Квалифицированные специалисты в сфере аналитики в наше время очень важны и спрос на них растет с каждым днем. Если вы начинающий специалист или же эксперт с многолетним опытом, вы должны знать, что главным шагом в любом деле есть – образование. Впрочем, за пределами стандартных учебных программ есть множество необходимых навыков, которые крайне важны любому высококвалифицированному аналитику. Поэтому мы с командой Tableau подготовили перечень пяти важных навыков для каждого аналитика.
1. Умение подготовить данные для эффективного анализа
С помощью этого навыка вы сможете:
- Собирать, систематизировать, обрабатывать и моделировать данные.
- Анализировать большие объемы структурированных и неструктурированных данных.
- Подготавливать и выводить данные в оптимальной форме для решения задач.
Подготовка данных - это процесс подготовки данных к анализу, включающий задачи обнаружения, преобразования и очистки данных, и это важнейшая часть рабочего процесса кажого аналитика.
2. Способность эффективно использовать аналитические платформы
Обладая этими навыками, вы будете:
- Понимать преимущества и проблемы использования визуализации данных.
- Применять передовые методы и приемы создания аналитических материалов.
- Уметь делиться результатами с помощью информационных панелей или приложений самообслуживания.
Этот навык относится к нетехническим навыкам, поскольку он связан с критическим мышлением и коммуникацией. Аналитические платформы самообслуживания помогают выводить на поверхность результаты процессов data science и исследовать данные, но они также помогают делиться этими результатами с менее технически подкованными людьми.
3. Умение писать эффективный и легко поддающийся изменениям код
Обладая этими навыками, вы будете:
- Непосредственно работать с программами, которые анализируют, обрабатывают и визуализируют данные, одной из таких программ являеться Tableau.
- Создавать программы или алгоритмы для анализа данных.
- Собирать и подготавливать данные через API.
Этот навык является неотъемлемой частью каждого профессионального аналитика.
4. Способность правильно использовать математику и статистику
С помощью этого навыка вы сможете:
- Проводить анализ данных и выявлять важные закономерности и взаимосвязи
- Применять строгое статистическое мышление
- Выделять сильные и слабые стороны различных моделей тестов и то, почему они подходят для конкретной проблемы.
Математика и статистика играют важную роль в данных. Специалисты по работе с данными имеют дело с математическими или статистическими моделями и должны уметь применять и расширять их. Хорошее знание статистики позволяет специалистам по анализу данных критически оценивать ценность различных данных.
5. Умение использовать возможности машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ)
Обладая этим навыком, вы будете:
- Понимать, как и когда машинное обучение и искусственный интеллект подходят для бизнеса.
- Внедрять модели для реализации продуктивных решений ИИ.
- Объяснять модели и прогнозы в терминах, полезных для бизнеса.
Ни машинное обучение, ни ИИ не заменят вашу роль в большинстве организаций. Однако их использование повысит ценность вашей работы в качестве аналитика данных и сделает вашу работу более эффективней.
