Zastanawiasz się nad karierą w analizie danych i szukasz odpowiedzi na pytanie, jak zacząć swoją przygodę z data science? Najlepiej rozpocząć od opanowania podstaw programowania i pracy z danymi, a następnie stopniowo rozwijać umiejętności w kierunku narzędzi używanych przez specjalistów. W artykule znajdziesz uporządkowane wskazówki, by krok po kroku zacząć budować swoją nową ścieżkę zawodową.

Data science – czym się zajmuje?

To profesja, która łączy w sobie elementy matematyki, statystyki, programowania oraz analizy danych i kontekstu biznesowego. Osoba pracująca w zawodzie odpowiada za to, by z ogromnych, często chaotycznych zbiorów danych wyciągnąć informacje, które pomagają firmie podejmować decyzje, optymalizować procesy czy tworzyć nowe usługi.

Aby lepiej zrozumieć, jak zacząć w data science i big data, warto najpierw wiedzieć, na czym polega ta dziedzina. Do typowych zadań eksperta należą m.in.:

analiza dużych zbiorów danych – ich porządkowanie, czyszczenie i przygotowanie do dalszej pracy;
budowanie modeli predykcyjnych – przewidywanie trendów i przyszłych wyników na podstawie zgromadzonych danych;
praca z językami programowania, takimi jak Python czy SQL – tworzenie skryptów, algorytmów i automatyzacja analiz;
korzystanie z narzędzi statystycznych i wizualizacyjnych – prezentowanie wyników w formie wykresów i raportów zrozumiałych dla biznesu.

Pomocne w zrozumieniu tych działań będą np. studia podyplomowe analiza danych.

Data science – jak zacząć? Przewodnik dla początkujących

Data science – jak zacząć krok po kroku?

Najlepiej podejść do tematu etapami – najpierw fundamenty, potem narzędzia i praktyka. Czytaj dalej, aby poznać kroki, które pomogą Ci wejść na tę ścieżkę.

Zacznij od podstaw Pythona i Excela

Na starcie nie musisz być programistą – wystarczy znajomość podstaw. By zrozumieć, czym jest analiza danych w praktyce warto:

nauczyć się podstaw Pythona – zmiennych, pętli, funkcji;
poznać bibliotekę Pandas – ułatwia pracę z tabelami danych;
oswoić się z Excelem – tworzyć tabele przestawne, podstawowe funkcje statystyczne, proste wykresy.

Poznaj fundamenty statystyki i logiki

Bez statystyki trudno mówić o świadomej analizie danych. Na początku przyda się wiedza z zakresu:

średniej, mediany i odchyleń;
wariancji i rozkładów, np. rozkładu normalnego;
podstaw regresji i korelacji;
logicznego wnioskowania na podstawie danych.

Dzięki temu łatwiej będzie Ci oceniać modele i wyciągać poprawne wnioski.

Oswój narzędzia: SQL, Pandas, Matplotlib

Kolejny krok to wejście głębiej w narzędzia, z których na co dzień korzystają specjaliści data science:

SQL – do odpytywania baz danych, filtrowania i łączenia tabel;
Pandas – do pracy z danymi w Pythonie, czyszczenia i przekształcania zbiorów;
Matplotlib (oraz inne biblioteki graficzne) – do wizualizacji wyników analiz.

Zrób pierwszy projekt na prawdziwych danych

Nauka nabiera sensu, gdy zaczniesz ją stosować. Dobrym pomysłem jest:

pobranie zestawu danych z otwartego źródła (np. Kaggle);
postawienie konkretnego pytania, na które chcesz odpowiedzieć danymi;
przejście pełnego procesu: od czyszczenia danych, przez analizę, po wizualizację wyników.

Taki projekt możesz później dodać do portfolio lub zamieścić na GitHubie.

Zainwestuj w studia – nie bagatelizuj tego punktu!

Samodzielna nauka i krótkie kursy to dobry start, ale jeśli myślisz o długofalowej karierze, należy rozważyć studia inżynierskie. Bez odpowiedniego wykształcenia Twoje CV może zostać odrzucone już na poziomie rekrutacji. Dają one:

uporządkowaną wiedzę – nie tylko „jak”, ale też „dlaczego” działają konkretne rozwiązania;
możliwość nauki od praktyków – wykładowcy łączący teorię z doświadczeniem biznesowym;
dyplom i tytuł inżyniera – istotny w rekrutacjach w wielu firmach.

Studia inżynierskie Bazy danych, data science i analityka biznesowa, zostały zaprojektowane właśnie po to, by przygotować do zawodu analityka danych od podstaw. Jeśli myślisz o tym poważnie, koniecznie sprawdź szczegóły.

Data science – jak zacząć, gdy nie masz doświadczenia?

Brak doświadczenia w IT czy matematyce nie przekreśla Twoich szans. Jeśli zastanawiasz się, jak zacząć przygodę z data science bez zaplecza technicznego – odpowiedź jest prosta: małymi, ale konsekwentnymi krokami. Na początek wystarczy:

chęć uczenia się i doskonalenia umiejętności pod okiem ekspertów;
otwartość na narzędzia analityczne;
systematyczna praca nad projektami.

Z czasem – dzięki dobrze dobranym studiom i praktyce – możesz przejść od prostych analiz do tworzenia zaawansowanych modeli i rozwiązań. To Ty decydujesz, jak szybko zrobisz kolejne kroki. Pamiętaj też, że odpowiednie wykształcenie w tym zakresie, to nie tylko wiedza branżowa, ale też mocny start w karierze.

Według „Raportu Płacowego 2025” Hays Polska miesięczne wynagrodzenia na stanowiskach takich jak Data Scientist, Machine Learning Engineer czy Big Data Developer często przekraczają 20 000 zł brutto. To pokazuje, jak bardzo cenieni są eksperci z tej branży. Jeśli chcesz zostać jednym z nich – postaw na studia inżynierskie Bazy danych, data science i analityka biznesowa.

FAQ

Jak zacząć w data science od zera?

Najlepiej rozpocząć od podstaw programowania w Pythonie, Excela oraz zrozumienia statystyki, a następnie stopniowo rozszerzać wiedzę o narzędzia używane w analizie danych.

Data science – jak zacząć, jeśli nie mam doświadczenia w IT?

Wystarczy ciekawość, systematyczna nauka i praca na prostych projektach, które stopniowo pozwolą wejść w rolę data scientist. Studia podyplomowe z tego obszaru również będą pomocne, ponieważ dostarczą Ci usystematyzowanej wiedzy.

Data science – jak zacząć budować portfolio?

Najlepiej wykonać pierwsze projekty na danych z otwartych źródeł, np. Kaggle, obejmujące pełen proces analityczny od czyszczenia danych po prezentację wyników.