40 навыков аналитика данных, которые стоит включить в свое резюме

5 апреля 2021 г.

Если вы рассматриваете работу в области анализа данных или являетесь текущим аналитиком данных и хотите улучшить свое резюме, есть несколько ключевых навыков, которые следует включить в свое резюме, чтобы выделиться среди конкурентов. Некоторые из этих навыков включают сбор данных, статистику и различные инструменты анализа, такие как SAP и Sybase. В этой статье мы рассмотрим, почему навыки аналитика данных важны для вашего резюме, и 40 лучших навыков, которые нужно включить, чтобы привлечь внимание менеджеров по найму.

Почему навыки аналитика данных важны в резюме?

Аналитики данных должны обладать рядом навыков, чтобы быть эффективными на своих должностях. При подаче заявки на работу аналитика данных важно включить в свое резюме соответствующие навыки анализа данных, чтобы показать менеджерам по найму, что вы обладаете навыками, необходимыми для выполнения должностных обязанностей. Сильное резюме с ключевыми словами, отражающими соответствующие навыки анализа данных, также поможет вашему резюме пройти через систему отслеживания кандидатов (ATS) и попасть в руки рекрутеров и менеджеров по найму. Кроме того, сильное резюме позволит вам получить больше интервью и увеличит ваши шансы на получение должности аналитика данных.

40 навыков аналитика данных, которые нужно включить в свое резюме

Ниже приведены 40 наиболее важных навыков аналитика данных, на которые обращают внимание работодатели при собеседовании и найме кандидатов на должность аналитика данных:

1. Моделирование данных

Моделирование данных относится к процессу создания визуального представления или различных частей информационных систем для установления связей между структурами данных и точками. Этот навык позволяет аналитикам данных организовывать фрагменты данных в краткую модель, которую легко интерпретировать. Затем эту модель данных можно сохранить в базе данных для документирования.

2. Оракул

Oracle — это мультимодельная реляционная база данных, используемая в качестве системы управления. Эта система позволяет аналитикам данных выполнять хранение данных и грид-вычисления. Многие аналитики данных используют эту систему, поскольку это экономичный способ вычислений и управления приложениями и информацией.

3. Сибас

Sybase — еще одна распространенная реляционная база данных, используемая аналитиками данных для выполнения различных задач, включая хранение данных, бизнес-аналитику и репликацию данных.

4. SQL

SQL, что означает язык структурированных запросов, представляет собой язык баз данных, который может обрабатывать большие наборы данных. Большинство организаций используют SQL для наблюдения за различными базами данных, а также для хранения и управления данными. Этот инструмент особенно важен для аналитиков данных, которые хотят работать с большими данными.

5. Принятие решения

Аналитики данных ежедневно принимают решения и должны быть уверены и способны обеспечить их решения полезны и точны.

6. Microsoft Excel

Microsoft Excel часто является основой набора технических навыков аналитика данных, поскольку он позволяет быстро анализировать и легко хранить данные. В Excel есть несколько инструментов, таких как поиск VBA и макросы, с которыми вы должны быть знакомы как аналитик данных.

7. Сбор данных

Сбор данных относится к процессу сбора и измерения данных на основе множества переменных, связанных с целью организации. Сбор данных является основой позиции аналитика данных, и все стремящиеся аналитики данных должны иметь всестороннее понимание этого навыка.

8. Очистка данных

Очистка данных относится к процессу удаления или исправления неверных данных в наборе данных. Эти данные могут быть повреждены, неправильно отформатированы или дублированы. Когда аналитики данных объединяют несколько разных наборов данных, очистка данных необходима для обеспечения точного хранения данных.

9. Языки компьютерного программирования

Хотя аналитикам данных не обязательно обладать высокими навыками компьютерного программирования, они должны знать основы этих инструментов. Понимание компьютерного программирования позволяет этим профессионалам более эффективно выполнять алгоритмы и операции, что в конечном итоге способствует успеху аналитика данных в его должности.

10. Математика

Аналитики данных должны обладать сильными математическими навыками, чтобы успешно работать с числами. Математика позволяет этим профессионалам понимать числа и то, как оперировать, комбинировать и обобщать их таким образом, чтобы поддерживать анализ данных.

