Cześć,
studiuję automatykę na AGHu duża część moich starszych kolegów idzie później w programowanie często w telkomie bo na studiach sporo cpp było. Sam też mam zamiar iść w kierunku IT i w sumie po zrobieniu rachunku sumienia to stwierdziłem że najbardziej mi się podoba na studiach zbieranie danych z pomiarów i robienie sprawozdać, przetwarzanie tego, analizowanie wyników itp. Zrobiłem research i widzę że takie stanowiska to analityk danych czy też business intelligence analyst lub BI Developer.
Czy jest aktualnie zapotrzebowanie na takich ludzi? Czy ciężko się dostać będąc na studiach inżynierskich? Aktualnie ucze się sqla tak żeby sprawnie sobie radzić na tych stronkach z zadaniami logicznymi, do tego robię sobie kurs z Power Bi. Ogarnąłem też biblioteki z pythona do przetwarzania danych. Mama zamiar do końca roku usystematyzować sobie to wszystko i zrobić z 2 fajne projekty w których pobieram dane, czyszczę je i przetwarzam do tego wizualizacje w Power Bi i to by było moje portfolio. Myślę tez czy nie zrobić sobie certyfikatu z Power Bi od microsoftu, kosztuje 160 dolarów więc sporo, także nie wiem czy warto?
Jak ktoś pracuje w firmie w której są takie działy albo sam ogarnia temat to proszę o nakierunkowanie w co warto iść i czy w ogóle jest to przyszłościowa branża bo szczerze mówiąc mam wrażenie że mało się o tym mówi. Na studiach jeżeli chodzi o it to albo programiści wszelkiej maści, testerzy ewentualnie PM i tyle.
Jak studiujesz automatykę to może idź w stronę systemów MES. Tam jest i automatyka i analiza danych.
Co do Power Bi ja bym nie robił certyfikatu, dopóki nie załapiesz roboty w tej działce. Może się okazać, że znajdziesz prace np w Tabelau albo czymś jeszcze innym. Podszkol SQL (ale na takim poziomie zaawansowanym, czyli funkcje okienkowe itp) i zacznij szukać pracy to się zorientujesz co ci brakuje.
Warto iść w tym kierunku, zwłaszcza jak masz do tego smykałkę. Co do PowerBI i certyfikacji to nie przywiązuj się za bardzo do narzędzia. W końcu to tylko kawałek UI, który można zastąpić innym (Tableu, Qlick). Ważne żeby dane pod spodem były ok.
Pytanie czy chcesz iść bardziej w stronę analityka danych czy inżyniera danych. Różnica jest taka, że często analityk zajmuje się zbieraniem danych, dokumentacją, katalogowaniem, a inżynier danych mięsem czyli buduje pipeline'y do przetwarzania, integracji i analizy danych korzystając z dostępnych narzędzi. Na pierwszy rzut oka wydaje mi się że celujesz w inżyniera danych, więc tutaj SQL, Python, Jupyter Notebooks, bazy relacyjne i nierelacyjne, narzędzia do ETL (Airflow, Argo, Apache Spark, Hadoop), projektowanie hurtowni danych, data lake'ów no i chmura (AWS, Azure, GCP). Dużo programowania i zabawy z infrastrukturą IT.
Dużo nauki, ale też dużo funu :)
Polecam spojrzeć na stanowisko Analytics Engineer. Jest to coś pomiędzy data engineerem a analitykiem. Często pracuje się blisko biznesu, współpracując ze stakeholderami z innych działów. Trochę taki data fullstack, z tym że od strony technicznej raczej korzysta się jak najwięcej z rozwiązań chmurowych, a nie pisze własne rzeczy.