Які навички потрібні аналітику даних великої компанії
07.08.2020
Оскільки big data набуває дедалі більшого значення, професія дата аналітика незабаром стане однією з ключових на ринку праці.
Дані, які вже на сьогодні є потужним інструментом для трансформації бізнесу, у майбутньому змусять компанії шукати фахівців, які допоможуть зрозуміти, розшифрувати і інтерпретувати приховані тенденції у галузі та на ринку. Таким чином, аналітики даних мають неабиякий вплив на основні бізнес рішення.
Аналітику можна поділити на три великі категорії, такі як бізнес-контекст, наука про дані та технологічні мотиви. Data science сама по собі досить широка і включає статистичні та операційні дослідження, машинне навчання, а також алгоритми глибокого навчання.
Говорячи про професіоналів у сфері науки про дані, аналітики даних – перші, кого потрібно взяти до уваги. Ось ключові навички, якими повинен володіти досвідчений аналітик даних:
Excel для базової аналітики
Аналітики даних повинні орієнтуватися в Excel, який є базовим інструментом для аналізу даних. За допомогою цієї програми дані можна аналізувати та візуалізувати, використовуючи двовимірні таблиці, графіки, діаграми, та інше. Також користувачі можуть використовувати PivotTables та інші складні функції типу Vlookup для опрацювання великих та множинних масивів даних.
Навички збереження даних
Фахівцям у цій галузі потрібно знати джерело та місце збереження даних, з якими вони працюють, та мати основну інформацію про конвеєр даних. По суті, навички збереження даних – це питання організації віртуального сховища та відповідних систем для даних компанії. Керують такими сховищами зазвичай проджект-менеджери та власне дата-аналітики, які контролюють дані та несуть відповідальність за їхню відповідність основним законам щодо збирання та використання персональної інформації.
SQL для «витягання» даних
SQL часто характеризують як основну мову баз даних і сприймають як розвинуту версію Excel. SQL і справді працює з такими базами, з якими Excel просто не впорається.
Навички роботи з SQL потрібні у будь-який компанії, яка зацікавлена в керуванні даними та організації роботи з базами даних. Також, за допомогою SQL можна вносити виправлення до наявних структур даних.
Програмування та кодування
Програмування та кодування необхідні аналітикам даних для того, щоб використовувати свої знання на практиці. По суті, такі мови як R, SAS та Python дають змогу аналітику даних вчиняти дії з big data та об’ємними масивами даних, залежно від типу завдання.
Комунікація через візуалізацію даних
Дата-аналітикам варто мати розвинені комунікативні навички, щоб передати зміст висновків аналізу команді та топ менеджменту. За допомогою візуалізації даних це зробити значно простіше. Такі інструменти як tableau, QlikView PowerBI, D3.js and HighCharts можуть значно полегшити сприйняття інформації. Аналітик даних має розумітися принаймні в одній із цих програм.
Штучний інтелект та машинне навчання
Кожен аналітик даних повинен розумітися та цікавитися розвитком штучного інтелекту та машинного навчання. Такі їхні атрибути як моделювання, математична оптимізація та логічна дедукція допоможуть професіоналу залишатися на передовій та розуміти тенденції в галузі.
Технології розвиваються та змінюються, а це лише стимулює попит на аналітиків даних із розвиненими навичками. Великі корпорації та середній бізнес вже зараз шукають спеціалістів у сфері data science, щоб ті допомагали в формулюванні стратегії розвитку. У майбутньому конкуренція за таких фахівців лише зросте.
Зрештою, навички роботи із даними та здатність аналізувати однозначно допоможуть вам знайти цікаву та високооплачувану роботу у посткризовому світі.
