Skal jeg lære Python eller DAX først som BI- og dataanalytiker?

Som BI- og dataanalytiker er det vigtigt at vælge de rigtige værktøjer at lære i den rigtige rækkefølge. Hvis dit daglige arbejde involverer Power BI, er det mest fordelagtigt at starte med DAX og datamodellering. DAX (Data Analysis Expressions) vil give dig mulighed for at forbedre kvaliteten af dine rapporter, optimere performance og arbejde med KPI'er effektivt. At mestre DAX vil hurtigt kunne påvirke din arbejdsindsats og resultater positivt.

Når du har styr på DAX, kan du bevæge dig videre til Python. Python er et kraftfuldt værktøj til dataanalyse, automatisering, datarensning og forecasting. Det er især nyttigt, hvis du ønsker at arbejde mere dybdegående med data science eller analytics engineering. Kombinationen af DAX og Python vil give dig en bredere vifte af færdigheder, der kan anvendes i forskellige datarelaterede opgaver.

Det er også værd at bemærke, at det er vigtigt ikke at springe over grundlæggende færdigheder som Excel og SQL, da disse værktøjer stadig er fundamentale i dataanalyse. I Danmark er det ofte mere værdifuldt at have en bred vifte af færdigheder i SQL, Power BI, DAX, Python og forretningsforståelse end at være dyb ekspert i kun ét værktøj. Denne tilgang vil gøre dig mere alsidig og attraktiv på arbejdsmarkedet.

Sammenfattende anbefales det at starte med DAX, især hvis du arbejder med Power BI, og derefter lære Python for at udvide dine analytiske evner. Dette vil give dig en solid grund til at håndtere forskellige dataudfordringer.