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.
ETL oznacza Extract, Transform, Load. Czasem się nawet robi inaczej. Czasem się robi ELT, Extract, Load, Transform, bo to jest pytanie o tym, czy my obrabiamy dane już po włożeniu ich do nowego systemu, bo teraz Mówiąc o wiele, o wiele prościej, bierzemy dane z systemu A, coś sobie z nimi robimy, to jest to transform, wcześniej było extract i później mamy load i wkładamy. Może się zdarzyć tak, że bierzemy dane z jakiegoś systemu, od razu je wkładamy do drugiego systemu i coś ten drugi system robi albo w tym drugim systemie coś z tymi danymi robimy. I teraz ze względu na wspomnianą wcześniej uniwersalność i możliwość automatyzacji, Python się dosyć dobrze do tego nadaje. I nadaje się do tego także przez pewną możliwość, na którą pozwalają języki programowania, o którym będzie w punkcie numer 5.
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.