Автор: Сара А. Метвалли - докторант, изучающий квантовые вычисления в Университете Кейо в Токио.
Чтобы стать отличным специалистом по обработке данных, требуется нечто большее, чем просто умение программировать. Вам также понадобятся эти 10 практических навыков.
Сотрудники увольняются и многие меняют карьеру. Это сложно сделать! На ранних этапах смены карьеры у вас часто нет достаточных знаний о вашей новой области или о том, что требуется для достижения в ней успеха. Это становится более сложной задачей, если область, в которую вы врываетесь, действительно междисциплинарная.
Возьмем науку о данных. Наука о данных - это область информатики, построенная на других базах знаний, которые не обязательно являются частью информатики. Итак, чтобы стать специалистом по обработке данных, вам нужно расширить свои знания, выходящие за рамки программирования и математики.
Давайте рассмотрим 10 навыков, необходимых каждому успешному специалисту по обработке данных.
10 КЛЮЧЕВЫХ НАВЫКОВ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
- Любознательность
- Страсть к обучению
- Командная работа
- Четкость в общении
- Убедительное повествование
- Способность адаптироваться
- Деловая хватка
- Структурированное мышление
- Этика обработки данных
Хотя все эти навыки необходимы, степень их важности варьируется в зависимости от ваших конкретных ролевых обязанностей и характера вашего текущего проекта.
1. Любознательность
Это скорее черта характера, чем навык, но это самая важная вещь в списке! Если вы собираетесь работать с данными, вам нужно быть любознательным.
Как специалисту по обработке данных, вам всегда нужно будет задаваться вопросом, почему что-то происходит; вам нужно будет задаваться вопросом, почему одни события влияют на эти данные больше, чем другие, задавать много вопросов о ваших данных и их поведении, чтобы полностью понять их и уметь использовать для прогнозирования будущих событий (не говоря уже о принятии оптимальных решений!). Интеллектуальное любопытство - движущая сила всех великих специалистов по обработке данных.
2. Страсть к обучению… Продуктивному
Наука о данных - постоянно развивающаяся область, поэтому вам, как специалисту по обработке данных, всегда необходимо находиться в режиме обучения. Страсть к обучению идет рука об руку с пытливым умом, и вместе они вносят большой вклад в то, чтобы помочь вам стать лучшим специалистом по обработке данных.
Вам нужна не только страсть к обучению, но и желание учиться продуктивно. Объем знаний, которые вам необходимо получить как специалисту по обработке данных, может быть огромным, поэтому знание того, как быстрее осваивать новые навыки и инструменты, может существенно повлиять на вашу карьеру.
3. Командная работа
Быть отличным сотрудником - значит быть командным игроком. Когда вы специалист по обработке данных, вы, вероятно, будете частью команды, и каждый из вас будет работать над определенным аспектом проекта. Вам, как группе, необходимо получать обратную связь и совместно разрабатывать возможные решения, чтобы создать надежный проект.
Иногда вам нужно опираться на работу других членов команды, поэтому вам нужно знать, как хорошо работать с другими. Это, конечно, связано с наличием сильных и эффективных навыков общения.
4. Четкость в общении
Когда специалист по обработке данных берется за новый проект, ему необходимо обсудить с клиентом или менеджером требования проекта и конечные цели проекта. Итак, чтобы стать отличным специалистом по обработке данных, вам нужно знать, как задавать правильные вопросы и четко формулировать ваши проблемы.
Важность хороших коммуникативных навыков выходит за рамки первых этапов проекта; вам нужно будет представить свои результаты клиенту или менеджеру в конце проекта. Ваши результаты будут использованы для принятия решений относительно будущих шагов, и то, как вы сообщаете об этих результатах, станет решающим фактором при принятии правильных или неправильных решений в будущем.
