Go to content

Jak zostać analitykiem danych? 10 kluczowych umiejętności

Gamitlab|30 listopada 2021

Ciągły wzrost zapotrzebowania na specjalistów ds. data science sprawia, że rozpoczęcie kariery jako analityk danych jest dla wielu osób kuszącą perspektywą. Część z nich zadaje sobie pytanie: „czy to na pewno zawód odpowiedni dla mnie?”. Jakie umiejętności powinna posiadać osoba zainteresowana karierą jako analityk lub analityczna danych? Poniżej postaramy się odpowiedzieć na to pytanie.

Czym są umiejętności analityczne?

W ogłoszeniach o pracę, zwłaszcza tych związanych z analizą biznesową, często można przeczytać, że pracodawca szuka osoby, która posiada „umiejętności analityczne”. Co to dokładnie oznacza? Osoba z umiejętnościami analitycznymi potrafi spojrzeć na złożony problem z wielu perspektyw i poprzez obserwację, logiczne rozumowanie i poszukiwanie informacji w zewnętrznych źródłach jest w stanie zaproponować skuteczne, możliwe do wdrożenia rozwiązanie. Nie wszystkie umiejętności analityczne są wrodzone, wiele z nich można rozwinąć poprzez naukę i praktykę. Celem wspomnianych umiejętności w kontekście data science jest usprawnienie wykonywanych procesów poprzez wzrost ich efektywności i jakości.

Oto przykładowy proces procesu analitycznego:

  1. Zidentyfikuj problem
  2. Zgromadź niezbędne informacje z dostępnych źródeł
  3. Lepiej poznaj zagadnienie, nad którego rozwiązaniem pracujesz
  4. Na tej podstawie sformułuj potencjalne rozwiązanie problemu
  5. Dokonaj wdrożenia potencjalnego rozwiązania
  6. Przetestuj efektywność zaproponowanego rozwiązania
  7. Jeśli rozwiązanie nie przyniosło oczekiwanych rezultatów, wprowadź do niego poprawki lub opracuj nowe rozwiązanie, wykorzystując zdobyte informacje

Brzmi skomplikowanie? Tylko pozornie! Większość osób nawet nie zdaje sobie sprawy, że już teraz używa umiejętności analitycznych w życiu codziennym. A jednak za każdym razem, kiedy coś obserwujemy, interpretujemy czy formułujemy wnioski, wykonujemy proces działający na podobnej zasadzie co analiza danych.

Wielu pracodawców szuka pracowników, którzy posiadają umiejętności analityczne, ponieważ są oni w stanie znajdować skuteczne rozwiązania problemów biznesowych. Z tego względu testowanie umiejętności analitycznych kandydatów będzie odgrywać coraz większą rolę w procesie rekrutacji, przede wszystkim na stanowiska związane z data science.

  • Umiejętności analityczne a kariera w data science
  • Aby lepiej zrozumieć, dlaczego umiejętności analityczne są niezbędne w dziedzinie data science, przyjrzyjmy się typowym obowiązkom analityka i naukowca danych:
  • Zbieranie z wielu różnych źródeł dużych ilości danych, zarówno ustrukturyzowanych jak i nieustrukturyzowanych
  • Wykorzystywać dane do rozwiązywania problemów biznesowych
  • Dokonywać oceny danych według ich przydatności
  • Przekazywać klientom i innym interesariuszom wnioski płynące z analizy danych
analityk danych

Jakie umiejętności musi posiadać analityk danych?

Jak pracodawcy weryfikują, czy kandydat podoła tym obowiązkom? Najbardziej oczywistym kryterium są umiejętności twarde, takie jak znajomość języków programowania, bibliotek czy narzędzi do pracy z danymi. Jednak sama znajomość Pythona czy R może nie wystarczyć do zdobycia pracy. Kluczowe jest bowiem to, czy kandydat jest w stanie wykorzystać swoją wiedzę we właściwy sposób, aby pomóc firmie osiągać jej cele biznesowe. Aby to zweryfikować, pracodawcy często stosują testy, sprawdzające umiejętności analityczne kandydata. Przyjrzyjmy się, które spośród tych umiejętności są szczególnie ważne dla pracodawców:

Krytyczne myślenie

Umiejętność krytycznego myślenia pozwala obiektywnie spojrzeć na dany problem i poznać jego źródło. Zrozumienie pełnego zakresu problemu jest pierwszym krokiem wiodącym do opracowania skutecznego rozwiązania.

