5 błędów początkujących Analityków Danych i jak ich unikać

Wejście do świata analizy danych może być świetną decyzją, biorąc pod uwagę rosnące zapotrzebowanie w tej dziedzinie i satysfakcjonującą pracę. Analitycy mają dość bezpośredni wpływ na biznes i przez to nasza praca jest potrzebna. Wg raportu Future Of Jobs z World Economic Forum do 2027 roku powstanie ogromna liczba nowych stanowisk dla osób zajmujących się danymi. 

W analizie danych nie chodzi tylko o biegłość w posługiwaniu się danymi, ale o wykorzystanie tej biegłości do zadawania właściwych pytań, podejmowania świadomych decyzji i tworzenia wartości.  Jednak podobnie jak w przypadku każdej nowej kariery, istnieje kilka typowych pułapek, o których aspirujący analitycy danych powinni wiedzieć. 

Zanim  zanurkujesz w głębinę danych, ważne jest, abyś był świadomy typowych błędów, które mogą spowolnić Twój rozwój lub nawet odciągnąć Cię od tej ścieżki kariery. W tym artykule przyjrzymy się pięciu takim błędom. Nie martw się, pokażę Ci też, jak ich uniknąć :)

Błąd 1: Nadmierny nacisk na teorię ponad umiejętnościami praktycznymi

Chociaż zrozumienie teorii i zasad leżących u podstaw analizy danych ma kluczowe znaczenie, wśród początkujących istnieje powszechna tendencja do zagłębiania się w teorie, zaniedbując praktyczne zastosowania. Analiza danych to praktyczna dziedzina, która wymaga czegoś więcej niż tylko wiedzy teoretycznej.

Jak tego uniknąć

Pamiętaj, aby zrównoważyć swoją naukę. Oprócz zrozumienia kluczowych koncepcji teoretycznych, ćwicz swoje umiejętności, korzystając z rzeczywistych zestawów danych. Uczestnictwo w projektach, korzystanie ze stron z ćwiczeniami lub tworzenie własnych projektów, może dać ci praktyczne doświadczenie i sprawić, że będziesz bardziej atrakcyjny/a dla potencjalnych pracodawców.

Błąd 2: Zaniedbywanie umiejętności miękkich

Wielu aspirujących analityków danych koncentruje się wyłącznie na umiejętnościach technicznych, takich jak bazy danych, Excel, statystyka, nie doceniając wartości umiejętności miękkich. Jednak komunikacja, rozwiązywanie problemów i krytyczne myślenie są kluczowe w analizie danych.

Jak tego uniknąć

Rozwijaj swoje umiejętności miękkie. Przećwicz wyjaśnianie złożonych pojęć związanych z danymi w prosty sposób, co jest powszechnym wymogiem w środowisku zawodowym. Ponadto pracuj nad myśleniem krytycznym i zadawaniem pytań do danych.

Błąd 3: Niezrozumienie biznesu

Nierzadko początkujący analitycy danych przeoczają znaczenie zrozumienia koncepcji biznesowych. Jednak analiza danych nie istnieje w próżni. Aby zapewnić cenne spostrzeżenia, analitycy muszą zrozumieć kontekst biznesowy danych, z którymi pracują.

Jak tego uniknąć

Poświęć trochę czasu na poznanie zasad biznesowych, oraz firmy, którą jesteś zainteresowany lub dla której pracujesz. To zrozumienie poprawi analizę danych, dzięki czemu Twoje spostrzeżenia będą bardziej trafne i skuteczne. Przejrzysz np. KPI, które często pojawiają się w branży firmy, w której pracujesz/chcesz pracować.

Błąd 4: Lekceważenie networkingu

Chociaż ważne jest, aby skupić się na rozwijaniu swoich umiejętności, aspirujący analitycy danych często popełniają błąd, nie poświęcają wystarczającej ilości czasu na budowanie relacji. Budowanie relacji z innymi osobami w branży może otworzyć drzwi do nowych możliwości.

Jak tego uniknąć

Angażuj się w społeczności internetowe (takie jak grupy Facebook lub zamknięte społeczności). Śledź na LinkedIn osoby z branży, które lubisz i nie bój się ich pytać i prosić o radę. Pamiętaj, że networking to droga dwukierunkowa, więc zastanów się, w jaki sposób możesz również przyczynić się do rozwoju tych społeczności i relacji.

Błąd 5: Próba nauczenia się wszystkiego naraz

Analiza danych to szeroka dziedzina z różnymi narzędziami, technikami i językami do nauki. Wielu początkujących popełnia błąd, próbując nauczyć się wszystkiego naraz, co może szybko stać się przytłaczające i doprowadzić do wypalenia.

Jak tego uniknąć

Zacznij od podstaw i stopniowo je rozwijaj. Skoncentruj się na jednej lub dwóch kluczowych umiejętnościach, lub narzędziach jednocześnie i stań się w nich biegły, zanim przejdziesz do następnego. Pamiętaj też o odpowiednim tempie i regularnych przerwach, aby zapobiec zmęczeniu i utrzymać wysoką jakość nauki.

BONUS - Błąd 6: Ignorowanie znaczenia etyki w analizie danych

W erze big data, kwestie prywatności i etyczne wykorzystanie danych stają się coraz bardziej istotne. Aspirujący analitycy często skupiają się na technicznych aspektach analizy, pomijając etyczne implikacje swojej pracy.

Jak tego uniknąć

Zawsze bądź świadomy etycznych standardów w analizie danych. Poznaj zasady ochrony danych, takie jak RODO (GDPR) i rozważ etyczne aspekty projektów, nad którymi pracujesz. To pomoże Ci budować zaufanie i integrować zasady odpowiedzialnego korzystania z danych w Twojej pracy. Pamiętaj, każde narzędzie zewnętrzne zbiera dane, więc trzeba mocno uważać, gdzie publikujesz firmowe informacje.

Podsumowanie

Droga do zostania analitykiem danych jest pełna możliwości i wyzwań. Pamiętając o unikaniu wspomnianych błędów i ciągłym doskonaleniu swoich umiejętności, możesz znacznie poprawić swoje perspektywy kariery. Nie zapominaj jednak, że każda podróż jest indywidualna, a klucz do sukcesu leży w ciągłym uczeniu się i adaptacji.

Pamiętaj - każdy ekspert był kiedyś początkującym, więc nie poddawaj się w swojej edukacji. Jeżeli chcesz rozwijać się pod okiem profesjonalistów i uniknąć błędów w drodze do analizy danych, zapraszam Cię do zapoznania się z moim programem dataheroes. Poznasz tam szczegóły programu do pierwszej pracy w analizie danych.