Czasem dostaję pytanie w stylu: „Kajo, a nie byłoby łatwiej po prostu od razu ogarnąć sobie Power BI albo Tableau i olać Excela i SQL-a?”. I choć rozumiem skąd to pytanie się bierze – bo narzędzia BI są teraz modne, efektowne i „bardziej profesjonalne” – to muszę powiedzieć jasno: nie, to nie jest dobry pomysł.
Już tłumaczę dlaczego.
Excel i SQL to fundamenty pracy z danymi
Jeśli jesteś na początku drogi w analizie danych, to możesz mieć wrażenie, że Excel to coś dla księgowych, a SQL to jakiś nudny język baz danych. Tymczasem to właśnie Excel i SQL uczą Cię myślenia tabelarycznego, pracy z danymi krok po kroku i rozwiązywania realnych problemów analitycznych.
W analizie danych ogromna część pracy to nie robienie dashboardów, tylko czyszczenie, filtrowanie, grupowanie i przekształcanie danych. A to najefektywniej robi się właśnie w Excelu i SQL-u. Power BI czy Tableau są świetne – ale one bazują na tym, że Ty już potrafisz pracować z danymi, a nie uczą Cię tego od zera.
Testy rekrutacyjne? Excel i SQL to standard
Drugi powód jest jeszcze bardziej praktyczny. Jeśli planujesz iść do pracy jako analityk danych (albo się przebranżowić), to prędzej czy później trafisz na zadania rekrutacyjne. A te w 80% przypadków będą oparte o Excela i/lub SQL-a. Nawet jeśli firma na co dzień korzysta z Power BI, to na etapie rekrutacji chce sprawdzić, czy rozumiesz dane i potrafisz z nimi pracować. A najprościej to zrobić właśnie przez te dwa narzędzia.
Dlatego jeśli pominiesz naukę Excela i SQL-a, to możesz być świetny w robieniu dashboardów… ale i tak odpaść na etapie zadań rekrutacyjnych. Szkoda by było.
Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Tableau, Python i więcej!
Chcesz opanować Excela i tworzyć dynamiczne raporty jak profesjonalista? Naucz się SQL-a i wyciągaj kluczowe dane prosto z baz danych! Odkryj moc Pythona w automatyzacji i analizie danych. A może wizualizacje? Tableau pozwoli Ci zamienić surowe liczby w czytelne wykresy i dashboardy. Dołącz do kursów KajoData i podnieś swoje umiejętności na nowy poziom!
Jak podejść do nauki narzędzi analitycznych?
Jeśli miałbym zaproponować sensowną ścieżkę, to wyglądałaby ona mniej więcej tak:
- Excel – naucz się poruszać po danych, filtrować, pivotować, robić proste wykresy, funkcje logiczne itd.
- SQL – zacznij rozumieć jak działają relacyjne bazy danych, ucz się zapytań SELECT, JOINów, GROUP BY itd.
- Power BI / Tableau – jak już wiesz, jak dane się „zachowują”, to ucz się je wizualizować i tworzyć raporty.
- Python – jeśli chcesz iść dalej, to warto dołożyć automatyzację, analizy statystyczne i machine learning.
Nie musisz być mistrzem każdego z tych narzędzi, ale jeśli dobrze opanujesz Excela i SQL-a, to cała reszta pójdzie znacznie łatwiej.
Podsumowanie
Power BI i Tableau to naprawdę świetne narzędzia – intuicyjne, nowoczesne i robiące wrażenie. Ale nie są dobrą pierwszą lekcją w świecie analizy danych. One opierają się na założeniu, że użytkownik już wie, jak myśleć o danych. A tego najlepiej uczą… stare, dobre Excel i SQL.
Jeśli chcesz zbudować solidne podstawy i zwiększyć swoje szanse na rynku pracy, to warto zacząć od fundamentów. A dopiero później dorzucać kolejne narzędzia – w kolejności, która ma sens.
Taki proces jest spokojniejszy, bardziej zrozumiały i po prostu skuteczniejszy. I z mojego doświadczenia – daje też najwięcej satysfakcji.
Inne ciekawe artykuły:
- Dlaczego praca analityka danych nie musi być nudna?
- Od czego zacząć naukę do pracy w Data Science? Excel, SQL, a dopiero potem Python
- Czy trzeba znać matematykę, żeby zostać analitykiem danych?
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, że 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
