¿Sigues buscando un propósito de Año Nuevo? Aquí hay 6 habilidades que debe desarrollar para que usted y su equipo sean ridículamente eficientes.
¿Qué hace que un gran analista de datos? Los grandes analistas de datos pueden encontrar soluciones creativas a problemas complejos y producir trabajos de calidad en un tiempo récord.
Saben exactamente qué preguntas hacer para llegar a un planteamiento sólido del problema; a partir de ahí, saben exactamente qué proceso seguir, qué consulta escribir, qué conjunto de datos utilizar y cómo hacer que los conocimientos sean lo más digeribles posible.
Hacen que todo parezca muy fácil… pero ¿cuál es su secreto?
En resumen, han desarrollado el conjunto adecuado de habilidades. Entrenaron duro para desarrollar los músculos adecuados, lo que los convirtió en una rica combinación de diferentes capacidades. Profundicemos en su horario de gimnasio: alerta de spoiler, no se saltaron el día de las “estadísticas”.
SQL es el lenguaje de análisis de datos. Es fundamental dominarlo para poder profundizar y obtener conocimientos más profundos. Y por fluidez no me refiero a competencia; realmente me refiero a fluidez, es decir, no pensar dos veces antes de armar un script de 100 líneas con múltiples CTE, usando matrices y funciones de ventana.
La falta de fluidez en SQL puede limitar enormemente a un analista. O se vuelven dependientes de otros para la recuperación de datos, lo que limita en gran medida su velocidad de ejecución, o si solo confían en sus habilidades, se ven obligados a permanecer en la “superficie” de los conocimientos, perdiendo potencialmente las verdades más profundas y valiosas que se esconden debajo.
Para que un analista consiga fluidez no existen secretos:
- Practicar regularmente: tener sesiones desafiantes diarias/semanales, trabajar en proyectos complicados que los saquen de sus zonas de confort.
- Aprender de los demás: revisar el código de colegas con más conocimientos, participar en foros en línea internos/externos y/o tomar cursos estructurados
Las estadísticas asustan a mucha gente y por una buena razón: rápidamente pueden volverse muy complejas. Al mismo tiempo, tener una comprensión sólida de algunos conceptos clave puede generar un gran valor y permitir encontrar formas creativas de responder preguntas no tan fáciles.
La mayoría de los grandes analistas con los que trabajé tenían lo siguiente:
- Una comprensión sólida de estadísticas descriptivas. Podría decirse que esto es crucial para cualquier análisis descriptivo o exploratorio, y sienta las bases para análisis más complejos.
- Una buena comprensión de la diferencia entre una población y una muestra, cómo se relaciona con las pruebas estadísticas y cómo realizar algunas pruebas estadísticas comunes.
- Punto extra: una comprensión aproximada de aprendizaje automático: cuáles son algunos de los principios clave, cómo evaluar el rendimiento de un modelo, etc.
Cuando se trabaja con datos, es fácil sentir que “se entiende” la maquinaria. Ya conoces los números. Ya conoces las tendencias. Pero sin el conocimiento del dominio, es decir, sin el aspecto cualitativo, es fácil pasar por alto algunas ideas clave. Porque, al fin y al cabo, un conjunto de datos es sólo una simplificación. Ofrece una lente limitada y simplificada para observar un fenómeno. El conocimiento del dominio es lo que brinda el contexto adicional necesario para comprender lo que no se puede ver en el propio conjunto de datos.
Si bien es posible adquirir conocimiento del dominio “simplemente” permaneciendo en la misma empresa/industria durante años, es posible avanzar más rápido si se es cuidadoso al respecto. Los grandes analistas suelen realizar una combinación de esas 3 actividades:
- Siguen a sus colegas: se hacen amigos de sus socios multifuncionales y tratan activamente de comprender su trabajo diario.
- Discuten periódicamente sus hallazgos cuantitativos con expertos en la materia para incorporar conocimientos cualitativos y validar sus interpretaciones de datos.
- Leen informes de la industria, siguen a “Linkedin Influencers”, participan en eventos, debates específicos de la industria, etc.
Por lo general, se dedica mucho tiempo a encontrar la fuente de datos (o lógica) adecuada para usar en un proyecto determinado. Una de las razones por las que los grandes analistas son bastante rápidos es porque han desarrollado un amplio conocimiento de las diferentes fuentes de datos disponibles, incluidas sus especificidades… y sus rarezas. Saben directamente dónde encontrar la información necesaria para su proyecto y qué lógica real utilizar, porque saben cómo se transforman los datos y dónde se alojan. Lograr esto:
- Sienten curiosidad por el recorrido de los datos: mapearon cómo los datos terminaron en su conjunto de datos favorito hasta los datos sin procesar y obtuvieron una imagen clara de su ciclo de vida y los posibles puntos de degradación o mejora de la calidad.
- Colaboran con ingenieros de datos: discuten con ellos periódicamente; no dudan en acercarse cada vez que enfrentan una nueva “rareza”; Intentan comprender sus desafíos y objetivos para asegurarse de alinear su trabajo analítico con las realidades técnicas de la infraestructura.
Cada empresa utiliza diferentes herramientas y cada herramienta tiene diferentes capacidades y límites. Muchas herramientas analíticas tienen cientos de páginas de documentación, por lo que es fácil perderse algunas de las grandes capacidades que pueden tener. Pero un gran conocimiento de la herramienta puede cambiar las reglas del juego, y los grandes analistas lo han entendido:
- Exploran las funciones avanzadas de las herramientas que se les proporcionan, a través de tutoriales, leyendo foros y simplemente practicando.
- Prueban cómo pueden integrar las diferentes herramientas entre sí e intentan automatizar las tareas más repetitivas para liberar tiempo para un análisis más profundo.
- Intentan mantenerse actualizados (uniéndose a comunidades en línea, por ejemplo, Reddit) y continuar experimentando con innovación en herramientas de datos.
Por último, pero no menos importante, como analista, tener una buena visión para los negocios puede ayudarle a comprender qué conocimientos son más valiosos; cómo hacer que esos conocimientos sean más digeribles para su audiencia; y cómo asegurarse de que su organización obtenga el mayor valor posible de sus estudios. Hay algunas formas en que los grandes analistas pueden mejorar su visión para los negocios:
Entonces, ¿cuál es el ingrediente secreto que convierte a un gran analista de datos? Se trata de desarrollar un conjunto sólido de habilidades. Se trata de un desarrollo holístico de habilidades. Estos analistas no se basan sólo en un aspecto de su experiencia; Desarrollan una combinación armoniosa de perspicacia técnica, estadística y empresarial.
En resumen, se trata de no saltarse el “día de estadísticas”, ni ninguno de los otros días de músculos. Como en el gimnasio.