Mi lección más valiosa como aspirante a analista de datos

Aprendiendo el análisis de datos, estaba demasiado obsesionado con las herramientas y el glamour que podría venir con el título de analista de datos.

Mi pasantía comenzó, y tenía un objetivo en mente: desarrollar mis habilidades técnicas. Quiero decir, todos quieren hacer que su perfil de LinkedIn sea decorado con habilidades y certificaciones.

Sin embargo, lo que no esperaba era que mi lección más valiosa no proveniría de una herramienta o tutorial. Viene de algo mucho más humano: colaboración.

Inicialmente, intenté abordar todo por mi cuenta, viendo cada tarea como un desafío personal. Poco sabía, mi productividad era algo limitada porque pasé más horas tratando de encontrar soluciones a los problemas cada vez que me encontraba atrapado.

No fue hasta que comencé a buscar comentarios e involucrar a profesionales experimentados que las cosas comenzaron a encajar.

Fue entonces cuando me di cuenta de que en el análisis de datos, trabajar con otros no es opcional; Es más una necesidad.

A medida que avanzamos, su objetivo es compartir mi experiencia con la colaboración y cómo me dio forma como un aspirante a analista de datos. Además, por qué creo que es uno de los más importantes (y subestimadas) Habilidades en las que todo analista de datos debe centrarse.

Los primeros días de mi pasantía

Cuando un muchacho joven entró en el campo, honestamente solo quería tener en mis manos datos reales. Hasta entonces, la mayor parte de mi práctica había sido con conjuntos de datos de muestra.

Ahora tengo mi pasantía. Tuve la oportunidad de trabajar con datos que importaban para una organización.

Me dieron un proyecto para crear un informe básico utilizando datos sobre actividades operativas. Los datos no fueron demasiado complicados, pero tampoco estaba limpio. Contenía algunos valores inconsistentes, filas duplicadas y bastantes entradas faltantes.

Lo manejé usando Excel y Power Consult, luego limpié lo que pude, y construí un tablero que pensé que parecía decente. Honestamente, estaba orgulloso de ello.

Avance rápido, es tiempo de presentación.

Antes de avanzar, aquí hay algo: nadie me contó sobre el aspecto de presentación del análisis de datos.

Por divertido que pueda parecer, es cierto. Anteriormente pensé que trabajaría con los datos, daría significado a partir de ellos, luego lo pasaría a los muchachos en la administración o algo así.

Volví a la realidad, presenté el tablero, y mi supervisor no parecía impresionado. No porque las imágenes fueran malas, de hecho, dijo que se veía bien.

El problema era que el tablero no comunicaba lo que realmente el equipo necesario para ver.

A decir verdad, no había hablado con nadie sobre qué ideas eran útiles para ellos, o qué información ayudaría a la efectividad adecuada en la toma de decisiones.

Estos son los fundamentos que importan en el análisis de datos, y me faltaba ese aspecto. Lo construí en base a lo que pensaba que era importante, no en lo que necesitaban.

No había hecho preguntas como:

• “OMS ¿Va a usar este tablero?
• “Qué ¿Las decisiones les ayudarán a tomar?
• “Por qué ¿Esta información les importa?

Ese es el poder de la colaboración, hacer preguntas antes del comienzo de un proyecto y buscar comentarios sobre la finalización.

Lo que me enseñó la colaboración

Con el tiempo, comencé a notar que, a pesar de que mis imágenes estaban limpias y mis números precisos, la gente a veces no entendía mis informes.

Pasaría horas resolviendo un problema que podría haberse evitado con una conversación de dos minutos. Tómelo o déjelo, creo que los datos deben examinarse y comunicarse de una manera que traiga a otros para el viaje.

Cuanto más trabajaba con las personas, más me di cuenta de cuán crítica es la colaboración para todo el proceso de análisis de datos. Mirando hacia atrás, esos momentos de trabajar con otros fueron cuando crecí más.

Una de las primeras veces me senté con un miembro del personal no técnico, me sorprendió lo diferente que vieron los datos.

