Wiele osób myśli, iż analityk danych musi być matematycznym geniuszem. Że bez całek, wzorów i znajomości statystyki na poziomie doktoratu nie ma wstępu do branży. I choć brzmi to jak rozsądne założenie – prawda jest zupełnie inna. Matematyka nie jest główną barierą wejścia. Ba – często nie jest choćby na liście głównych wymagań.
🛠 Narzędzia są ważniejsze niż zaawansowana matematyka
W codziennej pracy analityka najczęściej korzystasz z Excela, SQL-a, Power BI, Pythona. To one wykonują większość obliczeń. Ty masz wiedzieć, jak z nich korzystać i co z tych wyników wyciągnąć.
Nie musisz manualnie liczyć odchyleń standardowych. Nie musisz znać wzorów na regresję liniową. Musisz umieć:
– zadać pytanie,
– dobrać narzędzie,
– poprawnie zinterpretować wynik.
I to naprawdę wystarcza, żeby robić bardzo dobrą robotę.
🧠 Ciekawość biznesowa robi ogromną różnicę
Umiejętność techniczna to jedno. Ale jeżeli nie rozumiesz, o co chodzi w biznesie, to żadna analiza nic nie da. Liczby to tylko liczby – dopóki nie umiesz ich połączyć z procesem, produktem, klientem, celem.
To właśnie ciekawość: dlaczego ten produkt nie działa?, czemu sprzedaż spadła?, co zrobić, żeby klienci zostawali dłużej? – sprawia, iż stajesz się analitykiem, a nie tylko operatorem narzędzi. I to się ceni. Bardzo.
➗ Podstawy matematyki wystarczą na start
Średnia. Mediana. Kwartyle. Procenty. Wariancja. To jest absolutne minimum, którego używasz naprawdę często. Ale już całki? Macierze? Analiza funkcji? Bardzo rzadko – i głównie w bardzo specjalistycznych rolach (np. data science R&D, machine learning research itd.).
O wiele ważniejsze niż znajomość wzorów jest logiczne myślenie i precyzja. Umiejętność zadawania adekwatnych pytań i czujność, gdy coś „nie gra”. To jest analityczne myślenie – i nie ma nic wspólnego z byciem olimpijczykiem z matmy.
Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!
Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, PowerBI, Tableau i Pythona z certyfikatami!
🟨 Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
🟩 Ponad 75 godzin materiałów video.
🟨 Spotkania LIVE co miesiąc.
🟩 Mój osobisty mentoring.
📌 Podsumowanie: czy trzeba być dobrym z matematyki, żeby zostać analitykiem danych?
Nie. Trzeba być wystarczająco ogarniętym z podstaw i bardzo uważnym na to, co mówią dane. Narzędzia pomagają ci liczyć. Ty masz myśleć, wyciągać wnioski i komunikować rezultaty. To dlatego tak wielu dobrych analityków pochodzi z kompletnie niematematycznych środowisk – bo najważniejszy skill to nie całka, tylko rozumienie problemu.
Inne interesujące artykuły:
- Czujesz, iż otoczenie podcina ci skrzydła? To nie ty jesteś problemem
- Czy naprawdę kiedyś było łatwiej zacząć nową karierę? A może po prostu było inaczej?
- Masz wrażenie, iż nic nie umiesz? Albo iż już wszystko ogarniasz? Obie opcje są złudne
Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, iż codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
