Stwórz swoje CV w 15 minut
Nasza kolekcja profesjonalnie zaprojektowanych szablonów CV, pomoże Ci wyróżnić się z tłumu i zbliżyć się o krok do wymarzonej pracy.
Prawda jest taka, że umiejętności analityków danych w 2025 roku to już nie tylko znajomość wykresów słupkowych. Ta praca coraz częściej polega na znajomości coraz to nowszych programów BI, SQL, czy języków programowania. Do tego dochodzi odpowiednie wykształcenie, język angielski i uwielbiany MS Excel.
Przeczytaj ten artykuł i sprawdź, które umiejętności dla analityków danych będą mieć znaczenie dla Twojej kariery.
Najważniejsze informacje:
- Wyższe wykształcenie oraz znajomość narzędzi takich jak Power BI i innych narzędzi business intelligence jest dziś standardem w branży danych.
- Znajomość języka angielskiego jest konieczna, ponieważ większość narzędzi, dokumentacji i kursów w branży danych dostępna jest w tym języku.
- Umiejętności komunikacyjne i praca z różnymi interesariuszami są równie ważne, co umiejętność pracy z danymi.
Zaawansowana znajomość SQL
W 2025 roku to właśnie SQL pozostaje podstawowym językiem w codziennej pracy analityka danych. Jednak jego rola znacząco ewoluowała. Jest już nie tylko narzędziem do pobierania danych, ale raczej fundamentem integracji danych z różnych systemów, budowania modeli danych oraz wsparcia szybszego podejmowania decyzji biznesowych w oparciu o aktualne dane.
Dlaczego to takie ważne? Zaawansowana znajomość SQL obejmuje pracę z CTE, funkcjami okienkowymi, optymalizacją zapytań i tworzeniem widoków materializowanych. To jeszcze nie wszystko! W połączeniu z systemami takimi jak Snowflake, BigQuery czy Redshift, SQL umożliwia analizowanie danych online w czasie rzeczywistym i przygotowanie danych wejściowych do procesów uczenia maszynowego czy narzędzi business intelligence jak Power BI czy Looker.
University of Michigan oferuje czterotygodniowy kurs SQL for Data Science, Stanford Online ma w swojej ofercie kurs Relational Databases and SQL. Posiadanie w CV kursu z jednego z topowych uniwersytetów na świecie, może wyróżnić Cię wśród innych kandydatów. Same kursy dostarczają praktycznych umiejętności potrzebnych do działania w dynamicznie zmieniającym się środowisku danych.
Pamiętaj, że w 2025 roku umiejętności techniczne związane z SQL to nie dodatek, a warunek konieczny, by pełnić ważną rolę w zespole analitycznym i mieć realny wpływ na decyzje biznesowe.
A może lubisz pracować z domu i chcesz zostać analitykiem danych, gdyż jest to jeden z 15 najlepiej płatnych zawodów online. Musisz zatem w dużej mierze pracować samodzielnie i mieć opanowany SQL.
Zobacz przykładową sekcję z wymaganiami w ofercie pracy analityka danych. Jak widzisz, znajomość SQL jest tutaj podstawą do aplikowania na to stanowisko.
Znajomość Power BI
Lecimy dalej, czyli do Power BI. Jest to kolejne z najważniejszych narzędzi w pracy analityka danych. Umożliwia błyskawiczne łączenie i analizowanie danych z różnych systemów, takich jak CRM, ERP czy media społecznościowe. To właśnie dzięki niemu podejmowanie decyzji biznesowych w oparciu o aktualne dane staje się dużo szybsze i bardziej precyzyjne. W Power BI możesz na przykład śledzić zmiany w czasie rzeczywistym, budować interaktywne wizualizacje danych, jak wykresy słupkowe, i generować raporty dla różnych interesariuszy. To narzędzie BI jest też zintegrowane z sztuczną inteligencją, co ułatwia modelowanie danych oraz ich prognozowanie.
Jeśli chcesz rozwijać umiejętności techniczne i zrozumieć kluczowe znaczenie Power BI w świecie analizy danych, sprawdź kursy na polskich platformach. Polecamy m.in. kurs Power BI na Udemy prowadzony po polsku przez Bartosza Czaplewskiego, który praktycznie uczy tworzenia dashboardów i pracy na surowych danych. Warto też rozważyć certyfikację Microsoft PL-300, która jest ceniona w branży i może realnie pomóc Ci zdobyć pierwszą pracę w roli analityka danych.
Znajomość MS Excel
Jeśli myślisz o pracy jako analityk danych, to bez MS Excel ani rusz. Może to brzmi banalnie, ale jest to nadal podstawowe narzędzie do analizy danych, robienia szybkich zestawień, czy przygotowywania wizualizacji danych w formie wykresów i dashboardów. Excel świetnie radzi sobie z danymi online i pozwala działać na dużych tabelach praktycznie w czasie rzeczywistym. W pracy analityka Excel pomaga w podejmowaniu decyzji biznesowych, bo łatwo tu przeliczyć różne scenariusze, ocenić wpływ zmian czy tworzyć modelowanie danych.