Había pasado muchas horas creando un gráfico para mostrar tendencias de actividad mensuales, pero cuando lo expliqué, dijeron:

“Está bien … pero ¿cómo sé si lo estamos haciendo mejor o peor que el último trimestre?”

Tuve un cambio en la mentalidad.

En lugar de solo construir gráficos que se ven bien, comencé a pensar desde la perspectiva de un miembro del personal no técnico. Es como tener ojos adicionales en un problema; Podría ayudarlo a ver las cosas de manera diferente.

Comentario

Antes de mi pasantía, construiría algo, le daría un par de cheques y luego saltaría a otro sin pedir nuevas tomas sobre mi análisis.

Por otro lado, en un entorno de equipo, la retroalimentación a menudo es parte del flujo de trabajo.

A veces, eso significaba revisar un gráfico porque no estaba claro, o darse cuenta de que un KPI que pensé que era útil era irrelevante para la persona que leía el informe.

Cada ronda de comentarios me ayudó a refinar tanto las imágenes como la historia que los datos estaban contando. Me enseñó que incluso en el análisis de datos, creatividad y revisión Ve de la mano.

Y aquí está la cosa, los comentarios no siempre se trata de corregir errores. A veces se trata de descubrir oportunidades que no vio por su cuenta.

Para muchos, buscar comentarios es incómodo y puede ser un arrastre. No te preocupes, no estás solo. Central de este argumento es la noción de este estudiar Eso explica el aumento repentino en las frecuencias cardíacas de las personas mientras recibe comentarios.

La lección clave de este estudio muestra que la retroalimentación no es crítica, sino que es una colaboración disfrazada.

Son otras personas que le prestan sus perspectivas para que su trabajo pueda brillar más. Y confía en mí, cuanto más rápido lo invitarás, más rápido crecen tus habilidades.

Aprendí a dejar de esperar hasta que mi trabajo fuera “perfecto” antes de compartirlo. En cambio, presentaría los primeros borradores, recopilaría aportes y mejoraría en el camino.

La colaboración construye más que solo habilidades: construye su red

Personalmente, las redes en la industria de los datos son muy subestimado Y no se habla lo suficiente. Si hubo algo que no me di cuenta antes de mi pasantía, es la cantidad de colaboración, naturalmente, construye relaciones.

Cuando trabaja en estrecha colaboración con las personas, tal vez haciendo preguntas, hablando soluciones técnicas durante el almuerzo o incluso arreglando un proyecto juntos, no solo está completando tareas; Estás creando conexiones.

Comencé a ver lo valioso que era cuando un desarrollador con el que había colaborado en un problema de tuberías de datos me envió un Recomendación del curso Eso resultó ser un cambio de juego para mis habilidades SQL. Está en YouTube y le aconsejo que lo revise.

Desde una perspectiva técnica, la colaboración expande su “caja de herramientas” de manera que el autoaprendizaje no hará la debida diligencia. Cada vez que trabajaba con alguien, recogía algo nuevo (no importa cuán básico).

Ahora aquí está la mejor parte: estas relaciones no solo terminan cuando la pasantía lo hace. Las mismas personas con las que colabora hoy pueden convertirse en sus mentores, sus árbitros para futuros trabajos o incluso sus compañeros de equipo nuevamente en otra organización.

La colaboración es el puente entre su conjunto de habilidades actuales y sus oportunidades futuras.

Conclusión y comida para llevar

Mirando hacia atrás, mi pasantía no solo me enseñó habilidades de datos; Me enseñó cómo trabajar con la gente. Entendí que mi valor real se multiplica cuando trabajo con otros, no solo junto a ellos.

La verdad es que, no importa lo bueno que seas con Python, Tableau o SQL, siempre irás más allá y a un ritmo impresionante cuando aproveches el conocimiento y las perspectivas de las personas que te rodean.

Si está comenzando en el análisis de datos, tenga en cuenta que sus herramientas se desactualizarán, su pila tecnológica evolucionará, pero su capacidad de trabajar bien con las personas nunca perderá su valor.