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.
I dlaczego o czym mówię? Dlatego, że moim zdaniem analityk danych powinien się właśnie skupić na tym Jupyter Notebook. Powinien się skupić na tym, że jest w stanie obsługiwać podstawowe pliki, pracować ze systemem, właśnie otworzyć sobie jakiś plik w notatniku, plik z Excela, plik z CSV. Jest w stanie wykonać analityczną robotę, czyli zna super bibliotekę Pandas, jest w stanie zrobić Visualizacje w Matplotlib czy w Seabornie jest w stanie stworzyć z tego pełen dokument. I tak się składa, że te wszystkie rzeczy są pokazane w moim kursie Analiza danych w Pythonie, który właśnie wyszedł. Jeżeli oglądasz ten filmik w pierwszym tygodniu, w którym on wyszedł, do niedzieli, no to mamy zniżkę ze względu na premierę tego kursu.
Czyli wystarczy nam wygenerowanie danego wykresu czy zestawu wykresów. I tutaj również Python się świetnie sprawdza. Właśnie w Jupyter Notebooku mamy dedykowane biblioteki. Najpopularniejsze z nich to Matplotlib i Seaborn. I one pozwalają nam na to, żeby rzeczywiście stworzyć bardzo ładne, bardzo dobrze wyglądające wykresy, świetnie je obrobić, bo często to jest tak, że jak korzystamy z Power BI czy Tableau, to na przykład mamy jakiś taki problem, że nie ma takiej opcji, żeby tam Coś zrobić minimalnie inaczej, no bo jesteśmy ograniczeni do tego, co w tym interfejsie graficznym możemy sobie wyklikać. Tutaj jest trochę inaczej, tych opcji jest więcej, bo jest więcej możliwości kombinowania. Naprawdę te wykresy, które można tworzyć, to
Pokazano wszystkie 2 dopasowania. 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.