Jeśli chcesz się nauczyć Excela od podstaw albo podszkolić konkretne umiejętności techniczne, polecamy kurs Excela od Mirosława Zelenta – za darmo i po polsku. Dla bardziej zaawansowanych jest kurs Excel BI od Exceli.pl (link), który pokazuje, jak wykorzystywać Excela jak narzędzia business intelligence. Warto, bo rola analityka danych to dziś nie tylko liczby, ale też prezentacja wyników przed różnymi interesariuszami i podejmowanie trafnych decyzji biznesowych na podstawie aktualnych danych z różnych źródeł. Nie zapomnij wpisać tej umiejętności do CV analityka danych, żeby pokazać potencjalnemu pracodawcy, że masz Excela w małym paluszku!
Programowanie w Pythonie (lub R) dla analizy danych
Jeśli poważnie myślisz o karierze jako analityk danych, to bez programowania w Pythonie albo R ani rusz. To właśnie Python dominuje w świecie analizy i wizualizacji danych, bo ma genialne biblioteki jak Pandas, Matplotlib, czy Seaborn. W Pythonie łatwo integrujesz dane online z różnych źródeł i robisz analizy w czasie rzeczywistym.
R to też mocny zawodnik, szczególnie w badaniach statystycznych i przy bardziej skomplikowanych modelach. W obu językach możesz ocenić jakość danych, zrobić modelowanie danych, wyciągać wnioski, a nawet łączyć swoje umiejętności ze sztuczną inteligencją.
P.S.: z naszych obserwacji wynika, że pracodawcy częściej preferują jednak znajomość Pythona.
Zarówno dla Pythona, jak i dla R znajdziesz świetne kursy na platformie DataCamp. Po polsku warto sprawdzić kursy Comarch.pl, np. Python w analizie danych.
Praca z dużymi zbiorami danych i narzędziami Big Data
Masz już programowanie w małym palcu? To lecimy dalej! Może już wiesz, że w środowiskach operujących na danych online i danych z różnych źródeł (takich jak logi systemowe, media społecznościowe czy czujniki IoT), tradycyjne metody przetwarzania nie wystarczają. No niestety. Analitycy muszą znać narzędzia Big Data takie jak Apache Spark, Hadoop, Databricks, Kafka czy Snowflake, by skutecznie pracować na danych w czasie rzeczywistym, wspierać integrację danych i optymalizować modelowanie danych na skalę enterprise.
Nie da się ukryć, że to właśnie te technologie pełnią kluczową rolę w procesach analitycznych dużych organizacji, umożliwiając m.in. analizowanie wielu rekordów, skalowanie obliczeń i szybsze podejmowanie decyzji biznesowych opartych na aktualnych danych. Jeśli nie czujesz się zbyt pewnie w tych narzędziach, to warto odświeżyć swoją wiedzę, lub nauczyć się czegoś nowego na jednym z kursów internetowych. Na przykład Collegium DaVinci ma w swojej ofercie podyplomowe studia Big Data – Analytics & Society, a na stronie Comarch znajdziesz podstawy analizy danych opartej o duże zbiory danych.
Tworzenie i zarządzanie pipeline’ami danych (ETL/ELT)
Teraz porozmawiamy o pipelinach danych. Są ważnym elementem całego procesu analizy danych: od pozyskiwania surowych danych z różnych systemów, po ich przekształcenie i udostępnienie w narzędziach business intelligence. Efektywne pipeline’y ETL/ELT zapewniają spójność, jakość i czasową dostępność aktualnych danych, wspierając podejmowanie decyzji biznesowych opartych na danych w czasie rzeczywistym. Narzędzia takie jak Apache Airflow, dbt, Fivetran, Talend czy Azure Data Factory umożliwią Ci budowanie modularnych, audytowalnych i skalowalnych przepływów danych.
Umiejętność projektowania procesów ETL/ELT jest niezbędna przy integracji danych z mediów społecznościowych, baz SQL, API i hurtowni typu Snowflake czy BigQuery. Jak zapewne widzisz po przykładowych ofertach pracy, bez tych umiejętności będzie Ci ciężko zdobyć pracę. Jeśli chodzi o kursy, to możesz zacząć od tego darmowego z Google Cloud Skills Boost, chociaż jest on skupiony głównie na tworzeniu pipelinów w Google Cloud. Bardziej ogólne informacje znajdziesz w kursie ETL, ELT, and Data Pipelines od IBM na platformie Coursera. Powodzenia!
