Наука о данных — это быстро развивающаяся область, которая требует множества различных навыков в дополнение к техническим знаниям. Хотя владение программированием, машинным обучением и статистическим анализом имеет важное значение, эффективность специалиста по данным может быть значительно повышена за счет ряда недооцененных навыков. В этой статье мы рассмотрим семь из этих способностей, которые часто игнорируются, но имеют решающее значение для успеха специалиста по данным.

1. Коммуникативные навыки

Специалисты по данным часто сотрудничают с заинтересованными сторонами и межфункциональными командами, обладающими разным уровнем технических знаний. Чтобы специалисты по данным могли эффективно сообщать о своих выводах и предложениях, необходимо понимать сложные концепции. Способность заинтересованных сторон, не являющихся техническими специалистами, понимать и принимать меры в отношении данных становится возможным благодаря четкому общению, которое помогает преодолеть разрыв между техническим жаргоном и бизнес-целями. Специалисты по данным могут стать ценными лицами, принимающими решения, и доверенными консультантами, обладая отличными коммуникативными навыками.

2. Визуализация данных

Для того, чтобы специалисты по обработке и анализу данных могли эффективно сообщать сложные результаты широкой аудитории, визуализация данных имеет решающее значение. Визуализация данных упрощает понимание закономерностей, тенденций и идей, делая их более понятными. В дополнение к выявлению скрытых взаимосвязей и выбросов визуализация предлагает более глубокое понимание, которое может быть не видно в необработанных данных. Кроме того, они улучшают рассказывание историй, используя эмоции, представляя информацию в повествовательном формате и демистифицируя сложные идеи. Кроме того, благодаря четкому и лаконичному представлению информации визуализации облегчают принятие решений на основе данных, позволяя делать выводы и давать рекомендации, подкрепленные фактами. Однако визуализации данных часто игнорируют из-за таких вещей, как отсутствие знаний об их ценности, технические трудности при их создании, ограничения по времени и убеждение, что они необязательны или вторичны по отношению к другим вещам.

3. Деловая смекалка

Специалисты по обработке и анализу данных должны быть бизнес-подкованными, чтобы координировать свои усилия с целями и требованиями организации. Специалисты по обработке и анализу данных могут находить подходящие источники данных, определять значимые показатели и проводить анализ, решающий конкретные бизнес-задачи, имея четкое представление о бизнес-контексте и целях. Специалисты по обработке и анализу данных, разбирающиеся в бизнесе, могут предложить практические идеи, которые напрямую поддерживают принятие обоснованных решений и способствуют достижению благоприятных результатов.

4. Внимание к деталям

Одной из самых важных черт для специалистов по данным является внимание к деталям, но в профессии им часто пренебрегают или недооценивают. Даже малейший недосмотр или ошибка может существенно повлиять на точность и надежность анализа данных, проводимого учеными, поскольку они работают с огромными объемами сложных данных.

При очистке и предварительной обработке данных исследователи данных должны уделять пристальное внимание поиску и устранению несоответствий, пропущенных значений, выбросов и проблем с качеством данных. Специалисты по данным могут убедиться в точности и надежности своего анализа, внимательно изучив данные. Кроме того, на этапе моделирования, когда даже кажущиеся незначительными ошибки могут привести к ошибочным моделям или ложным выводам, крайне важно уделять внимание деталям.

5. Удаление данных и споры

Способность извлекать, очищать и преобразовывать данные для анализа делает сбор данных и обработку данных важными навыками для специалистов по данным. Собирая разнообразные данные из многочисленных источников, парсинг данных расширяет область анализа. Обеспечивая качество данных за счет очистки и стандартизации, обработка повышает достоверность и надежность последующего анализа. Эти возможности позволяют эффективно обрабатывать неструктурированные или беспорядочные данные, раскрывая полезную информацию. Однако иногда ими пренебрегают в пользу передовых методов моделирования. Чтобы решить эту проблему, в образовании по науке о данных следует уделить особое внимание извлечению и оспариванию данных, а также обеспечить обучение и ресурсы для развития этих навыков.

6. Знание предметной области

В науке о данных знание предметной области имеет важное значение, поскольку оно дает анализируемым данным контекст, понимание и более глубокое понимание. Распознав соответствующие переменные, поняв атрибуты данных и выявив предвзятость или аномалии, характерные для предметной области, специалисты по обработке и анализу данных, обладающие знаниями в предметной области, смогут точнее интерпретировать данные. Кроме того, опыт предметной области помогает эффективно разрабатывать функции, позволяя специалистам по данным выбирать и разрабатывать значимые переменные, которые точно отражают ключевые аспекты предметной области. Это улучшает прогнозы или понимание и повышает производительность моделей машинного обучения. Кроме того, знание предметной области помогает специалистам по обработке и анализу данных четко формулировать проблемы, задавать уместные вопросы и устанавливать метрики оценки, соответствующие целям предметной области. Кроме того, это упрощает совместную работу и общение с заинтересованными сторонами и профильными экспертами, гарантируя, что решения для обработки и обработки данных удовлетворяют конкретные потребности предметной области.

7. Настойчивость

Поскольку работа по науке о данных повторяется и часто сложна, настойчивость является одним из самых важных навыков. Исследователи данных сталкиваются с большими объемами данных, которые требуют глубокого изучения и анализа, а также со сложными проблемами, неожиданными проблемами и другими проблемами. Настойчивые специалисты по данным могут преодолевать препятствия, продолжать искать ответы и повторять свои стратегии. Это требует настойчивого мышления, готовности пробовать что-то новое и способности расти после неудач. Настойчивые специалисты по данным могут успешно справляться с трудностями анализа данных, улучшать свои модели и, в конечном итоге, извлекать ценные сведения из данных, внося значительный вклад в способность науки о данных принимать осмысленные решения и решать проблемы.

В то время как работа специалиста по данным требует прочной основы технических навыков, очень важно не упускать из виду недооцененные способности, которые значительно повышают их производительность. Всесторонний специалист по данным должен обладать различными навыками, включая настойчивость, внимание к деталям, знание предметной области, очистку и предварительную обработку данных, а также визуализацию данных. Специалисты по данным могут преуспеть в своих ролях и оказать значительное влияние на свои организации, развивая эти навыки в дополнение к своим техническим знаниям.