5. Сильное повествование
Если вы хороший рассказчик, вы сможете донести свои выводы связно и легко для понимания, что очень важно, потому что не все, перед кем вы будете выступать, будут обладать вашими техническими знаниями. Таким образом, практика рассказывания историй поможет вам (и вашей работе!) Выделиться в сообществе специалистов по обработке данных.
6. Способность адаптироваться
Один из важных навыков, который необходимо развивать, если вы работаете в любой технической области, и в области обработки данных в частности, — это ваша способность адаптироваться к изменениям. Как я уже говорил, наука о данных постоянно меняется; исследователи регулярно разрабатывают новые инструменты, алгоритмы и методы. Итак, как специалист по обработке данных, вы должны всегда быть готовы опробовать новый инструмент или технику. Более того, вы должны уметь реагировать на различные тенденции в этой области — а тенденции всегда меняются!
7. Деловая хватка
В большинстве случаев компании используют результаты любого проекта в области обработки данных для принятия бизнес-решений. В результате специалисты по обработке данных должны иметь хотя бы базовое представление о бизнес-модели своей компании и о том, что важно для бизнеса.
Этот навык, вероятно, является моим наименее любимым аспектом работы с данными, но он необходим. Знание модели компании, ее точки зрения и клиентской базы может помочь вам оптимизировать ваши решения при анализе и моделировании данных. И давайте посмотрим правде в глаза: иногда ваши менеджеры могут на самом деле не понимать, о чем они вас просят. Но с небольшой деловой хваткой и вашим опытом в области науки о данных вы будете ценным активом для любой команды.
8. Критическое мышление
Критическое мышление, конечно, важно независимо от вашей конкретной области. Как специалисту по обработке данных, сильные навыки критического мышления позволят вам объективно подходить к анализу. Вы также сможете формулировать важные вопросы и принимать оптимальные решения относительно используемых вами алгоритмов и того, как они принесут пользу проекту в целом. Короче говоря, сильные навыки критического мышления позволяют специалистам по обработке данных выходить за рамки очевидных тенденций и аномалий и внимательнее относиться к информации, которую пытаются передать данные.
9. Структурированное мышление
Когда вам впервые поручают проект, он может показаться сложным и невыполнимым. Вот почему специалистам по обработке данных необходимо знать, как взять большую проблему и разделить ее на более мелкие, более управляемые части. Умение разделить большую проблему на более мелкие подзадачи требует структурированного мышления. Этот навык поможет вам завершить ваш проект своевременно и эффективно. Итак, потратив некоторое время на отработку этого навыка, вы сэкономите много времени (и сил) в будущем. Попробуйте загрузить большой набор данных и пройти процесс очистки, систематизации и анализа ваших данных для практики.
10. Надежная этика обработки данных
Одна из самых больших проблем, с которой вы можете столкнуться, решив заняться наукой о данных, - это этика данных. Как специалист по обработке данных, вы будете иметь доступ к конфиденциальной информации пользователей. Вам нужно будет использовать эту информацию для построения ваших моделей.
Если вы беспокоитесь, что вступаете в этическую "серую зону", потратьте некоторое время на то, чтобы попрактиковаться (перед зеркалом, перед другом) в объяснении своего выбора и причин, по которым вы его сделали. Убедившись, что вы стоите на этически твердой почве, вам будет легче доказать ценность своей работы, продемонстрировав при этом, что вы придерживаетесь этических стандартов сбора и анализа данных.
Вывод
Когда дело доходит до такой технической области, как наука о данных, определить, какие технические навыки вам нужны для практики , несложно. Даже если вы еще не знакомы с этой областью, вы, вероятно, догадываетесь, что вам понадобятся какие-то знания в области программирования и математики, чтобы получить работу в области обработки данных. Проблема возникает, когда мы обсуждаем программные навыки. Поскольку наука о данных является междисциплинарной областью, необходимые программные навыки могут быть неинтуитивными. Эти 10 навыков сделают вас лучшим специалистом по обработке данных, коллегой и соавтором.
