Teraz, gdy w poprzednim artykule dowiedzieliśmy się, dlaczego firmy potrzebują data science, zobaczmy, dlaczego nauka o danych jest lukratywną opcją kariery.
Kim jest analityk danych
Analityk danych identyfikuje ważne pytania, zbiera odpowiednie dane z różnych źródeł, przechowuje i porządkuje dane, rozszyfrowuje przydatne informacje, a na koniec przekłada je na rozwiązania biznesowe i przekazuje wyniki, aby pozytywnie wpłynąć na biznes.
Poza budowaniem złożonych algorytmów ilościowych i syntezą dużej ilości informacji, analitycy danych mają również doświadczenie w umiejętnościach komunikacyjnych i przywódczych, które są niezbędne do dostarczania mierzalnych i namacalnych wyników różnym interesariuszom biznesowym.
Analityk danych jest potrzebny np. podczas procesu lead generation.
Najlepsze cechy dobrego analityka danych
- Myślenie statystyczne
- Przenikliwość techniczna
- Umiejętności komunikacji multimodalnej
- Ciekawski umysł
- Kreatywność
Jakie są podstawowe umiejętności, aby zostać analitykiem danych?
Data Science, inaczej nauka o danych bądź danologia, to kierunek studiów będący połączeniem wiedzy matematycznej, silnej świadomości biznesowej i umiejętności technologicznych. Stanowią one podstawę Data Science i wymagają dogłębnego zrozumienia pojęć w każdej domenie.
Są to umiejętności, których potrzebujesz, jeśli chcesz zostać naukowcem danych
- Ekspertyza matematyczna: Istnieje błędne przekonanie, że analiza danych dotyczy wyłącznie statystyk. Nie ma wątpliwości, że zarówno statystyka klasyczna, jak i statystyka bayesowska są bardzo istotne dla Data Science, ale inne pojęcia są również kluczowe, takie jak techniki ilościowe, a konkretnie algebra liniowa, która jest systemem wspierającym wiele technik wnioskowania i algorytmów uczenia maszynowego.
- Silna orientacja biznesowa: Naukowcy zajmujący się danymi są źródłem pozyskiwania przydatnych informacji, które mają kluczowe znaczenie dla biznesu, a także są odpowiedzialni za dzielenie się tą wiedzą z zainteresowanymi zespołami i osobami, które mają być zastosowane w rozwiązaniach biznesowych. Są w krytycznej pozycji, aby przyczynić się do strategii biznesowej, ponieważ mają kontakt z danymi jak nikt inny. Dlatego naukowcy zajmujący się danymi powinni mieć silną orientację biznesową, aby móc wypełniać swoje obowiązki.
- Umiejętności technologiczne: Data Scientists muszą pracować ze złożonymi algorytmami i zaawansowanymi narzędziami. Oczekuje się również, że będą kodować i prototypować szybkie rozwiązania przy użyciu jednego lub zestawu języków z SQL, Python, R i SAS, a czasami Java i innych. Naukowcy zajmujący się danymi powinni również być w stanie przebrnąć przez wyzwania techniczne, które mogą się pojawić, i unikać wszelkich wąskich gardeł lub blokad drogowych, które mogą wystąpić z powodu braku rzetelności technicznej.