11. Статистика

Аналитики данных используют статистику для сбора, анализа, представления и интерпретации данных. Аналитики данных должны иметь как минимум базовое понимание того, как использовать статистику. Большинство аналитиков данных продвинуты в этой области.

12. Google Аналитика

Google Analytics — это распространенный инструмент, используемый аналитиками данных для сбора различных данных для организации. Этот инструмент позволяет аналитикам понять, как пользователи взаимодействуют с сайтом или приложением, и позволяет этим специалистам отслеживать тенденции и различные данные, связанные с пользователями.

13. Визуализация данных

Визуализация данных — это термин, используемый для описания способности создавать графическое представление данных, которое упрощает их понимание. Визуализация данных включает использование различных инструментов, таких как карты, графики и диаграммы, для представления тенденций и данных. Хорошие навыки визуализации данных позволяют аналитикам данных эффективно передавать полученные данные другим людям, которые могут не понимать эти выводы самостоятельно.

14. Распознавание образов

Аналитики данных должны иметь мощные инструменты распознавания образов, чтобы эффективно находить и интерпретировать закономерности в данных и использовать эту информацию таким образом, чтобы поддерживать жизнеспособное решение оцениваемой проблемы.

15. Машинное обучение

Машинное обучение относится к типу анализа данных, который автоматически создает аналитическое построение модели. Этот инструмент является частью искусственного интеллекта и широко используется современными компаниями, поэтому аналитикам данных необходимо понимать, как его использовать.

16. Базы данных

База данных относится к набору данных, которые размещаются на компьютере и используются при необходимости. Аналитики данных используют базы данных почти во всех аспектах своей работы, поэтому понимание того, как использовать базы данных, имеет важное значение для этой карьеры.

17. Обработка данных

Обработка данных — это когда данные собираются и преобразуются в полезную информацию, которую компания может использовать для принятия бизнес-решений. Обработка данных может выполняться вручную, электронным или механическим способом, и это навык, необходимый всем аналитикам данных.

18. Решение проблем

Навыки решения проблем позволяют аналитикам данных найти источник проблемы и разработать эффективное решение для ее решения. Аналитикам данных нужны сильные навыки решения проблем, чтобы определить проблему и использовать данные при поиске ответа на эту проблему. Навыки, связанные с решением проблем, которыми должны обладать аналитики данных, включают навыки принятия решений и надежность.

19. Интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных относится к процессу обнаружения закономерностей, проблем и корреляций в наборах данных и использования этой информации для прогнозирования результатов. Эти прогнозируемые результаты могут помочь решить проблемы, связанные с рядом вещей, включая отношения с клиентами, стоимость проданных товаров и общий доход.

20. Общение

Аналитикам данных нужны исключительные навыки общения сообщать о своих выводах остальным членам своей команды и заинтересованным сторонам. Им необходимы различные виды коммуникативных навыков, включая навыки письменного, устного и невербального общения. Они должны уметь эффективно общаться как с отдельными людьми, так и с группами людей.

21. Презентация

Многие аналитики данных должны создавать презентации своих выводов, чтобы делиться ими с заинтересованными сторонами и другими ключевыми членами организации. Примеры навыков презентации, которыми должны обладать аналитики данных, включают организацию, подготовку, невербальное общение и использование программного обеспечения для презентаций.

22. Любознательность

Аналитики данных должны быть любознательными и оставаться любопытными, стремящимися учиться и находить решения проблем.

23. Бизнес-анализ

Бизнес-анализ — это навык, необходимый аналитикам данных, которые работают в компаниях и которым поручено внедрять и управлять изменениями на основе найденных данных. С помощью анализа и исследований аналитики могут помочь организациям улучшить свои системы и процессы.

24. Бизнес-стратегия

Бизнес-стратегия относится к четкому набору целей и действий, которые определяют, как компания достигнет определенной цели. Аналитики данных часто работают с компаниями для разработки решений проблем, которые в конечном итоге поддержат способность компании реализовать свою бизнес-стратегию.

