#Аналітика

Дані — це не лише таблиці у звітах чи великі бази даних у компаніях. Вони навколо нас щодня: у смартфоні, в магазині, навіть на кухні. І якщо подивитися уважніше, можна побачити, що ми живемо у світі, який буквально побудований на даних.

Розбираємо ключові інструменти для аналітика даних: з чого почати, для яких завдань використовувати кожну мову та як їх комбінувати, щоб дані працювали на вас.

Машини й алгоритми вже поруч. Втім, панікувати зарано. Бо разом із викликами автоматизація несе й безліч можливостей: для зростання, перекваліфікації, переходу до складніших і незамінних ролей. Розповідаємо, що нас чекає на ринку праці в найближчі роки і які навички варто розвивати вже сьогодні, аби виграти від змін. І, звісно, підкажемо, як цьому навчитися у DATAbi.

Дані — нова валюта світу, а ті, хто вміє їх читати, стають найціннішими фахівцями. Зібрали 7 причин, чому дата-аналітика — це не просто тренд, а ключ до професійного успіху в цифрову епоху.

Python — це більше, ніж мова програмування. Це інструмент, який уже сьогодні змінює роботу аналітиків, маркетологів, фінансистів і навіть проєктних менеджерів. Дізнайтесь, як саме.

Ви відкриваєте Excel і вже готуєтесь морально до ручного копіпасту, фільтрів, круговерті вкладок і нескінченного Ctrl+Z? Excel — крутий інструмент, але є межа, коли замість прискорення роботи він її гальмує. Якщо вам доводиться вручну обробляти десятки файлів і щомісяця запускати одну й ту саму рутину, можливо, настав час вивчити щось серйозніше.