Włączanie narzędzi i technologii danych

Płynność w świecie danych

Konstantinos Kattidis

Data Analytics Lead

Wyniki stosowania narzędzi danych

Odpowiednie narzędzia pozwalają pracownikom efektywnie analizować dane i tworzyć produkty danych
Nowoczesne narzędzia powinny być dostępne dla każdej grupy użytkowników

Lista narzędzi do kompetencji danych

Inaczej zwane narzędziami Business Intelligence (BI)
Przekształcają zbiory danych w przejrzyste wizualizacje, pulpity nawigacyjne i raporty
Przykłady:
- Tableau, Microsoft Power BI i Looker

Przykład narzędzi do wizualizacji danych

Narzędzia arkuszowe obejmują Microsoft Excel i Google Sheets
Tabele przestawne, funkcje i wykresy umożliwiają zadania od podstawowego podsumowania danych po bardziej złożone analizy

Przykład arkusza kalkulacyjnego

Użytkownicy z głębszą wiedzą techniczną często korzystają z języków programowania, takich jak Python i R
Prostota i wszechstronność Pythona czynią go preferowanym wyborem do analizy danych i uczenia maszynowego
R to język specjalistyczny zaprojektowany do analizy statystycznej i wizualizacji danych

Przykład języków programowania

W pracy z bazami danych kluczowym narzędziem jest strukturalny język zapytań (SQL)
Umożliwia wyodrębnianie, manipulowanie i analizowanie danych przechowywanych w relacyjnych bazach danych
Działa z różnymi bazami, takimi jak MySQL, PostgreSQL i AWS Redshift

Przykład SQL

Narzędzia wiersza poleceń służą do:
- Automatyzacji operacji na plikach
- Obsługi kontroli wersji
- Integracji z usługami chmurowymi
- Wydajnego uruchamiania potoków danych
Przykład: Git to system kontroli wersji służący do zarządzania zmianami w kodzie i danych

Przykład narzędzi wiersza poleceń

Płynność w świecie danych