Хотите стать специалистом по обработке данных? Часть 2 10 навыков мягкой силы, которые вам нужны

Хотите стать экспертом по обработке данных? Часть 2 10 навыков мягкой силы, необходимых вам

 

Это часть 2 навыков, необходимых для становления дата-ученым. Многие говорят о технических навыках, когда дело доходит до работы дата-ученым. Компании перечисляют разные инструменты и программное обеспечение, которые они хотели бы, чтобы вы знали, но на собеседовании важно, как вы воспринимаете себя.

Это происходит из ваших навыков мягкой подготовки и личности.

Поэтому, вместо пустой болтовни, давайте приступим к делу.

• Советы для успешного прохождения собеседований на начальные должности в области науки о данных
• VoAGI News, 5 октября 5 бесплатных книг, чтобы научиться владеть Python • Топ-7 бесплатных облачных блокнотов для Data Science
• Топ-5 инструментов управления данными для ваших проектов

 

Коммуникация

 

Коммуникация – это ключ. Вы, наверное, слышали это так много раз и это может раздражать, но это важно. Особенно когда вы работаете в технической сфере, очень важно уметь объяснять технические концепции неспециалистам. Помните, что не все технически подкованы, и вам потребуется эффективная коммуникация, чтобы объяснить ценные идеи, результаты анализа и принятие решений на основе данных.

 

Решение проблем

 

Ежедневное решение сложных и неструктурированных проблем требует от вас умения решать проблемы. Вам придется разбираться в задаче, разбивать ее на части и выявлять проблемы с предлагаемыми решениями.

Вы не всегда сможете сразу взглянуть на данные и сразу найти проблему, поэтому навыки решения проблем важны.

 

Критическое мышление

 

В рамках ваших навыков решения проблем, когда вы пытаетесь найти решение для своей задачи, вам нужно быть критическим мыслителем. Вам нужно понять проблему, с которой вы сталкиваетесь, и выбрать соответствующие методы для решения этой проблемы.

Это включает оценку качества данных и то, как вы интерпретируете результаты, чтобы принимать решения на основе данных и избегать предубеждений.

 

Понимание бизнеса

 

Вам необходимо хорошо понимать бизнес-модель и применять деловые навыки. Всегда имейте в виду: “Как будет использоваться эта аналитика компанией?”. Когда у вас есть общее понимание этого, вы сможете определить, что делать с аналитикой, такими как создание приложения, отчета и т.д.

 

Управление временем

 

Как дата-ученый, вы будете управлять несколькими задачами каждый день. Управление этими задачами может быть трудным и вызывать раздражение. Управление временем поможет вам избежать стресса.

После нескольких испытательных запусков жизненного цикла проекта по науке о данных, вы сможете понять, сколько времени требуется на каждую фазу. Затем вы сможете использовать этот опыт для более эффективной работы с задачами, такими как очистка данных, анализ и многое другое.

 

Командная работа

 

Взаимосвязь с управлением временем – это то, что требует командная работа. Как студент-дата-ученый, вы будете единственным человеком, работающим над проектом. Когда вы начинаете работу в компании, эти задачи могут распределяться между командой по науке о данных. Это не только снимает нагрузку с ваших плеч, но также позволяет каждому члену команды ознакомиться с задачами.

Командная работа эффективна только в том случае, если есть коммуникация – помните об этом! Всегда общайтесь с членами своей команды о том, что вы делаете, если у вас возникли проблемы или о результате вашей задачи.

Проекты по науке о данных включают в себя командную работу, поэтому вам придется сотрудничать с другими экспертами, такими как бизнес-аналитики, менеджеры по продукту и другие.

 

Рассказы и презентация

 

Как я уже упоминала, часть ваших коммуникативных навыков – это понимание того, что каждый заинтересованный лицо может или не может быть технически подкован. Поэтому вам нужно учитывать это, когда вы рассказываете и представляете свои аналитические находки.

Вы можете развивать навыки рассказывания данных через блоги, так как это хороший способ объяснить технические концепции в более простом формате. Представление ваших результатов можно сделать с помощью презентаций PowerPoint, визуализаций данных и других средств.

Практика этих навыков сделает вашу жизнь проще, так как заинтересованные стороны будут иметь меньше вопросов из-за того, как были представлены результаты исследования.

Экспертиза в области

Работа в компании и выполнение повседневных задач помогут развить ваши навыки и сделают вас более квалифицированным. Однако, когда вы работаете в сфере, которая является очень инновационной, вам придется пройти дополнительный путь.

Независимо от того, в чем вы интересуетесь, я настоятельно советую вам стать экспертом в этой области. Это позволит вашим навыкам и знаниям быть переносимыми, и вы сможете применить их в повседневной работе.

Саморазвитие

В сфере, которая постоянно развивается, очень важно быть всегда в курсе. Ваше обучение не закончится после того, как вы получите свою первую работу по анализу данных. Вы будете постоянно учиться чему-то новому, и вам придется уделять время в рабочий день, чтобы изучать эти вещи.

Я не говорю, что вам нужно полностью погружаться в образование, но вам придется читать статьи, новости и изучать, как работают новые инструменты и программы. Это расширит ваш набор навыков и сделает ваши ежедневные задачи более эффективными.

Управление и безопасность

Как специалист по обработке данных, вы будете работать с конфиденциальной информацией. Есть этические руководства, которым вы должны следовать при сборе, использовании и передаче данных. Помните, что некоторые данные являются частной информацией, поэтому то, что вы с ними делаете, очень важно.

Вы должны изучить этику, предвзятость и безопасность вокруг процессов и политик вашей компании.

Итоги

Надеюсь, что это было быстрое и простое указание на мягкие навыки, которые вам нужны в качестве специалиста по анализу данных. Большинство из этих навыков вы естественно развиваете и прогрессируете на рабочем месте, но всегда полезно знать, с чем вы сталкиваетесь.

Счастливого обучения! Ниша Арья – специалист по обработке данных, фрилансер-технический писатель и менеджер сообщества в VoAGI. Она особенно интересуется предоставлением советов или учебников по карьере в области анализа данных и теоретическими знаниями в этой области. Она также стремится изучить различные способы, которыми искусственный интеллект может быть полезен для продолжительности человеческой жизни. Активный ученик, стремящийся расширить свои знания в области технологий и навыки письма, помогая при этом другим.