Как стать аналитиком данных(Data Science)
Мы используем cookie-файлы, чтобы получить статистику, которая помогает нам улучшить сервис для Вас с целью персонализации сервисов и предложений. Вы можете прочитать подробнее о cookie-файлах или изменить настройки браузера. Продолжая пользоваться сайтом без изменения настроек, вы даёте согласие на использование ваших cookie-файлов.
speech bubble

Как стать аналитиком данных(Data Science)

Как стать аналитиком данных(Data Science)

Аналитика данных – это прикладной предмет, объединяющий статистику, математику, систему управления базами данных, информатику, а также навыки, связанные с предметной областью.

Специалисту анализа данных нужно обладать некоторыми знаниями обо всех сферах, а также быть экспертом в нескольких из них. Одно из основных отличий аналитики от ИТ заключается в том, что специалисту по данным нужно хорошо понимать продукт. Аналитика данных связана с предоставлением полезной информации из обширных бизнес-данных, которые организация может использовать для получения выгод путем принятия обоснованных решений. Еще один важный аспект, в котором аналитика отличается от ИТ, заключается в том, что опыт в аналитике дает гибкость для работы над разными типами бизнес-задач, где по прошествии определенного времени (например 15-ти летнего опыта), технические навыки могут не соответствовать желаемым, и кому-то нужно взять на себя управление проектами.

Область науки о данных привлекает профессионалов из различных секторов, объединяющих как ИТ, так и не ИТ, поскольку возможности роста в некоторых ранее бурно развивающихся отраслях со временем стали очень ограниченными из-за быстрых преобразований в бизнес-сценариях. Сдвиг парадигмы в распространенных технологиях в деловом мире VUCA (этим термином обозначается неопределенность и быстрая изменчивость всех явлений в настоящем мире) потребовал появления новых технологий и наборов навыков для поддержки в новую эру. Для этого необходимо, чтобы многие профессионалы, обладающие навыками в области устаревших ИТ-технологий, были переведены на использование аналитики и анализа данных нового поколения. Возникает вопрос, как кто-то с традиционными знаниями или новичок из секторов, не связанных с ИТ, может быстро вооружиться навыками Data Science. Эта статья должна пролить свет на эту часть.
 

Анализ данных

Аналитик данных (или дата-аналитик) — это специалист, занимающийся формированием, сбором, отсеиванием и анализом данных.

В каждом направлении бизнес-анализа существуют собственные задачи и условия, но общий принцип для аналитика будет примерно таковым:

  • сбор данных, формирование запроса к менеджерам;
  • проверка изучение наборов, параметров полученных данных;
  • фильтрация, отсеивание, упорядочивание информации;
  • анализ данных, решение поставленной задачи;
  • подведение итогов, рекомендаций, выводов;
  • окончательное решение по полученной задаче.
Цепочка анализа данных

 

Как обсуждалось ранее, Data Science представляет собой объединение различных областей. Со временем кто-то, работающий в этой сфере, будет получать все больше и больше знаний, однако, каковы базовые минимальные навыки, необходимые для быстрого старта? На это нет прямого ответа. Тем не менее здесь представлены некоторые идеи, которые могут помочь начинающим энтузиастам аналитики определить приоритеты для продвижения по карьерной лестнице и одновременно сформировать свои карьерные цели.
 

Уровень 1

Excel - это старая рабочая лошадка, удовлетворяющая 70% потребностей анализа данных уже более полутора десятилетий. Некоторые функции Excel, такие, как Goal Seek, Pivot Table и т. д., принесли огромную пользу бизнесу для получения полезной информации из большого массива данных. Чтобы начать карьеру в аналитике, необходимо иметь все полезные функции Excel. Описательная статистика. Любой, думающий о начале карьеры, должен быть знаком с основными статистическими мерами, которые включают в себя меры центральной тенденции, вариации и парные коэффициентные связи. Знание этого шага откроет путь для получения дополнительных статистических знаний на следующем уровне. Получение знаний в этих двух областях откроет путь к переходу на следующий уровень.

Уровень 2

Выводных статистика служит дверью для аналитиков, чтобы в ближайшее время начать работу над реальными проблемами бизнеса. Учащиеся должны быть знакомы со знаниями о теории вероятности, распределении вероятностей, теории выборки, проверке гипотез, корреляции и линейной регрессии, чтобы быть в некоторой степени знакомыми с этой областью. Знание SQL на уровне продвинутого пользователя порой бывает необходимо.

Базовое программирование на Python - программирование на Python к настоящему времени стало неотъемлемой частью науки о данных. Чтобы вступить в мир аналитики, нужно знать хотя бы один язык программирования. Для тех, кто более заинтересован в решении задач на основе статистики, язык программирования R более предпочтителен, библиотека статистических функций становится богаче, однако тем, кто хочет выполнять высокопроизводительные операции в машинном обучении и искусственном интеллекте, следует выбрать Python.

Уровень 3

Исследовательский анализ данных. Отсюда начинающие аналитики начнут работать с реальными бизнес-данными и получат идеи о том, как использовать полученные статистические и программные знания для решения реальных проблем. Аналитики получат базовые навыки исследовательского анализа данных, включая вменение недостающих данных, обнаружение и удаление выбросов, преобразование данных и уменьшение размерности. Фундамент в этой теме проложит путь к следующему уровню решения проблем.
Навыки машинного обучения откроют путь для новичков, чтобы начать использовать сложные навыки, такие как прогнозная (предсказательная) аналитика для принятия оптимальных бизнес-решений. Знание статистических методов, таких как логистическая регрессия и методы классификации, проложат путь для высококлассных аналитических работ, которые обеспечат учащимся прочную основу в области аналитики.

 

Выборка самых популярных задач для дата-аналитика:

  • Выгрузить необходимые данные по запросу 
    Одному из отделов может потребоваться выгрузить отчетные данные по сотрудникам с определенными параметрами
  • Провести анализ продукции фирмы
    Определить наиболее популярные товары или же, наоборот, менее продаваемые
  • Получать задачи от бизнеса
    Сформировать метрики внутренней текучки кадров 
  • Провести анализ и расчеты нескольких предложений
    Проверить несколько вариантов рекламной кампании, сравнить с конкурентами на рынке и выбрать наилучшее решение
Аналитик данных

Последний совет - если вы планируете перейти на должность аналитика данных, но не имеете опыта работы в отрасли, вы, вероятно, можете начать со степени в онлайн-курсе аналитиков данных. Курс укрепит ваши фундаментальные знания предмета, а также позволит разрабатывать практические проекты, учиться и развивать свои навыки. Двигаясь дальше, вы можете пройти стажировку или подобрать некоторую внештатную работу, чтобы набраться опыта и добавить в свой профиль, чтобы выделиться и получить преимущество, когда начнете искать высокопрофессиональную работу в качестве аналитика данных. В рамках данной статьи никаких советов по выбору онлайн-площадки для обучения не будет, единственный совет - не связывайтесь с такой площадкой, как geekbrains. Выбирайте тщательнее и не торопитесь.

Для комментирования необходимо авторизоваться