Математические и статистические навыки:

[hasinam2206]

Это очень необходимо для всех областей данных, включая большие данные, науку о данных и аналитику данных. В конце концов, именно здесь все начинается.
Аналитические навыки: Это способность извлекать смысл из тонн данных, которые вы получаете. Аналитические способности помогают вам определить наиболее база данных фантуань релевантные данные, необходимые для решения проблемы на местах.
Информатика: Компьютеры — это двигатели, которые питают каждую стратегию данных. Программисты используют их для разработки алгоритмов обработки данных в идеи.
Креативность: вам необходимо уметь объединять новые методы сбора, интерпретации и анализа данных.
Деловые навыки: вам необходимо будет очень хорошо понимать различные бизнес-цели, а также процессы, которые способствуют росту бизнеса и увеличению прибыли.
Чтобы стать аналитиком данных, вам необходимо:
Статистические навыки и математика: Если вы собираетесь стать аналитиком данных, обязательными являются навыки выводной и описательной статистики, а также экспериментального проектирования.

Навыки программирования: как начинающему аналитику данных вам необходимо очень хорошо знать такие языки программирования, как Python и R, поскольку они очень важны.

Интуиция данных: чтобы стать аналитиком данных, нужно думать и рассуждать как аналитик данных.

Навыки обработки данных : вам необходимо картировать и преобразовывать необработанные данные в другой формат, который сделает их более удобными для использования.

Другие необходимые навыки — навыки машинного обучения, визуализации данных и коммуникативные навыки.

Зарплаты в области науки о данных, больших данных и аналитики данных
Хотя эти три области находятся в одной области, их зарплаты на самом деле различаются из-за различных факторов. Мы рассмотрим зарплаты, которые каждый профессионал получает ежегодно.