🤔Недавно решил подумать над тем, что же все-таки может помочь в построении успешной карьеры в аналитике и data science. Получился список из 7 пунктов, который можно периодически обновлять и дополнять. 1. Умение интерпретировать данные и создавать ценность для бизнеса Хороший аналитик должен быть способен превращать данные в информацию, которая может быть использована для принятия решений, создавать отчеты и дашборды, понятные и полезные для менеджеров и руководства компании. 2. Понимание бизнеса и отрасли Необходимо уметь понимать специфику отрасли (основные метрики, бенчмарки, что делают конкуренты), цели компании. 3. Стратегическое мышление Важно обладать стратегическим видением, понимать как качество данных влияет на принятие решений. Необходимо не просто делать SQL выгрузки, но и понимать основные рычаги влияния на бизнес, выделять проекты которые нужно автоматизировать. 4. Креативность Под креативностью в аналитике подразумевается умение решать задачу без данных (или почти без них), придумывать разные аппроксимации, находить разумный баланс между скоростью выполнения и точностью, что иногда плохо совмещается. 6. Стремление к достижению результата Необходимо уметь определять цели и задачи и работать над их достижением. Также важно уметь измерять и оценивать результаты своей работы, чтобы улучшать свои навыки и достигать лучших результатов. 7. Понимать ограничения инструментария анализа данных Не все задачи можно и нужно решать с помощью аналитики. Нужно очень четко ориентироваться в этом и понимать, где действительно аналитика нужна, а где нет (об этом я уже писал ранее). Где 5? Правильно, еще один очень важный навык аналитика - обращать внимание на мелочи и находить разные нестыковки в данных.✔️