Ciekawość

Dlaczego rzeczy są takie, jakie są? Ciekawość i gotowość do rozkładania problemów na czynniki pierwsze w celu znalezienia rozwiązania są niezbędne dla analityków danych. To stanowisko opiera się na analizie i interpretacji różnego rodzaju danych, dlatego ciekawość wobec rozwiązywanych problemów jest konieczna do bycia skutecznym analitykiem danych.

Nieustępliwość

Nie wszystkie problemy posiadają oczywiste rozwiązanie, zwłaszcza w dziedzinie data science. Złożoność niektórych problemów powoduje, że niektórzy analitycy danych poddają się przed znalezieniem rozwiązania. Skuteczny analityk danych próbuje w takiej sytuacji spojrzeć na problem od innej strony i kompleksowo zgłębić jego przyczyny, aby dojść do rozwiązania.

Oko do detali

Podczas pracy z dużą ilością danych łatwo jest przeoczyć szczegóły, które mogą być kluczowe dla wyniku projektu. Skuteczny analityk danych potrafi wyłapać najważniejsze informacje nawet wśród znacznej ilości danych.

Przewidywanie

Ważnym aspektem data science jest przewidywanie, w jaki sposób dane dotyczące przeszłości i teraźniejszości będą przekładać się na przyszłość organizacji. Skuteczni analitycy i naukowcy danych są w stanie z dużą dokładnością przewidzieć, co czeka firmę w kolejnych latach działalności.

Komunikatywność

Umiejętność skutecznej komunikacji jest bardzo cenna w pracy analityków danych, którzy doskonalą ją przez cały czas trwania ich kariery. Muszą być w stanie zaprezentować przełożonym, klientom i innym interesariuszom informacje otrzymane z danych w sposób jasny i zrozumiały dla osób bez doświadczenia w data science.

Umiejętność rozwiązywania problemów

Skuteczny analityk danych potrafi spojrzeć na problem z różnych perspektyw, aby znaleźć najlepsze rozwiązanie.

Decyzyjność

Analitycy i naukowcy danych codziennie podejmują liczne decyzje, często bez szansy do dłuższego namysłu. Dlatego umiejętność szybkiego i pewnego podejmowania decyzji jest kluczowa na tych stanowiskach.

Zmysł biznesowy

Analitycy i naukowcy danych używają zebranych informacji do sformułowania możliwych do wdrożenia rozwiązań problemów biznesowych. Dlatego zrozumienie biznesowej sfery przedsięwzięcia jest koniecznością do opracowania najlepszych rozwiązań dla organizacji.

Spójne i czytelne kodowanie

Języki programowania takie jak Python czy R są niezwykle pomocne podczas pracy z danymi. Dlatego analitycy i naukowcy danych powinni dbać o ciągły rozwój swoich umiejętności programistycznych, dążąc do pisania kodu w jak najbardziej spójny i czytelny sposób.

Ćwicz umiejętności analityczne na bootcampie analizy danych

Myślisz, że masz zadatki na analityka danych? Jeśli tak, zapraszamy Cię na bootcamp Data Analyst, podczas którego nauczysz się od podstaw jak zostać młodszym analitykiem danych.

Data Analyst to bootcamp obejmujący cykl 7 szkoleń. Program realizowany online, w tym na żywo w wirtualnej klasie. Nauczysz się najważniejszych technologii i koncepcji analitycznych. Zakres opracowany przy współpracy z IBM. W trakcie programu poznasz m.in. Pythona, R, MS Excel, Power BI i Tableau.

https://gamitlab.com/szkolenie/program-rozwojowy-data-analyst-analiza-danych-od-podstaw/

Autor