Топ 5 навыков для работы с данными

Ожидается, что к 2027 году мировой рынок больших данных достигнет 103 миллиардов долларов США . А с ростом числа компаний, строящих свой бизнес на данных, существует острая потребность в людях, которые знают, как управлять ими, анализировать и визуализировать их. Таким образом, развитые навыки работы с данными необходимы для всех, кто хочет войти в отрасль.

Навыки Python

Для анализа данных Python трудно превзойти. Интуитивно понятный синтаксис языка позволяет легко и быстро создавать системы данных и управлять ими. 

Python также является отличным выбором, когда речь идет о визуализации данных, как простой, так и интерактивной. Опять же, широкий спектр библиотек и пакетов означает множество вариантов.

Навыки SQL и NoSQL

SQL расшифровывается как язык структурированных запросов. Эта важная часть индустрии данных выполняет важную работу: она позволяет нам общаться и задавать вопросы (запросы) к реляционным базам данных. Вы можете думать о SQL как о языке и как о типе базы данных. 

В мире так много данных, что нам нужны способы их эффективного хранения и извлечения информации при необходимости. Базы данных — это идеальное решение для компаний любого размера и во всех отраслях. 

Навыки визуализации данных

Данные хранят секреты, и задача специалистов по данным состоит в том, чтобы извлекать их и преобразовывать в формат, понятный каждому. 

Визуализация данных — это графическое представление данных; это помогает нам сжимать сложную информацию в нечто компактное и легко читаемое. В конце концов, хорошо представленная информационная панель или графически насыщенный отчет обладают большей эффективностью по сравнению со строками и столбцами цифр.

Визуализация также может помочь нам обнаружить различия между переменными и выявить закономерности, которые нелегко увидеть в формате таблицы, что делает визуализацию полезным инструментом для анализа.

Статистические навыки

Хотя вам не нужна степень магистра или доктора философии в статистике или математике, для работы с данными важно четкое понимание нескольких ключевых концепций. 

Статистика как область связана со сбором, организацией, анализом и интерпретацией информации, поэтому вы можете видеть, что между математической статистикой и методами обработки данных существует значительное пересечение. 

Навыки искусственного интеллекта

Знание того, как использовать и настраивать инструменты на основе ИИ, может превратить специалистов по данным в специалистов по аналитике, способных собирать и анализировать огромные наборы данных намного быстрее, чем те, кто работает без помощи ИИ. 

Искусственный интеллект — это огромная область, охватывающая все инструменты и технологии, которые имитируют человеческий интеллект, в том числе основные элементы индустрии данных, такие как машинное обучение и NLP.