.

Индекс материала
Кто такой профессионал в области аналитики?
Образование, отраслевой опыт
Список предпочтений
Все страницы

Людей, которые попадают в категорию профессионалов в области аналитики, именуют по-разному: «аналитик», «специалист в области интеллектуального анализа данных», «специалист по созданию прогнозных моделей» и «специалист по статистике».

В последнее время стал довольно популярным термин «ученый в области науки о данных» (data scientist), особенно среди тех, кто много времени тратит на анализ больших данных и работу с такими инструментами, как MapReduce. Мы будем называть всех этих людей «профессионалами в области аналитики».

Дело в том, что основные навыки людей, о которых идет речь, имеют больше сходств, чем различий. День за днем каждый из этих специалистов использует данные для решения бизнес-задач. Инструменты или алгоритмы могут быть различными, однако профессионал в области аналитики, работающий в одной области, может при необходимости подстроиться под работу в другой области. Как мы увидим далее, хорошего профессионала в области аналитики от всех остальных отличают не инструменты, алгоритмы или данные, которыми он обычно пользуется.

Наиболее показателен тот факт, что новое сообщество ученых в области науки о данных не сильно отличается от сообщества традиционных аналитиков. И те и другие пытаются найти новые эффективные способы использования данных для решения бизнес-задач. Тот факт, что ученые в области науки о данных, как правило, используют другие наборы инструментов, языки программирования и наборы данных, не меняет их основных целей и задач. В игру вступают одни и те же базовые навыки и компетенции.

Для того чтобы хороший аналитик стал хорошим ученым в области науки о данных и наоборот, требуется только дополнительное обучение. Любой хороший профессионал в области аналитики легко может научиться использовать новый язык программирования или инструмент. И любой хороший специалист непременно ухватится за возможность узнать о новом источнике данных и способах его применения.

Те, кто считает себя профессионалом в области аналитики независимо от того, как он себя называет, должны согласиться со всем, что сказано в этой главе. Те, кто взаимодействует с этими специалистами, тоже с этим должны согласиться. Очень важно, чтобы профессионалы в области аналитики понимали, как много у них общего.

Распространенные заблуждения

Бóльшая часть людей, которых попросят составить список важных черт для профессионала в области аналитики, назовут наличие какой-либо ученой степени. Считается, что настоящий специалист нуждается в дипломе по статистике, математике, информатике, исследованию операций и т. п. Нередко предполагается, что успех требует магистерской или докторской степени. Как правило, большое значение придают наличию опыта программирования: говорят, что хороший специалист должен уметь использовать один из множества языков программирования, предназначенных для анализа. Логика данного критерия заключается в том, что такие люди владеют определенными инструментами и хороший аналитик должен уметь эффективно их применять.

Однако это не так. Дело в том, что большинству профессионалов в области аналитики необходимы глубокие знания математики и статистики. Наличие диплома не обязательно. Все эти знания можно приобрести в процессе работы или другим образом, отличным от формального обучения. Хорошему специалисту, конечно, нужны навыки программирования, поскольку использование всех основных аналитических инструментов требует определенного уровня знаний в области программирования. Тем не менее навыки программирования еще не гарантируют успех.

Эти ответы неправильны по той причине, которую можно сформулировать с помощью фразы, используемой в математических доказательствах: «Необходимое, но не достаточное условие».

Наличие навыков в области статистики, математики и программирования, безусловно, необходимо, но их недостаточно, чтобы человек стал профессионалом в области аналитики. Для этого требуется гораздо больше. Наличие базовых знаний по математике и программированию — данность. Эти факторы важны, но не они отличают хорошего специалиста от всех остальных. Это лишь отправная точка.

Если менеджер по найму слишком много внимания уделяет техническим навыкам и академическим знаниям, то рискует принять на работу человека, который сконцентрирован именно на них, а не на общей картине, связанной с проведением содержательного анализа. Важно, чтобы при поиске профессионалов в области аналитики организации опирались и на другие критерии. В конце концов, никому не нужен «помешанный на статистике» сотрудник, сидящий в углу и круглосуточно запускающий сложные алгоритмы. Это не приводит к успеху.

Компании нужен специалист, который будет частью команды. Он должен понимать бизнес-задачи, которые стоят перед организацией, и уметь эффективно производить анализ, необходимый для их решения.

Вы не сможете укротить большие данные без первоклассного талантливого специалиста. Теперь обсудим критерии, которые необходимо учитывать при поиске такого специалиста.

Исключение из правил

Меня долгие годы удивляло, что практически каждый хороший профессионал в области аналитики, с которым я был знаком, представлял собой в некотором роде исключение из правил. Я знаю многих людей, которые подтверждают мои наблюдения. Что я имею в виду? Если посмотреть на список качеств, обычно считающихся главными признаками хороших специалистов, то самые лучшие из них будут нарушать один или более из приведенных в этом списке пунктов! Для начала посмотрим, почему некоторые черты не столь уж важны, как может показаться, прежде чем перейдем к более значимым чертам.



 
 

Поиск по сайту

#fc3424 #5835a1 #1975f2 #0feea2 #9c7f24 #ff807c