3 czerwca 2025

Kim jest data scientist i czym zajmuje się data science?

Przewodnik dla przyszłych analityków danych

W świecie przepełnionym danymi, zawód data scientist staje się jednym z najbardziej pożądanych na rynku pracy. Wiele osób zadaje pytania: kim jest data scientist, co to za zawód i czym zajmuje się data science. Czy trzeba mieć dyplom z informatyki, by rozpocząć karierę w tej branży? Jak wygląda dobre szkolenie data scientist i od czego najlepiej zacząć?

W tym artykule znajdziesz odpowiedzi na te pytania – oraz praktyczne wskazówki, jak krok po kroku wejść w świat data science.

Kim jest data scientist i czym zajmuje się data science

Data science – co to takiego?

Zacznijmy od podstaw. Data science – co to jest? To interdyscyplinarna dziedzina, która łączy statystykę, programowanie, analizę danych oraz znajomość kontekstu biznesowego. Jej celem jest wydobywanie wartościowych informacji z dużych zbiorów danych – zarówno ustrukturyzowanych (np. z systemów CRM czy ERP), jak i nieustrukturyzowanych (np. treści e-maili, logów czy danych z mediów społecznościowych).

Typowy proces data science obejmuje:

  • zdefiniowanie celu analizy,
  • zebranie i przygotowanie danych,
  • eksplorację i wizualizację danych,
  • budowę modeli predykcyjnych lub klasyfikacyjnych,
  • wdrażanie modelu i prezentację wyników w formie dashboardów i raportów.

W praktyce data science pozwala m.in. prognozować popyt, wykrywać nadużycia finansowe, personalizować oferty czy optymalizować łańcuchy dostaw.

 

Data Science

Kim jest data scientist?

Data scientist – co to za zawód? To specjalista, który przekształca dane w konkretne wnioski i rekomendacje biznesowe. W przeciwieństwie do tradycyjnego analityka, data scientist nie tylko analizuje dane, ale też buduje modele predykcyjne i wykorzystuje uczenie maszynowe. Kim jest data scientist w praktyce? To osoba, która:

  • oczyszcza i przygotowuje dane (data wrangling),
  • analizuje i wizualizuje zależności,
  • tworzy modele predykcyjne (np. prognozujące sprzedaż),
  • wdraża gotowe rozwiązania oparte na danych,
  • współpracuje z różnymi działami firmy – od IT po marketing.
Zobacz dostępne szkolenia

Jakie umiejętności powinien mieć data scientist?

Programowanie i narzędzia techniczne

Python (szczególnie biblioteki takie jak Pandas, NumPy), R, SQL, Jupyter Notebook.

Statystyka i matematyka

Wiedza z zakresu analizy statystycznej, modelowania i uczenia maszynowego.

Zrozumienie biznesu i komunikacja

Umiejętność interpretowania wyników oraz ich prezentowania w formie interaktywnych dashboardów (np. w Qlik Sense).

Data science – jak zacząć?

Nie musisz kończyć studiów technicznych, by rozpocząć karierę w data science. Ścieżek wejścia do tego świata jest wiele. Oto najpopularniejsze opcje:

  • studia kierunkowe: informatyka, statystyka, ekonometria, matematyka,
  • intensywny kurs data science lub bootcamp,
  • samodzielna nauka online z wykorzystaniem otwartych źródeł.

Najważniejsze to mieć ciekawość, umiejętność rozwiązywania problemów i chęć ciągłego rozwoju.

Szkolenie data scientist – na co zwrócić uwagę?

Dobre szkolenie data scientist powinno łączyć teorię z praktyką. Jeśli chcesz się przygotować do pracy w tej roli, wybierz program, który zawiera:

  • analizę danych w Pythonie,
  • podstawy machine learningu i modelowania,
  • czyszczenie i transformację danych (data wrangling),
  • pracę z narzędziami do wizualizacji danych i tworzenia dashboardów.

Dzięki temu zbudujesz portfolio projektów, które możesz pokazać przyszłym pracodawcom.

Zostań specjalistą od danych – to się opłaca

Data science to nie tylko modne hasło – to realne podejście do podejmowania decyzji opartych na danych. A data scientist to zawód przyszłości, który łączy technologię, analitykę i strategię biznesową.

Jeśli masz analityczne myślenie, lubisz pracę z danymi i chcesz rozwijać się w jednej z najszybciej rosnących branż – rozpocznij swoją przygodę z data science już dziś.