W dzisiejszym \u015bwiecie data science sta\u0142o si\u0119 kluczowym elementem nap\u0119dzaj\u0105cym innowacje w niemal ka\u017cdej bran\u017cy. W \u015bwietle tego dynamicznie rozwijaj\u0105cego si\u0119 obszaru, pewien zestaw umiej\u0119tno\u015bci oraz wiedzy wy\u0142ania si\u0119 jako niezb\u0119dny dla tych, kt\u00f3rzy chc\u0105 kszta\u0142towa\u0107 przysz\u0142o\u015b\u0107 za pomoc\u0105 danych. Poza znajomo\u015bci\u0105 j\u0119zyk\u00f3w programowania oraz narz\u0119dzi do analizy danych, r\u00f3wnie wa\u017cne jest zrozumienie i stosowanie zaawansowanych metod statystycznych oraz uczenia maszynowego.<\/p>\n
Podczas panelu dyskusyjnego<\/a> eksperci z Grupy \u017babka<\/a> w zakresie analityki oraz data science przekazali wiedz\u0119 na temat najwa\u017cniejszych umiej\u0119tno\u015bci i narz\u0119dzi potrzebnych dla skutecznej pracy w tej bran\u017cy. Uczestnicy mieli okazj\u0119 dowiedzie\u0107 si\u0119, jak wygl\u0105da struktura pracy w r\u00f3\u017cnorodnych zespo\u0142ach dzia\u0142aj\u0105cych w tych obszarach, oraz jak przebiega proces kreowania warto\u015bciowych inicjatyw projektowych.<\/p>\n W dziedzinie tak szybko ewoluuj\u0105cej jak data science, nieustanne kszta\u0142cenie i rozw\u00f3j osobisty s\u0105 konieczno\u015bci\u0105. Utrzymanie si\u0119 na bie\u017c\u0105co z najnowszymi trendami, narz\u0119dziami i technikami analizy danych mo\u017ce by\u0107 wyzwaniem, ale jest niezb\u0119dne dla utrzymania konkurencyjno\u015bci na rynku pracy. Og\u00f3lnie rzecz bior\u0105c, data science wymaga kombinacji specjalistycznej wiedzy technicznej, zdolno\u015bci analitycznych, umiej\u0119tno\u015bci mi\u0119kkich i ci\u0105g\u0142ej ch\u0119ci do nauki.<\/p>\n Analiza danych wykracza jednak poza sam\u0105 technik\u0119. Umiej\u0119tno\u015b\u0107 interpretacji wynik\u00f3w, wyci\u0105ganie z nich praktycznych wniosk\u00f3w i komunikowanie ich biznesowi jest r\u00f3wnie wa\u017cne. To wymaga nie tylko g\u0142\u0119bokiego zrozumienia danych, ale tak\u017ce zdolno\u015bci do krytycznego my\u015blenia i rozwi\u0105zywania problem\u00f3w. Znaczenie ma tak\u017ce wiedza domenowa, pozwalaj\u0105ca na w\u0142a\u015bciwe zrozumienie kontekstu biznesowego i bran\u017cowego, w kt\u00f3rym dane te funkcjonuj\u0105.<\/p>\n Nie mo\u017cna te\u017c pomin\u0105\u0107 znaczenia pracy zespo\u0142owej i umiej\u0119tno\u015bci mi\u0119kkich, takich jak komunikacja, zarz\u0105dzanie projektami czy przyw\u00f3dztwo. W \u015bwiecie data science, gdzie projekty s\u0105 cz\u0119sto interdyscyplinarne, zdolno\u015b\u0107 do pracy w grupie i efektywnego przekazywania informacji staje si\u0119 nieodzowna. Wsp\u00f3\u0142praca mi\u0119dzy analitykami danych, in\u017cynierami, a interesariuszami biznesowymi cz\u0119sto decyduje o sukcesie projektu.<\/p>\n Podsumowuj\u0105c, odpowiednie umiej\u0119tno\u015bci techniczne, mi\u0119kkie oraz wiedza domenowa s\u0105 gwarancj\u0105 sukcesu w data science. Panel dyskusyjny odby\u0142 w dniu 13 listopada 2023 roku na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu oraz by\u0142 zorganizowany przez SKN Data Science<\/a>. Panelistami byli: Bartosz Kurkowski<\/strong>, Bart\u0142omiej Przybylski<\/strong>, Karolina W\u0105s<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" W dzisiejszym \u015bwiecie data science sta\u0142o si\u0119 kluczowym elementem nap\u0119dzaj\u0105cym innowacje w niemal ka\u017cdej bran\u017cy. W \u015bwietle tego dynamicznie rozwijaj\u0105cego si\u0119 obszaru, pewien zestaw umiej\u0119tno\u015bci oraz wiedzy wy\u0142ania si\u0119 jako niezb\u0119dny dla tych, kt\u00f3rzy chc\u0105 kszta\u0142towa\u0107 przysz\u0142o\u015b\u0107 za pomoc\u0105 danych. Poza znajomo\u015bci\u0105 j\u0119zyk\u00f3w programowania oraz narz\u0119dzi do analizy danych, r\u00f3wnie wa\u017cne jest zrozumienie i stosowanie zaawansowanych metod statystycznych oraz uczenia maszynowego.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":924,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[288,186,57,289,247,29],"class_list":["post-922","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-wiadomosci","tag-bartlomiej-przybylski","tag-bartosz-kurkowski","tag-grupa-zabka","tag-karolina-was","tag-panel-dyskusyjny","tag-skn-data-science"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/922","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=922"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/922\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/924"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=922"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=922"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=922"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}