Bardzo dobra znajomość języka angielskiego
Zauważ, że w każdej ofercie pracy analityka danych, wymagana jest znajomość języka angielskiego. Niektóre oferty są nawet tworzone w tym języku. To nie przypadek. Cały świat analizy danych obraca się wokół angielskich terminów. Dokumentacje narzędzi takich jak Python, SQL czy Power BI są po angielsku. Większość kursów, webinarów i konferencji jest też w tym języku. Jeśli chcesz czytać branżowe raporty, analizować dane online czy wdrażać najnowsze rozwiązania z obszaru sztucznej inteligencji, musisz dobrze znać angielski.
W pracy analityka angielski przydaje się na każdym kroku: od pisania kodu, przez przygotowanie wizualizacji danych, po raportowanie wyników przed różnymi interesariuszami w międzynarodowych firmach. Często też będziesz musieć umieć zadawać właściwe pytania czy tłumaczyć wyniki na potrzeby decyzji biznesowych.
Pamiętaj, że dobra znajomość angielskiego to kluczowe znaczenie w rozwoju umiejętności technicznych i kompetencji analitycznych. To też przepustka do globalnego rynku pracy i pracy z zespołami na całym świecie.
Umiejętność pracy w chmurze (AWS, GCP, Azure)
Praca w chmurze to dziś standard w branży danych. Wiesz już coś o tym? To tłumaczę! Analityk danych korzysta z niej do przetwarzania surowych danych z różnych źródeł, ich integracji i tworzenia skalowalnych analiz. Narzędzia takie jak AWS S3, Google BigQuery czy Azure Synapse są niezbędne w analizie dużych zbiorów i modelowaniu danych.
AWS oferuje narzędzia dla analityki internetowej, integracji ze sztuczną inteligencją i automatyzacji. Warto zacząć od kursu AWS Data Analytics Learning Plan. Google Cloud Platform (GCP) wyróżnia się w analizie danych online i budowie raportów w czasie rzeczywistym. Polecaliśmy Ci już poprzednio kurs Data Engineering on Google Cloud, dlatego możesz upiec dwie pieczenie na jednym ogniu. Z kolei kurs Azure Data Fundamentals (DP-900), to idealne rozwiązanie dla firm pracujących z Power BI i narzędziami business intelligence.
Zdradzimy ci tajemnicę branżową: znajomość minimum jednej chmury to chyba najistotniejszy element w pracy analityka. Pozwala to skutecznie współpracować z wieloma klientami, optymalizować koszty i wdrażać rozwiązania oparte o najlepsze praktyki na rynku. I pamiętaj. Umiejętność pracy w chmurze pomaga w szybszym podejmowaniu decyzji biznesowych.
Efektywna komunikacja i storytelling danych
Jak widzisz, praktycznie w każdym z przedstawionych przez nas przykładów ofert pracy analityka danych, pracodawca wymaga dobrej komunikacji. Jest to o tyle ważne w tym zawodzie, że analityk danych musi przejrzyście przekazać swoje analizy osobom, które często nie mają pojęcia o analizie danych.
Dlatego właśnie umiejętności komunikacyjne i storytelling danych są dziś tak istotne. Twoja rola analityka danych nie kończy się na kodzie czy tabelkach. Musisz przedstawić wnioski tak, by osoby decyzyjne rozumiały ich wpływ na decyzje biznesowe. Pomagają w tym dobrze przygotowane wizualizacje danych, które upraszczają złożone dane online z różnych źródeł.
Przykładowo: zamiast zasypywać menedżera surowymi danymi, lepiej pokazać mu proste wykresy słupkowe czy dashboard w Power BI i jasno odpowiedzieć na właściwe pytania. To przyspiesza podejmowanie biznesowych decyzji.
Wykształcenie wyższe
Bez ukończenia studiów, będzie Ci o wiele trudniej znaleźć pracę w tym zawodzie. Pracodawcy wiedzą bowiem, jak bardzo studia rozwijają kompetencje analityczne, umiejętność zadawania właściwych pytań oraz pracy z modelowaniem danych, sztuczną inteligencją i narzędziami business intelligence.
W Polsce najbardziej cenione kierunki i uczelnie to:
- Data Science i Big Data na Politechnice Warszawskiej
- Informatyka i Analiza Danych na AGH w Krakowie
- Big Data w Biznesie na SGH w Warszawie
- Analityka Gospodarcza na Uniwersytecie Ekonomicznym we Wrocławiu
- Metody Ilościowe w Ekonomii i Systemy Informacyjne na SGH
Te programy uczą jak integrować dane z różnych źródeł, jak ocenić jakość danych i jak tworzyć skuteczne raporty oraz wykresy słupkowe dla różnych interesariuszy. Przygotowują także do pracy w dynamicznie zmieniającym się otoczeniu rynkowym, gdzie demokratyzacja danych i znajomość narzędzi takich jak Power BI są standardem.
Podsumowując, studia to dobra baza do wejścia w rolę analityka, zdobycia praktyki w analityce internetowej i wzmocnienia pozycji na rynku pracy.
Doświadczony specjalista HR. Przeszła ścieżkę kariery od młodszego specjalisty do kierownika działu HR w firmie IT.
