Які скіли відрізняють дата-фахівців від інших?
02.10.2020
Крім математичної та технічної бази їм знадобиться скрупульозність у обробці даних, а також вміння правильно подати отримані інсайти.
Потреба у фахівцях з data science зростає експоненціально з кожним днем. Вважається, що вони добре розуміються у машинному навчанні, статистиці, математиці, комп’ютерних науках, візуалізації даних, пише портал Analytics Insight.
У міру того як компанії стикаються зі зростанням обсягу даних, вони мають використовувати цей ресурс для розвитку та адаптації до мінливих технологій на ринку. Тому бізнес потребує фахівців з дата-аналітики, які можуть маніпулювати великими даними за допомогою складних інструментів для статистичного аналізу та візуалізації. Такі спеціалісти дають компаніям змогу зазирнути у майбутнє, передбачаючи можливі загрози, підкреслюють експерти.
Типовий день у data science
Отримання даних через API чи побудову ETL-пайплайнів, а також їх очищення з допомогою R або Python — одні з найпоширеніших завдань фахівця у цій сфері. Він вивчає розрізнені джерела даних у пошуках способу покращити бізнес-аналіз. Дата-аналітики допомагають інтерпретувати дані та керувати ними, вміють вибрати потрібні датасети та змінні, щоб вирішити найзаплутаніші завдання. Вони створюють моделі та алгоритми для накопичення big data, пошуку патернів і трендів. Донести знайдені інсайти до стейкхолдерів їм дозволяє володіння інструментами візуалізації. Зараз позицію фахівця з data science називають найсексуальнішою роботою 21-го століття.
До базових знань та вмінь, яких потребує ця професія, належать робота з
Github, R, Python, SQL, Tensorflow, хмарні обчислення, машинне навчання, володіння багатомірним математичним аналізом, теорією ймовірності та статистикою, обробка великих даних. Серед софт-скілів можна назвати критичне мислення, навички комунікації, діловий хист.
Які вміння надають перевагу?
Обробка даних. Датасети можуть містити “брудні”, неструктуровані дані з відсутніми значеннями та купою викидів, які ніхто не може пояснити. Завдання фахівця з data science — трансформувати, стандартизувати та очистити дані так, щоб на них можна було застосувати моделі для пошуку інсайтів. Ця робота вимагає терпіння, але є дуже важливою, оскільки потім ні додатковий час, ні знання не компенсують погано оброблений датасет, застерігають експерти.
Веб-аналітика. Зі зростанням популярності соціальних мереж Facebook, Twitter, Instagram тощо стають важливим джерелом даних, які можна використати для покращення обслуговування, персоналізації послуг, вдосконалення продуктів. Тому застосування алгоритмів веб-аналітики для збору онлайн-даних та їх аналізу є надзвичайно важливим. Kissmetrics, Mixpanel та Google Analytics є популярними інструментами, які дозволяють компаніями відслідковувати та аналізувати трафік на їх сайтах.
Візуалізація та сторітелінг. Хоча рекрутери не приділяють багато уваги цим навичкам, вони є важливими елементом роботи у data science, вважають фахівці. Алгоритми машинного навчання дозволять отримати певні інсайти, однак саме візуалізація даних дасть змогу їх гарно продемонструвати. Серед інструментів візуалізації експерти відзначають Matplotlib, d3.js, Tableau, ggplot. Оригінальні, якісно виконані графіки та діаграми допоможуть чітко та зв’язно донести головну думку. Креативність у використанні сторітелінгу теж не буде зайвою, якщо ви хочете зацікавити топ-менеджмент і отримати його підтримку.
