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Cosa rende un grande analista di dati? Gli ottimi analisti di dati possono trovare soluzioni creative a problemi complessi e produrre lavoro di qualità in tempi record.
Sanno esattamente quali domande porre per arrivare a una solida dichiarazione del problema; da lì, sanno esattamente quale processo seguire, quale query scrivere, quale set di dati utilizzare e come rendere le informazioni il più digeribili possibile.
Fanno sembrare tutto così semplice… ma qual è il loro segreto?
In breve: hanno sviluppato il giusto insieme di competenze. Si sono allenati duramente per sviluppare i muscoli giusti, rendendoli una ricca miscela di diverse capacità. Immergiamoci nel loro programma in palestra: attenzione spoiler, non hanno saltato il giorno delle “statistiche”.
SQL è il linguaggio dell’analisi dei dati. È fondamentale parlarlo fluentemente per essere in grado di approfondire e ricavare approfondimenti. E per fluidità non intendo competenza, intendo veramente fluidità, ovvero non pensarci due volte prima di mettere insieme uno script di 100 righe con più CTE, utilizzando array e funzioni finestra.
La mancanza di padronanza di SQL può limitare notevolmente un analista. O diventano dipendenti dagli altri per il recupero dei dati – il che limita notevolmente la loro velocità di esecuzione – oppure, se fanno affidamento solo sulle proprie capacità, sono costretti a rimanere alla “superficie” delle intuizioni, perdendo potenzialmente le verità più profonde e preziose che si trovano sotto.
Perché un analista possa raggiungere la fluidità, non ci sono segreti:
- Praticare regolarmente: avere sessioni impegnative giornaliere/settimanali, lavorare su progetti complicati spingendoli fuori dalle loro zone di comfort
- Imparare dagli altri: rivedere il codice di colleghi più esperti, partecipare a forum online interni/esterni e/o seguire corsi strutturati
Le statistiche spaventano molte persone e per una buona ragione: possono diventare rapidamente molto complesse. Allo stesso tempo, avere una solida conoscenza di alcuni concetti chiave può generare molto valore e consentire di trovare modi creativi per rispondere a domande non così facili.
La maggior parte dei grandi analisti con cui ho lavorato avevano quanto segue:
- Una solida conoscenza di statistiche descrittive. Probabilmente, questo è cruciale per qualsiasi analisi descrittiva o esplorativa e pone le basi per analisi più complesse
- Una buona comprensione della differenza tra una popolazione e un campione, come ciò si collega ai test statistici e come eseguire alcuni test statistici comuni
- Punto bonus: una comprensione approssimativa di apprendimento automatico: quali sono alcuni dei principi chiave, come valutare le prestazioni di un modello, ecc.
Quando si lavora con i dati, è facile avere la sensazione di “capire” il meccanismo. Conosci i numeri. Conosci le tendenze. Ma senza la conoscenza del dominio, cioè senza l’aspetto qualitativo, è facile perdere alcune intuizioni chiave. Perché in fin dei conti un set di dati è solo una semplificazione. Offre una lente limitata e semplificata per osservare un fenomeno. La conoscenza del dominio è ciò che fornisce il contesto aggiuntivo necessario per comprendere ciò che non può essere visto nel set di dati stesso.
Sebbene sia possibile acquisire conoscenze di dominio “semplicemente” rimanendo nella stessa azienda/settore per anni, è possibile progredire più velocemente essendo concentrati su di esso. I grandi analisti di solito svolgono un mix di queste 3 attività:
- Seguono i colleghi: fanno amicizia con i loro partner interfunzionali e cercano attivamente di comprendere il loro lavoro quotidiano
- Discutono regolarmente i loro risultati quantitativi con esperti in materia per incorporare approfondimenti qualitativi e convalidare le loro interpretazioni dei dati.
- Leggono i rapporti di settore, seguono gli “influencer di Linkedin”, partecipano a eventi, discussioni, ecc. specifici del settore.
Di solito viene dedicato molto tempo alla ricerca della giusta origine dati (o logica) da utilizzare per un determinato progetto. Uno dei motivi per cui i grandi analisti sono abbastanza veloci è perché hanno sviluppato un’ampia conoscenza delle diverse fonti di dati disponibili, comprese le loro specificità… e le loro stranezze. Sanno direttamente dove trovare le informazioni necessarie per il loro progetto e quale logica utilizzare, perché sanno come vengono trasformati i dati e dove vengono ospitati. Per realizzare questo:
- Sono curiosi del percorso dei dati: hanno mappato il modo in cui i dati sono finiti nel loro set di dati preferito riportandoli ai dati grezzi e hanno ottenuto un quadro chiaro del loro ciclo di vita e dei potenziali punti di degrado o miglioramento della qualità.
- Collaborano con gli ingegneri dei dati: discutono con loro regolarmente; non esitano a rivolgersi ogni volta che si trovano ad affrontare una nuova “stranezza”; cercano di comprendere le proprie sfide e i propri obiettivi per assicurarsi di allineare il proprio lavoro analitico con le realtà tecniche dell’infrastruttura.
Ogni azienda utilizza strumenti diversi e ogni strumento ha capacità e limiti diversi. Molti strumenti analitici hanno centinaia di pagine di documentazione, quindi è facile perdere alcune delle grandi funzionalità di cui possono disporre. Ma una grande conoscenza dello strumento può cambiare le regole del gioco – e i grandi analisti lo hanno capito:
- Esplorano le funzionalità avanzate degli strumenti che vengono loro forniti, attraverso tutorial, leggendo forum e semplicemente facendo pratica
- Testano come integrare i diversi strumenti tra loro e cercano di automatizzare le attività più ripetitive per liberare tempo per un’analisi più approfondita.
- Cercano di rimanere aggiornati (unendosi alle comunità online, ad esempio Reddit) e di continuare a sperimentare l’innovazione negli strumenti di dati
Ultimo ma non meno importante, come analista, avere un buon senso degli affari può aiutarti a capire quali approfondimenti sono più preziosi; come rendere queste informazioni più comprensibili al tuo pubblico; e come assicurarti che la tua organizzazione tragga il massimo valore possibile dai tuoi studi. Ci sono alcuni modi in cui i grandi analisti possono affinare il loro senso degli affari:
Allora, qual è l’ingrediente segreto che rende un grande analista di dati? Si tratta di costruire un solido insieme di competenze. Si tratta di uno sviluppo olistico delle competenze. Questi analisti non si affidano solo a un aspetto della loro competenza; sviluppano una miscela armoniosa di senso tecnico, statistico e imprenditoriale.
In sintesi: si tratta di non saltare il “giorno delle statistiche” – o nessuno degli altri giorni muscolari. Proprio come in palestra.
Fonte: towardsdatascience.com
