decor
decor

Три кити data science — що потрібно знати спеціалістам

< Назад
Три кити data science — що потрібно знати спеціалістам

04.09.2020

Розуміння основних принципів статистики, програмування та роботи з базами даних, вміння працювати в команді — ось що обов’язково стане в пригоді тим, хто планує кар’єру в галузі data analytics.

“Щоб стати дата-науковцем, потрібно бути перш за все вченим. Слід розуміти потенціал даних, а роботу з різними інструментами та технологіями ви можете відшліфувати вже під час їхнього використання. Звісно, неможливо опанувати цю сферу за один день — такий шлях потребує кропіткої, наполегливої праці. Але що саме потрібно для цього?”, — пише журнал CoFounder, публікуючи список знань та навичок, які знадобляться фахівцю з data science.

Освіта:

Освіта у будь-якій сфері, пов’язаній з точними науками, стане в пригоді, оскільки вона дає необхідну математичну та статистичну базу. Утім, надзвичайно важливим є досвід роботи: наприклад, PhD без досвіду в очах роботодавця не буде на одному рівні з магістром, який вже пропрацював три роки, підкреслюється у статті.

Технічні навички:

Математика. У бізнес-аналітику приходять професіонали з різних сфер — комп’ютерні науки, інжиніринг, економіка. Однак бекграунд у одній з цих сфер не є принциповим для кар’єри у data science. Дійсно необхідним є розуміння основних математичних та статистичних понять. Наприклад, ви маєте знати, що таке нормальний розподіл, міри центральної тенденції, ексцес, дисперсія тощо. Саме вміння застосувати статистику для вирішення реальних проблем і потрібне дата-аналітику.

Програмування. Щоб успішно працювати з big data не обов’язково бути досвідченим програмістом, але необхідно мати принаймні базові знання в цій сфері. Найпопулярніші мови у data science — Python та R.

SQL. SQL — мова програмування для роботи з базами даних, один з найпопулярніших інструментів серед фахівців з аналізу даних. Ви маєте знати, як користуватися SQL-запитами, вміти їх створювати, володіти операціями групування, об’єднання, індексації тощо. Не зайвим буде набратися досвіду в адмініструванні баз даних.

Машинне навчання. Машинне навчання — вивчення того, як комп’ютерні алгоритми можуть вдосконалюватися через навчання. Це один з фундаментальних елементів data science. У бізнес-аналітиці воно застосовується у прогнозуванні.

Робота з неструктурованими даними. Завдання дата аналітика — знайти корінь бізнес-проблеми і запропонувати схему її вирішення, наголошується у статті. Тому тим, хто хоче працювати в цій сфері, не зашкодить знайомство з такими інструментами для аналізу даних як SAS, Hadoop, Spark, R, щоб знаходити структуру та тенденції у хаосі big data.

Інші скіли:

Розуміння бізнесу. Вправність у роботі з технологіями принесе мало користі, якщо дата аналітик не розуміє контексту роботи бізнесу. Ви маєте розбиратися в тому, як працює організація, наприклад, які відділи слід залучити і як налаштувати необхідну координацію, щоб успішно завершити проект, зазначає часопис.

Менеджмент. Як фахівець з data scienсе ви працюватимете в команді, а отже вам доведеться розставляти дедлайни, керувати реалізацією проектів та координувати свою роботу з іншими відділами. Для цього потрібно розуміти, як вибудовувати відносини, ставити цілі та розподіляти роботу.

Комунікація. Софт-скіли, такі як вміння слухати, бути лідером, розбудовувати мережу знайомств, важливі для роботи в бізнесі. І у маленькому стартапі, і у величезній багатонаціональній корпорації такі навички допоможуть успішно влитися у неоднорідний колектив.
Дата-інтуїція. Любов до даних та роботи з їхніми величезними обсягами —це характерна риса дата аналітиків. Ваша пристрасть до аналізу даних може допомогти бізнесу вирішити проблеми, з якими ніхто, навіть топ-менеджери, не можуть впоратися.

< Назад