Некоторые навыки, необходимые специалисту по работе с данными:

• Работа с данными. 1 Включает сбор, очистку и предварительную обработку данных. 1
• Машинное обучение. 1 Необходимо знание алгоритмов, таких как линейная регрессия, деревья решений, случайные леса и нейронные сети. 1
• Статистика. 1 Понимание основных концепций, таких как распределение вероятностей, гипотезы, тестирование гипотез и регрессионный анализ. 1
• Линейная алгебра. 1 Знание матриц, векторов и операций с ними помогает лучше понимать, как работают алгоритмы и как они могут быть оптимизированы. 1
• Коммуникация. 1 Умение ясно и эффективно коммуницировать результаты анализа данных, создавать понятные и информативные отчёты, презентации и визуализации данных. 1
• Работа в команде. 1 Умение сотрудничать с другими профессионалами, слушать и учитывать мнения других, а также эффективно распределять задачи и координировать работу. 1
• Решение проблем и критическое мышление. 1 Умение анализировать данные, выявлять проблемы и находить эффективные решения. 1
• Работа с таблицами в Google и Excel. 5 В этих программах обрабатывают данные, строят прогнозы и составляют отчёты. 5
• Работа с инструментами визуализации. 5 Например, с Power BI, Tableau, Qlik. 5 В них строят дашборды — интерактивные информационные панели, которые получают данные из других систем и отображают их в понятном виде. 5
• Понимание потребностей бизнес-заказчиков. 5 Аналитик должен хорошо разбираться в бизнесе, с которым работает, чтобы определить, что означают для бизнеса полученные выводы. 5