25. Страсть

Работа аналитика данных может быть утомительной и требует сильной страсти к поиску и оценке различных наборов данных и созданию решений проблем на основе этих результатов. Страсть заставляет аналитиков данных быть любопытными и готовыми делать все возможное с точки зрения своих служебных обязанностей.

26. Логическое мышление

Логическое мышление относится к способности человека наблюдать и анализировать обратную связь и данные и делать обоснованные выводы на основе этих наблюдений. Например, аналитик данных может анализировать отзывы клиентов компании и использовать эти данные, чтобы помочь компании создать лучшие протоколы обучения.

27. Внимание к деталям

Аналитики данных часто работают с большими объемами данных и должны уделять большое внимание деталям, чтобы иметь возможность выявлять тенденции и закономерности в группах данных. Даже небольшая ошибка в части кода может испортить весь набор данных, поэтому пристальное внимание к деталям гарантирует, что аналитик данных создает точные и эффективные выводы и решения.

28. Способность хорошо работать под давлением

У многих аналитиков данных сжатые сроки, и поэтому они должны хорошо работать в условиях стресса.

29. Большие данные

Большие данные — это большие объемы неструктурированных и структурированных данных, которые слишком велики для хранения в более традиционной базе данных. Большие данные — это передовая концепция анализа данных, которая становится все более и более необходимой для понимания и использования аналитиками данных.

30. Предиктивный анализ

Прогнозирующий анализ относится к способности аналитика данных использовать данные, машинное обучение и статистические алгоритмы для прогнозирования вероятности будущих результатов на основе предыдущих исторических данных.

31. Хранилище данных

Хранилище данных — это тип технологии, которая собирает структурированные данные из источников, чтобы упростить их сравнение и анализ для целей бизнес-аналитики. Многие типы бизнес-данных анализируются с использованием хранилищ данных, что делает этот навык необходимым для аналитиков данных.

32. Управление проектами

Навыки управления проектами — это навыки, которые позволяют человеку планировать и выполнять проект. Аналитики данных часто работают над разными проектами, иногда над всеми одновременно, и должны обладать сильными навыками управления проектами, чтобы успешно справляться с этими проектами.

33. Таблица

Tableau — это аналитическая платформа, которая позволяет людям видеть и понимать данные с помощью визуальных средств. Это популярный инструмент, используемый компаниями, и многие организации требуют, чтобы их аналитики данных были знакомы с ним.

34. Извлечение, преобразование и загрузка (ETL)

Извлечение, преобразование и загрузка, или ETL, позволяет отдельным лицам и компаниям собирать данные из различных источников и хранить их в централизованном месте. Многие аналитики данных используют этот процесс для переноса данных в различные источники и из них, а также для создания бизнес-аналитики.

35. Исследования

Большинство аналитиков данных должны проводить обширные исследования, чтобы получить максимальную отдачу от данных, которые они находят и собирают. Они также используют исследования, чтобы быть в курсе отраслевых тенденций и использовать эти тенденции в своих позициях.

36. Работа в команде

Аналитики данных часто работают с другими людьми на рабочем месте, чтобы выполнять свои обязанности, и для этого они должны иметь возможность эффективно работать в команде. Хорошие навыки командной работы, которыми должны обладать аналитики данных, включают разрешение конфликтов, убеждение, планирование и надежность.

37. Управление данными

Управление данными — еще один базовый навык, необходимый аналитикам данных, и относится к практике сбора и использования данных безопасным и экономичным способом.

38. Критическое мышление

Анализ данных требует, чтобы люди могли прийти к решениям, сначала выдвинув гипотезу. Хорошие навыки критического мышления позволяют аналитикам данных выявлять связи, которые не всегда ясны, и использовать эту информацию для создания жизнеспособных ответов на проблему.

39. Творчество

Аналитикам данных нужны сильные навыки творческого мышления, чтобы иметь возможность по-новому воспринимать информацию и разрабатывать новые решения старых проблем.

40. Анализ сильных и слабых сторон, возможностей и угроз (SWOT)

Анализ сильных и слабых сторон, возможностей и угроз (SWOT) — это метод, используемый для анализа этих аспектов компании. Аналитики данных должны быть знакомы с этим инструментом, чтобы выявлять проблемы внутри компании и разрабатывать решения на основе данных.