8 obowiązkowych umiejętności, których potrzebujesz, aby zostać analitykiem danych

Dzięki mocy uwolnionych i widocznych danych wydaje się, że każda branża ma w swoich organizacjach lukę, którą mogą wypełnić naukowcy zajmujący się danymi. Zarówno studenci, jak i profesjonaliści odpowiadają na to zapotrzebowanie, uczestnicząc w kursach z zakresu nauki o danych i specjalizując się w określonych umiejętnościach.

Ale jaki jest cały pakiet, który składa się na naukowca danych? Jak zostać naukowcem zajmującym się danymi, za który firmy starałyby się zapłacić?

Poniżej przedstawiamy, w jaki sposób.

Umiejętności techniczne

Można się tego nauczyć poprzez stopnie, kursy, specjalizacje i certyfikaty. Najważniejszą rzeczą jest podążanie za nauką za pomocą praktyki.

Analiza statystyczna

Analiza statystyczna pomaga generować statystyki z przechowywanych danych. Wyniki można następnie przeanalizować, aby wywnioskować spostrzeżenia i wywnioskować znaczenie analizowanej jednostki.

Umiejętności programowania

Będziesz używać języków programowania do organizowania, czyszczenia i rozumienia danych. Dlatego trzeba biegle posługiwać się nim, aby sprawnie wykonywać te podstawowe zadania. Pracuj i rozwijaj biegłość w językach takich jak R, Python, Perl, Java, C/ C++ i SQL. Python i R to najważniejsze języki programowania do kodowania w nauce o danych.

Eksploracja i przetwarzanie danych

Jest to proces pozyskiwania spostrzeżeń i informacji z ogromnych baz danych. Za pomocą określonych metod odkrywana jest wiedza, która jest następnie wykorzystywana do podejmowania decyzji biznesowych.

Doskonały do ​​pracy z nieustrukturyzowanymi danymi

Dane nieustrukturyzowane nie są zorganizowane we wstępnie zdefiniowany sposób. Analityk danych musi zdać sobie sprawę, że większość danych, z którymi pracuje, będzie nieustrukturyzowana, a zatem rozwinąć umiejętność zarządzania i pozyskiwania z nich cennych informacji.

Znajomość SAS i innych narzędzi analitycznych

Narzędzia analityczne pomogą Ci wygenerować spostrzeżenia i informacje, które pomogłyby firmie. Niektóre z najpopularniejszych narzędzi analitycznych to R, Pig, Hive, Hadoop i Spark. Certyfikaty w tych narzędziach mogą dodatkowo pomóc w Twojej karierze.

Umiejętności nietechniczne

Bez względu na specjalistyczną wiedzę techniczną analityka danych, musi on rozwijać aspekty nietechniczne, a także inne aspekty kariery. Obejmują one:

Zrozumienie biznesu

Ostatecznie analityk danych współpracujący z korporacją pracuje nad generowaniem wzrostu i zysków dla firmy. Uzbrojony w silne zrozumienie tego, jak działają firmy, co jest dla nich ważne itp., pomoże naukowcom danych dowiedzieć się, jakie dane należy wydobyć i jak.

Ponieważ każda firma codziennie generuje ogromne ilości danych, praca analityka danych staje się niesamowita. Wiedza o tym, jak działa firma, w jaki sposób przedsiębiorstwa odnoszą sukcesy, pomoże mu produktywnie ukierunkować swoje umiejętności techniczne w kierunku, w którym firmy mogą doświadczyć rzeczywistego wzrostu.

Intuicja danych

Intuicja danych rozwija się w wyniku intensywnej pracy z danymi. Jest to zdolność wyczuwania wzorców i możliwości w danych, gdy logicznie i na powierzchni wydaje się, że żadne nie są obecne. To także wiedza, gdzie leżą naprawdę cenne fragmenty danych. Jak widać, ta bliskość i wyczucie danych nie przychodzi łatwo. Wiąże się to z doświadczeniem i wystawieniem się na różne rodzaje i ilości danych w różnych kontekstach.

Rozwijanie tej niewymiernej intuicji może uczynić z kogoś niezastąpionego naukowca danych.

Umiejętności komunikacyjne

Chociaż nie trzeba być czarodziejem w języku angielskim lub jakimkolwiek innym języku, należy wiedzieć, jak skutecznie przekazywać pomysły drugiej osobie.

Nauka o danych to złożona i wyspecjalizowana dziedzina, której większość ludzi nie zna. Używanie żargonu byłoby bezużyteczne. To, co musi zrobić analityk danych, to wydestylować bardzo złożone koncepcje w terminy dla laików i zrozumiałe przykłady. Ta umiejętność przydałaby się w perswazji i negocjacjach, gdy chodziło się na spotkanie. Jeśli nietechniczny użytkownik danych jest w stanie zrozumieć sedno tego, co wyjaśniasz, oznacza to, że dobrze się komunikujesz.

Powyższe jest wyczerpującą listą wszystkich umiejętności potrzebnych do opanowania złożonego, ale fascynującego świata nauki o danych. Pamiętaj, że opanowanie tych umiejętności przychodzi z czasem. Do tego czasu kontynuuj zdobywanie doświadczenia zawodowego i pracuj nad własnymi projektami. Wszystkie one sprawiają, że jesteś bardziej uzdolniony.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.