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

Efekt potwierdzenia (ang. confirmation bias) to tendencja do szukania, interpretowania i przyjmowania informacji, które potwierdzają nasze przekonania lub hipotezy, ignorując te, które są sprzeczne z nimi. Może to prowadzić do błędnych wniosków i nieprecyzyjnych analiz.

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.