Czego profesjonalny data analyst oczekuje od danych? Czy analityk musi programować? Czy trzeba wiedzieć, czym zajmuje się firma, w której pracuję? Przejdźmy przez 4 punkty porównania amator vs profesjonalista, żeby zobaczyć, jak w świecie danych działają najlepsi.
Czy analityk musi programować? Ale w zasadzie po co?
Profesjonalny analityk danych to osoba, która potrafi programować. Znajomość języków programowania pozwala na automatyzację wielu czynności związanych z przetwarzaniem danych, a także na tworzenie własnych narzędzi i rozwiązań, które ułatwiają pracę.
Na przykład, analityk danych może napisać skrypt w języku Python (choćby policzyć elementy w jakiejś liście), który będzie automatycznie pobierał dane z różnych źródeł, a następnie je przetwarzał i przekształcał w formę gotową do analizy. Dzięki temu, zamiast spędzać czas na manualnym ściąganiu i przetwarzaniu danych, może on skupić się na ich interpretacji i wyciąganiu wniosków.
Programowanie jest również bardzo przydatne w przypadku, gdy dane, z którymi pracuje analityk, są duże i złożone. W takich sytuacjach wiedza z zakresu programowania pozwala na szybsze i sprawniejsze ich przetworzenie, a także na zaprojektowanie skutecznych algorytmów i modeli.
Oczywiście, nie oznacza to, że każdy analityk danych musi być ekspertem w dziedzinie programowania. Ważne jest jednak, aby potrafił on porozumiewać się z programistami i rozumieć ich sposób myślenia. Warto też posiadać podstawową znajomość języków programowania, takich jak Python czy R, które są szczególnie popularne wśród analityków danych.
Jeśli chodzi o dane, to jestem realistą.
Profesjonalny analityk danych posiada realistyczne oczekiwania wobec zestawów danych, z którymi pracuje. Zdaje sobie on sprawę z ograniczeń i niedoskonałości danych, a także z tego, że mogą one być bardzo zróżnicowane pod względem jakości i ilości.
Na przykład, analityk danych może mieć do czynienia z danymi, które są niekompletne, nieaktualne lub zawierają błędy. Może też pracować z danymi pochodzącymi z różnych źródeł, co wymaga ich integracji i spójności. Profesjonalista potrafi zidentyfikować te ograniczenia i przygotować odpowiednie strategie ich przezwyciężenia.
Nie muszę chyba dodawać jak bardzo przydaje się tu również pozytywna odpowiedź na pytanie „czy analityk musi programować”, prawda?
Wiem, po co tu jestem. Firma też wie.
Profesjonalny analityk danych potrafi zamienić swoją analizę w wartość dla firmy, przedstawiając wnioski w sposób przystępny i zrozumiały dla odbiorców.
Analiza danych może być bardzo obszerna i skomplikowana, dlatego ważne jest, aby analityk potrafił przedstawić jej wyniki w sposób zrozumiały i przejrzysty dla osób, które nie posiadają specjalistycznej wiedzy. Profesjonalista potrafi przygotować prezentację lub raport, który zawiera kluczowe wnioski i rekomendacje, a także umiejętnie odpowiadać na pytania i wątpliwości odbiorców. Niby nikt nie myśli o umiejętnościach miękkich, ale one naprawdę się przydają.
Dzięki temu, analityk danych staje się dla firmy ważnym źródłem wiedzy i wsparcia przy podejmowaniu decyzji biznesowych. Jego praca ma bezpośredni wpływ na rozwój i sukces firmy.
Amatorzy zazwyczaj nie posiadają takiej umiejętności lub posiadają ją w ograniczonym zakresie, co może prowadzić do trudności z przekazaniem wniosków i rekomendacji oraz ich wykorzystaniem przez firmę.
Amator vs profesjonalista, a tzw. confirmation bias
Confirmation bias, czyli „efekt potwierdzenia”, to zjawisko polegające na tym, że ludzie mają skłonność do poszukiwania i interpretowania informacji w sposób potwierdzający ich wcześniejsze przekonania. Oznacza to, że mamy tendencję do ignorowania lub odrzucania faktów, które nie pasują do naszych poglądów, a jednocześnie akceptujemy te, które nasze przekonania potwierdzają.
Potwierdzenie własnych poglądów jest zrozumiałe z psychologicznego punktu widzenia. Nasze przekonania i wartości są często silnie powiązane z naszą tożsamością, a ich odrzucenie może być bolesne i zagrozić naszemu poczuciu stabilizacji w świecie. Dlatego często wybieramy opcję „wybierania” faktów i informacji, które potwierdzają nasze przekonania, a ignorujemy te, które temu zaprzeczają.
Niestety, confirmation bias może prowadzić do błędnych wniosków i decyzji. Może skłonić nas do ignorowania faktów, które są kluczowe w podejmowaniu decyzji, co może prowadzić do niekorzystnych konsekwencji. Jednym z przykładów może być negowanie faktu zmian klimatu i ich wpływu na środowisko, co może prowadzić do zaniedbań w zakresie ochrony środowiska i działań mających na celu ograniczenie wpływu człowieka na klimat.
Świadomość
Jak zatem możemy uniknąć confirmation bias? Przede wszystkim, musimy być świadomi tego zjawiska i dążyć do zdobycia różnorodnych informacji, które potwierdzają i zaprzeczają naszym poglądom. Musimy być otwarci na nowe fakty i informacje, nawet jeśli nie są zgodne z naszymi wcześniejszymi przekonaniami. Warto też starać się zachować krytyczne myślenie i nie akceptować wszystkiego, co przeczytamy bez zastanowienia.
Podsumowując, confirmation bias to zjawisko, które może prowadzić do błędnych wniosków i decyzji. Musimy być świadomi tego zjawiska i starać się unikać go, poszukując różnorodnych informacji i zachowując krytyczne myślenie. Tylko w ten sposób możemy dokonywać racjonalnych decyzji opartych na faktach i zminimalizować ryzyko podejmowania niekorzystnych decyzji.
I tu porównanie typu amator vs profesjonalista, ma naprawdę sens, bo różnica jak radzą sobie z tym najlepsi jest widoczna gołym okiem.
Profesjonalny analityk danych potrafi zidentyfikować efekt potwierdzenia i radzić sobie z nim, szukając i uwzględniając również informacje, które są sprzeczne z jego przekonaniami lub hipotezami. Potrafi również ocenić, czy dane są wystarczające i wiarygodne, aby na ich podstawie wyciągnąć wnioski.
Czy analityk musi programować – odpowiedź.
Opowiedź na pytanie brzmi: tak. Jeśli chce być profesjonalistą, musi, inaczej będzie zbyt wolny. Nie musi być mistrzem (programistą), ale programowanie powinno być jedną z rzeczy, którą relatywnie ogarnia.
To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!
Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, że codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości
Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube
Inne ciekawe artykuły:
