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

• Основы программирования. 3 Для обработки и анализа данных часто используются языки Python, R и SQL. 3 Следует изучить хотя бы один из них и иметь опыт работы с данными в коде. 3
• Визуализация данных. 3 Навыки помогут представлять результаты анализа в графическом виде, чтобы другие смогли легко их понять. 3 Для этой цели можно использовать инструменты Tableau и Power BI. 3
• Управление данными. 2 Заключается в сборе данных и обеспечении их экономичности и безопасности. 2
• Искусственный интеллект и машинное обучение. 2 Умение работать с решениями на базе искусственного интеллекта, которые сортируют данные из сотен источников. 2 Также полезно знать, как строить алгоритмы для выявления закономерностей в данных. 2
• Дискретная математика. 5 Эта область математики лежит в основе вычислительных систем, и её знания помогут применять алгоритмы и структуры данных в аналитическом проекте. 5
• Исследование операций. 5 Базовое понимание этих методов полезно для практики машинного обучения, так как почти каждый алгоритм стремится минимизировать ошибку оценки с учётом различных ограничений. 5

Кроме того, аналитику данных важны навыки критического мышления и решения проблем, которые помогут анализировать данные и делать обоснованные выводы. 3