Які навички потрібні data science фахівцям у посткоронавірусному світі

22.10.2020

Дедалі більш вагомими стають скіли, які пов’язані не з математикою чи програмуванням, а з візуалізацією, комунікацією і розумінням бізнес-процесів.

Безумовно, дата-аналітика стала важливою частиною світу ще до пандемії. Big Data використовуються дедалі частіше, оскільки вдосконалення технологій змінює цілі індустрії. Серед мільярдів змін, викликаних пандемією, зростання ролі даних є чи не найважливішою, пише у своїй статті Джеймс Мілліґан, голова департаменту технологій у міжнародній рекрутинговій компанії Hays. А отже, цінність роботи у сфері data science стає ще більш очевидною.

Однак, як і будь-які інші фахівці, дата-аналітики мають постійно вдосконалювати свої навички, щоб бути повністю “озброєними”. Експерт перелічив три топ-скіли, які, на його думку, у найближчому майбутньому будуть ключовими для професіоналів у data science.

Візуалізація даних

Робота з цифрами відіграє вирішальну роль, однак важливо і вміти представити результат цієї роботи у зрозумілому вигляді, наголошує Мілліґан. Пандемія змушує компанії переглядати свої стратегії і швидко ухвалювати рішення. Дата-аналітикам варто вміти чітко та наочно продемонструвати тренди, можливості і, щонайважливіше, ризики. І подати це у максимально зрозумілому вигляді для тих, хто приймає рішення, але не розуміється у тонкощах аналізу.

Один з викликів полягає у використанні різних джерел даних для візуалізації. У деяких випадках організації покладаються лише на дані, які самі збирають від клієнтів. Утім, дедалі частіше вони звертаються до платних зовнішніх даних. Професіонал з досвідом у data-візуалізації має вміти показати цілісну картину, яка ховається за різними датасетами та джерелами.

Обробка даних

Навіть ідеальна презентація не має сенсу, якщо є сумніви у цілісності даних. Бізнес звертає особливу увагу на:

• Джерело даних;
• Чистоту даних;
• Спосіб аналізу.

Особливо важливо бути обережними з датасетами із фіксованими полями, щоб уникнути плутанини. Професіонал має бути готовим критично оцінити використану термінологію, розмітку даних, їхню зв’язність. Якщо щось не так, слід негайно знайти помилку та виправити її.

Наш світ змінився дуже швидко за короткий проміжок час, змінилася навіть мова, яку ми використовуємо, зазначає експерт. Це означає, що методи обробки та управління даними швидко застаріють, якщо ми не будемо їх постійно вдосконалювати, застерігає він.

Бізнес-інтуїція

Менш технічний, але не менш важливий скіл для фахівця з data science — високий рівень обізнаності щодо викликів, які можуть постати перед організацією. Зазвичай спеціалісти у цій сфері мали академічний бекграунд, часто це були люди з PhD-ступенем. Мілліґан підкреслює, що володіння математикою та програмуванням досі є ключовою навичкою. Утім, використання аналітики даних має свої особливості залежно від індустрії та конкретної організації. Тому розуміння потреб компанії є важливим для того, щоб правильно спрямувати свої зусилля.

Зрештою, саме баланс технічних та софт-скілів — зокрема обізнаності у бізнесі, вміння добре комунікувати з людьми та пристосовуватися до нових обставин — є тим, до чого треба прагнути фахівцю з data science. Такої рівноваги можна досягти на індивідуальному рівні чи колективно, на рівні команди, де хтось краще працює з даними, а хтось —  із клієнтами. У такому разі дата-аналітики створюватимуть актуальні продукти, які вирішуватимуть нагальні проблеми організації, у які вони працюють, зазначає експерт.

Роль аналітики даних зростає

Набір навичок, необхідних фахівцю з data science, продовжить еволюціонувати та адаптуватися до мінливих умов. Світ буде змінюватися із дедалі ширшим впровадженням машинного навчання та штучного інтелекту.

Більше того, фахівці з data science частіше опинятимуться в центрі уваги у зв’язку з пандемією Covid-19. “Думаю, не буде перебільшенням сказати, що майже кожен бізнес змушений змінюватися та адаптуватися — і робота дата-аналітиків є життєво необхідною для цих змін,” — резюмує Мілліґан.