Кто такой аналитик данных?
Аналитик данных — это тот, кто использует технические навыки для анализа данных, поиска инсайтов и составления отчетов.
Обычно аналитик данных может использовать следующие навыки:
- Навыки SQL для извлечения данных из базы данных
- Навыки программирования для анализа этих данных
- Коммуникативные навыки, чтобы сообщить о своих выводах
Однако какие навыки наиболее важны для получения работы в этой области? Чтобы ответить на этот вопрос, мы провели многочасовые исследования, включая интервью с аналитиками данных, специалистами по данным и менеджерами по найму. Вот что мы узнали.
Какие навыки нужны аналитику данных?
Поскольку инструменты обработки данных, которые вы будете использовать, различаются в зависимости от роли, компании или отрасли, мы предлагаем сосредотачиваться на навыках, а не на инструментах (таких как Python, R, SQL, Excel, Tableau, Power BI и т. д.).
Восемь наиболее важных навыков аналитика данных включают в себя:
- Очистка и подготовка данных
- Анализ и исследование данных
- Статистические знания
- Создание визуализаций из данных
- Создание дашбордов и отчетов
- Soft skills и общение
- Знание предметной области
- Решение проблем
Очистка и подготовка данных
Исследования показывают, что очистка и подготовка данных составляет около 80% работы большинства специалистов по данным. Это означает, что этот навык жизненно важен. Аналитику данных обычно необходимо получить данные из одного или нескольких источников и подготовить их для проведения разведочного анализа данных. Очистка данных также включает устранение отсутствующих и неконсистентных данных, которые могут повлиять на анализ. В аналитике данных очистка данных не всегда увлекательна, но подготовка данных может быть интересной и сложной, если рассматривать ее как упражнение по исследованию проблем с данными.
Анализ и исследование данных
Может показаться странным упоминать «анализ данных» в списке необходимых навыков аналитика данных, но анализ как особый навык необходим. По сути, анализ данных включает в себя рассмотрение бизнес-вопроса или потребности и анализ соответствующих данных для выработки ответа на этот вопрос. Другой формой анализа данных является исследование. Исследование данных включает в себя поиск интересных тенденций или взаимосвязей в данных, которые могут принести пользу бизнесу. Пытаясь найти закономерности в данных, вы можете наткнуться на возможность для бизнеса снизить затраты или увеличить рост.
Хорошие знания статистики
Теория вероятности и математическая статистика — важные навыки аналитика данных. Эти знания помогут вам в анализе и исследовании и расшифровке данных. Кроме того, понимание статистики также поможет вам убедиться в достоверности вашего анализа и избежать распространенных заблуждений и логических ошибок. Точный уровень необходимых статистических знаний будет варьироваться в зависимости от требований вашей конкретной роли и данных, с которыми вы работаете. Например, если ваша компания полагается на вероятностный анализ, вам потребуется гораздо более строгое понимание этой области.
Визуализация данных
Визуализация данных проясняет тенденции и закономерности данных. Люди — визуальные существа, а это означает, что большинство людей поймут диаграмму или график быстрее, чем электронную таблицу. Это означает создание четких, визуально привлекательных диаграмм, которые помогут другим понять ваши открытия. Это также означает избегать вещей, которые либо трудно интерпретировать (например, круговые диаграммы), либо которые могут ввести в заблуждение (например, манипулирование значениями осей). Визуализация также может быть важной частью вашего исследования данных. Иногда есть вещи, которые вы можете увидеть визуально в данных, которые могут быть скрыты, если вы посмотрите только на цифры.
Создание дашбордов и отчетов
Как аналитику данных, вам необходимо предоставить другим возможность использовать данные для принятия ключевых решений. Создавая дашборды и отчеты, вы предоставляете другим доступ к важным данным, устраняя технические барьеры. Это может быть простая диаграмма и таблица с фильтрами дат, или это может быть сложная информационная панель, содержащая сотни интерактивных точек данных. Описание работы и требования могут варьироваться от должности к должности, но почти каждая работа аналитика данных будет включать в себя создание отчетов о ваших выводах или создание дашбордов для их демонстрации.
Soft skills и общение
Способность общаться в нескольких форматах — еще один ключевой навык аналитика данных. Письмо, устная речь, объяснение и слушание — все это коммуникативные навыки, которые помогут вам добиться успеха в любой роли аналитика данных. Коммуникация имеет ключевое значение при сотрудничестве с коллегами. Например, на стартовой встрече с заинтересованными сторонами умение внимательно слушать поможет вам понять, какой анализ им требуется. Точно так же во время вашего проекта вам может понадобиться объяснить сложную тему нетехническим товарищам по команде. Письменное общение также невероятно важно, особенно когда вы пишете резюме своего анализа или объясняете открытие, сделанное при исследовании данных. Четкое и прямое общение — это навык, который продвинет вашу карьеру в области данных. Это может быть «мягкий» навык, но не стоит его недооценивать. Лучшие аналитические способности в мире бесполезны, если вы не можете объяснить, что они означают, и если вы не можете убедить своих коллег действовать в соответствии с вашими открытиями.
Знание предметной области
Знание предметной области — это понимание тем, характерных для отрасли и компании, в которой вы работаете. Например, если вы работаете в компании с интернет-магазином, вам может понадобиться понимание нюансов электронной коммерции. Напротив, если вы анализируете данные о механических системах, вам может понадобиться понять, как работают эти конкретные системы. Независимо от того, где вы работаете, если вы не понимаете, что анализируете, это значительно усложнит выполнение вашей работы. Этому, безусловно, можно научиться на работе. Однако, если вы знаете конкретную отрасль или область, в которой хотели бы работать, то максимально глубокое понимание этого вопроса сделает вас более привлекательным соискателем работы и более эффективным сотрудником после ее получения.
Умение решать и бороться с проблемами
Как аналитик данных, вы будете сталкиваться с проблемами, ошибками и препятствиями каждый день. Способность решать проблемы, выходящие из них, — еще один ключевой навык, который будет ценным для аналитика данных. Вот несколько возможных сценариев: возможно, вам придется изучить особенности какого-либо программного обеспечения или языка программирования, которые вы используете. У вашей компании могут быть ограничения ресурсов, которые вынуждают вас вводить новшества в подходе к проблеме. Используемые вами данные могут быть неполными. Возможно, вам потребуется выполнить «достаточно хороший» анализ, чтобы уложиться в надвигающийся срок. Какими бы ни были обстоятельства, сильные навыки решения проблем станут невероятным преимуществом для любого аналитика данных.
Другие навыки аналитика данных
Точное определение «аналитика данных» зависит от того, кого вы спросите, поэтому возможно, что не все эти навыки будут необходимы для каждой работы аналитика данных. Точно так же могут быть навыки, которые потребуются некоторым компаниям, которых нет в этом списке. Наша цель здесь заключалась в том, чтобы найти набор навыков, которые требуются большинству ролей аналитика данных, чтобы создать наилучшие пути обучения аналитиков данных для студентов.