Сучасний ринок праці у сфері аналітики даних є дуже перспективним. І тим, хто хоче опанувати сучасну професію, слід знати про бажані вміння, до яких має прагнути data-фахівець.
П’ять необхідних «важких» навичок
- Знання математики. Допоможе розуміти суть методів, які використовує аналітик, які саме розрахунки відбуваються. Без цього складно робити правильні висновки зі свого аналізу.
- Володіння мовою SQL (використовується для роботи з базами даних). 95% роботи аналітика — це робота з даними. Потрібно вміти працювати з SQL, щоб робити запити та отримувати інформацію з баз даних.
- Знання Excel на середньому рівні. Робота з таблицями — один із китів, на якому тримається аналітика даних. Можливості Excel для аналітика дуже широкі — від обробки даних до візуалізацій.
- Володіння мовою Python чи R. Саме мови програмування відкривають перед аналітиком нові можливості: в якості аналізу, швидкості та ефективності.
- Знання інструментів візуалізації: Tableau, Power BI або бібліотеки для візуалізацій у Python чи R. Це часто очікують роботодавці, тому що будь-яка ідея аналітика, яка здатна принести користь, має бути висловлена простою мовою. Графіки та візуалізації — один з найкращих методів донесення ідеї.
П’ять «м’яких» навичок
- Критичне мислення. У будь-яких даних потрібно сумніватися та обов’язково перевіряти, що саме в них міститься, наскільки вони повні та коректні.
- Ініціативність, проактивність. Ефективний аналітик у сфері стартапів не потребує, щоб йому ставили завдання зверху. Він розуміє потреби і шукає шляхи вирішення бізнесових проблем автономно, адже саме він розуміє технічні можливості дата-аналітики.
- Допитливість. Аналітик, який не шукає, не може виконувати свою роботу якісно.
- Терпіння. Далеко не кожне завдання аналітика закінчується значущим результатом — знахідкою чи корисним інсайтом. Потрібно бути готовим до цього, приймати і просто продовжувати свою роботу.
- Прагнення до розвитку. Технології постійно розвиваються. Треба стежити за трендами, вдосконалювати свої навички та інструментарій.