Какие теоретические знания помимо статистики и математики нужны аналитику данных?

Некоторые теоретические знания, которые нужны аналитику данных помимо статистики и математики:

• Основы программирования. sky.pro Для обработки и анализа данных часто используются языки Python, R и SQL. sky.pro Следует изучить хотя бы один из них и иметь опыт работы с данными в коде. sky.pro
• Визуализация данных. sky.pro Навыки помогут представлять результаты анализа в графическом виде, чтобы другие смогли легко их понять. sky.pro Для этой цели можно использовать инструменты Tableau и Power BI. sky.pro
• Управление данными. toggl.com Заключается в сборе данных и обеспечении их экономичности и безопасности. toggl.com
• Искусственный интеллект и машинное обучение. toggl.com Умение работать с решениями на базе искусственного интеллекта, которые сортируют данные из сотен источников. toggl.com Также полезно знать, как строить алгоритмы для выявления закономерностей в данных. toggl.com
• Дискретная математика. proglib.io Эта область математики лежит в основе вычислительных систем, и её знания помогут применять алгоритмы и структуры данных в аналитическом проекте. proglib.io
• Исследование операций. proglib.io Базовое понимание этих методов полезно для практики машинного обучения, так как почти каждый алгоритм стремится минимизировать ошибку оценки с учётом различных ограничений. proglib.io

Кроме того, аналитику данных важны навыки критического мышления и решения проблем, которые помогут анализировать данные и делать обоснованные выводы. sky.pro