pokaże, że my jesteśmy w stanie Po prostu lepiej rozwiązywać problemy, które przed firmą stoją, że znowu coś jest w jakimś tam folderze X, trzeba to automatycznie wydobyć. Trzeba to gdzieś przesłać. Trzeba się połączyć z jakąś aplikacją. I to wszystko możemy zrobić w Pythonie, a nie robić koniecznie np. w jakimś systemie, gdzie musimy się strasznie przeklikiwać. Plus Python to jest jeszcze jedna rzecz. Python daje nam Świetną możliwość audytu tego, co robiliśmy, bo przypominam, to wszystko jest w tekście, tak? To wszystko jest w tekście. Możemy korzystać z GitHuba, możemy sobie, czy nawet powinniśmy sobie w zasadzie wersjonować ten kod, żeby sprawdzać, co zmieniliśmy, czego nie zmieniliśmy.
Pokazano wszystkie 1 dopasowanie. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.
Kliknij, aby znaleźć fragmenty, w których pada.
Mój kurs z Pythona 🐍
W tym odcinku porozmawiamy o tym, dlaczego Python to narzędzie, którego warto się nauczyć, jeśli myślisz o pracy jako analityk danych. Wyjaśnię, kiedy ten język programowania jest przydatny, a kiedy można go pominąć, oraz jakie korzyści daje w codziennej pracy analityka. Oczywiście Python to nie tylko programowanie, to także automatyzacja, integracja z różnymi systemami i znacznie więcej – dlatego jest to tak uniwersalne narzędzie.
Opowiem, jak Python pomaga w automatyzacji procesów, łącząc różne ekosystemy i umożliwiając szybkie wykonywanie powtarzalnych zadań. Dzięki temu, zamiast ręcznie przetwarzać dane w Excelu czy Power BI, można zautomatyzować ten proces, tworząc złożone analizy danych i generując raporty za jednym kliknięciem. To szczególnie ważne, kiedy pracujemy z dużymi zbiorami danych czy integrujemy różne źródła informacji.
Na koniec poruszę kwestię wizualizacji danych. Python, z bibliotekami takimi jak Matplotlib i Seaborn, umożliwia tworzenie profesjonalnych wykresów, które często są bardziej elastyczne niż te dostępne w narzędziach typu Power BI czy Tableau. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, zapraszam do obejrzenia filmu i koniecznie sprawdź mój kurs "Analiza danych w języku Python", gdzie omawiam te tematy bardziej szczegółowo.