Аналитик данных: чем занимается и когда он нужен в команде
Рынок труда постоянно меняется, спрос на одни функции снижается, а на другие увеличивается. Профессия, которая становится и будет все более востребована в будущем, — специалист по данным. Чем занимается человек на этой должности и какими навыками он должен обладать? Об этом мы поговорим в этом тексте.
Почему существует и будет ли расти спрос на анализ данных?
В распоряжении компаний появляется все больше и больше данных. Каждый день также доступны новые инструменты, которые при использовании человеком с соответствующими компетенциями могут помочь в развитии бизнеса.
Аналитик данных и бизнес-аналитик
Бизнес-аналитик в ИТ — это человек, который может найти общий язык как с разработчиками, которые работают над данным проектом, так и со стейкхолдерами, которые впоследствии будут его использовать. Создание отчетов, которые позволяют заинтересованным сторонам увидеть, как они смогут развивать свою организацию благодаря данному проекту, также является желанным навыком для бизнес-аналитиков. Поэтому аналитику хорошо иметь не только высокоразвитые навыки, связанные с анализом бизнес-требований, но и мягкие, благодаря которым он сможет хорошо общаться с людьми, играющими различные роли в данной организации.
Так что же делает аналитик данных?
Он касается всего процесса, связанного с анализом данных из определенной области. Поэтому каждый из его проектов обычно начинается со сбора данных. Как это сделать, часто будет первой трудностью, с которой вы можете столкнуться при выполнении такой функции. Следующими шагами являются, конечно же, соответствующая агрегация и анализ данных. Процесс работы с данными также включает в себя проверку того, насколько собранные данные действительно нужны. Часто на этом этапе будет важно умело отклонить данные, которые могут исказить конечный результат работы, которую вы хотите достичь.
Собранные данные часто визуализируются в графической форме или отчетах. Для получения конкретного результата на основе данных необходимо использовать соответствующие модели, алгоритмы и методы. Здесь особенно важным будет умелое использование, например, языка программирования Python.
Когда у вас есть конкретные результаты, важно уметь делать из них выводы и представлять их соответствующим образом тем, кто будет их использовать. Аналитика данных используется компаниями из многих отраслей, таких как медицина, финансы, производство и, конечно же, ИТ. Компании из других областей будут постоянно добавляться в эту группу.
Аналитик — это также тот, кто внедряет автоматизацию на различных этапах вышеупомянутых процессов. Часто чем больше данных вы собираете и чем глубже в них вникаете, тем больше шагов можно автоматизировать. Именно здесь часто пригодятся знания о машинном обучении.
Аналитик — это не человек, который в одиночку выполняет все эти шаги, сидя каждый день в одиночестве перед компьютером. Он станет частью большой команды. Регулярное создание отчетов о ходе работы, объяснение выводов о результатах и полученных данных, в том числе нетехническим людям, является частью повседневной жизни на этой работе.
Какими компетенциями обладает хороший аналитик данных?
Его работа сосредоточена на моделировании и анализе данных. Поэтому он должен иметь знания по математике, машинному обучению, статистике, которые пригодятся при создании алгоритмов.
На сегодняшний день Python является наиболее широко используемым инструментом анализа данных. На нем можно создавать системы, базы данных, научные расчеты. Поэтому обычно требуется умелое практическое использование этого языка программирования. Также важно знать базы данных SQL и noSQL .
Навыки в области реализации моделей машинного обучения будут нужны не всегда, но безусловно, если кто-то хочет развиваться как аналитик данных, иметь их стоит.
Ежедневное общение с командой или клиентом требует соответствующих навыков межличностного общения. Также часто бывает полезно представить причину сбора таких, а не других данных, или выводы, сделанные на основе подготовленных данных, людям, не обладающим техническими знаниями и желающим иметь представление о реальных результатах деятельности компании или предприятия.