Скилл-сет современного аналитика данных без каких навыков не получится обойтись
Рассказать владельцу интернет-магазина, какие товары лучше всего закупать, и в какие периоды года. Помочь бизнесу выбрать надежного подрядчика для любых видов работ. Провести анализ аудитории и объяснить, что будет интересно потенциальным клиентам. Собрать медицинские данные для предварительной постановки диагноза.
| Все это и многое другое — задачи, которые решают аналитики данных, обеспечивая бизнес ценными инсайтами для принятия обоснованных решений. |
Сегодня аналитик — важный человек в любой организации, которая хочет сохранять конкурентоспособность и делать значительный вклад в своей сфере. Но для того, чтобы быть действительно полезным, аналитик должен обладать определенным набором знаний и навыков — о них мы и расскажем в этой статье.
Основные технические навыки
Языки программирования
| Язык программирования | Описание | Применение |
| Python | Высокоуровневый язык программирования с простым и интуитивно понятным синтаксисом, подходящий для решения разнообразных задач. | Применяется в анализе данных, разработке веб-приложений, автоматизации процессов, разработке моделей машинного обучения и многом другом. |
| R | Язык программирования для статистической обработки данных, ориентированный на выполнение сложных аналитических расчетов и создание визуализаций. | Применяется для моделирования, для статистических исследований и создания отчетов. Широко используется в академических кругах. Комментарии и подсказки видны пользователям с правом на просмотр файла. |
Наиболее популярные базы данных
| Технология | Описание | Применение |
| SQL (реляционные) базы данных | Такие базы хранят данные в виде таблиц с фиксированной структурой и используют язык SQL для управления и обработки информации. | Очень популярны, используются во многих компаниях. |
| NoSQL (нереляционные) базы данных | Базы данных, предназначенные для работы с неструктурированными данными, которые не требуют фиксированных схем. | Используются они там, где нужно гибко и быстро обрабатывать большие объемы неструктурированных данных. |
Инструменты визуализации данных
| Инструмент | Описание | Применение |
| Tableau | Инструмент для визуализации данных, который позволяет создавать интерактивные дашборды и отчеты. Tableau поддерживает интеграцию с множеством источников данных и обеспечивает удобные инструменты для анализа. | Создание отчетов и дашбордов для анализа данных. |
| Power BI | Программный продукт от Microsoft для анализа и визуализации данных, предназначенный для бизнес-аналитики. | Анализ и визуализация данных, построение отчетов. |
| Python-библиотеки для визуализации | Matplotlib, Seaborn, Plotly — инструменты для создания графиков и визуализаций. | Визуализация данных с помощью кода на Python. |
Big Data технологии
| Инструмент | Описание | Применение |
| Apache Hadoop и Spark | Apache Hadoop — это фреймворк с открытым исходным кодом для хранения и обработки больших объемов данных. Apache Spark — это высокопроизводительный фреймворк для распределенной обработки данных. | Применяется везде, где нужно хранить и обрабатывать большие объемы данных. |
| Работа с облачными платформами | AWS, Google Cloud, Azure, Яндекс, Селектел и другие облачные решения. | Хранение, обработка данных и развертывание приложений в облаке. |
Математические и статистические навыки
Основы статистики
- Описательная статистика. Включает методы сбора, обработки и представления данных. Основные показатели: среднее, медиана, мода, дисперсия и стандартное отклонение.
- Инференциальная статистика. Оценка и проверка гипотез на основе выборок данных. Включает t-тесты, доверительные интервалы, анализ корреляции и регрессии.
Линейная алгебра и теория вероятностей
- Важные понятия. Матрицы, векторы, определители, собственные значения и векторы.
- Применение в анализе данных. Основы моделирования, оптимизации и работы с многомерными данными.
Машинное обучение
- Введение в алгоритмы машинного обучения. Основы обучения моделей на основе данных, в том числе линейные и нелинейные модели.
- Супервайзинг и несупервайзинг методы. Контролируемые методы (регрессия, классификация) и неконтролируемые (кластеризация, снижение размерности).
- Основы нейронных сетей и глубокого обучения. Моделирование сложных зависимостей и паттернов в данных с помощью многослойных нейронных сетей.
Бизнес-навыки
Понимание бизнес-контекста
- Знание отрасли и специфики бизнеса. Важно понимать, как работает индустрия, в которой функционирует компания, чтобы анализ данных был релевантным и полезным.
- Умение задавать правильные вопросы. Способность формулировать вопросы, которые помогут извлечь из данных нужные инсайты для решения бизнес-задач.
Коммуникационные навыки
- Умение представлять результаты анализа. Способность донести результаты анализа до заинтересованных сторон на понятном и убедительном языке.
- Визуализация данных для бизнес-пользователей. Создание наглядных и интуитивно понятных визуализаций, которые помогают бизнесу принимать решения.
Работа в команде
- Взаимодействие с другими департаментами. Эффективное сотрудничество с различными отделами, чтобы анализ данных был согласован с их потребностями.
- Навыки проектного менеджмента. Организация работы над проектами, управление задачами и временем для достижения целей в рамках установленных сроков.
Софт-скиллы
Критическое мышление
- Способность анализировать и интерпретировать данные. Умение объективно оценивать информацию, выявлять скрытые закономерности и делать обоснованные выводы, основанные на фактах и цифрах.
Проблемное мышление
- Навыки решения комплексных задач. Способность эффективно подходить к сложным и нестандартным проблемам, разрабатывать оптимальные решения и предлагать инновационные подходы на основе анализа данных.
Внимание к деталям
- Точность и аккуратность в работе с данными. Умение тщательно проверять и обрабатывать информацию, избегать ошибок и обеспечивать высокое качество и достоверность результатов анализа.
Где получить необходимые знания и навыки
| Категория | Описание | Применение |
| Курсы и сертификации | Coursera, edX, DataCamp, Karpov.Courses. | Получение теоретических и практических знаний по аналитике данных. |
| Профессиональные сертификации | Сертификации от Microsoft, Google и других ведущих компаний. | Признание компетенций в профессиональной среде, повышение конкурентоспособности на рынке труда. |
| Участие в сообществах и конференциях | Data Science конференции, митапы, онлайн-сообщества и форумы. | Обмен знаниями, налаживание контактов, участие в актуальных обсуждениях и трендах. |
| Проектная работа и стажировки | Реальные проекты, стажировки. | Практическое применение знаний, улучшение навыков, приобретение опыта в реальных условиях. |
Заключение
Для успешной карьеры в области анализа данных необходимо овладеть Python и SQL, знать принципы статистики и линейной алгебры, понимать бизнес-контекст, обладать развитым критическим мышлением и быть внимательным к деталям. Важно не только изучить теорию, но и применять знания на практике через проектную работу и стажировки.
Сертификации от ведущих платформ и участие в профессиональных сообществах также помогут укрепить позиции на рынке труда и поддерживать актуальность знаний.