Capturar

Habilidades de programação e banco de dados

A familiaridade e a capacidade de usar Hadoop, Java, Python, SQL, Hive, e Pig são essenciais. A própria programação e a informática em geral é o próprio ponto de partida para a coleta de dados e a compreensão de como “obter” dados e juntá-los. 

Apenas mover dados é a sua própria especialidade reservada aos especialistas em ETL (extrair, transformar, carregar). As ferramentas ETL podem incluir Informática, MS SSIS, ferramentas de carregamento em massa Teradata, entre outras. 

Se você não consegue GET data, com certeza não pode analisá-la. E com certeza você não pode esperar que outra pessoa os capture para você. 

Especialização e conhecimento do domínio comercial

A compreensão dos dados comerciais em si é sua própria especialidade que só vem com o trabalho nesse domínio de dados. 

Os dados médicos são diferentes dos dados ecológicos, que são diferentes de todas as variedades de dados comerciais. 

Isto só vem do estudo e da realização de muitas perguntas enquanto se trabalha nesse campo em particular.

Modelagem de Dados, Armazenamento e Habilidades de Dados Não Estruturados

Saber a diferença entre uma tabela de fatos que é bem montada e uma que é defeituosa com chaves semi-estruturadas sem restrições faz toda a diferença na facilidade com que você pode confiar e massagear os dados que você está tentando capturar. 

Conhecer a validade e o uso adequado de cada uma das dimensões também é fundamental para alavancar qualquer estrutura de dados em formato de estrela. 

Dados não estruturados é outra história em que você pode ter que imaginar ou organizar uma camada de encenação antes mesmo que os dados em si sejam úteis. 

Se você não conseguir passar por estas coisas, não poderá começar a fazer sentido proposicional dos dados para analisar.

Confira 6 habilidades que todo arquiteto de dados precisa ter clicando aqui!

Analisar

Habilidades em ferramentas estatísticas 

Usar R, Excel, SAS ou outras ferramentas para juntar suas propostas e descobrir padrões potenciais e correlações através de estatísticas é o coração dos dados de trabalho para descobrir e aplicar sua criatividade. 

É aqui que o verdadeiro gênio pode brilhar, mas o uso das ferramentas é a primeira prova essencial das habilidades necessárias. 

Se você não pode usar as ferramentas, não pode analisar os dados. Você poderia usar papel e lápis ou até mesmo uma calculadora sofisticada se você tiver as habilidades matemáticas baixas.

Leia sobre as habilidades que todo analista de dados precisa ter!

Habilidades matemáticas

Entender correlação, regressão multivariada e todos os aspectos da massagem de dados em conjunto para analisá-los de diferentes ângulos para uso em modelagem preditiva e prescritiva é a espinha dorsal do conhecimento que é realmente o passo de uma inteligência reveladora. 

Nada mais a dizer. Se você não tem isso, toda a coleta de dados e o polimento de apresentação no mundo não tem sentido.

Ciência de Dados é um esporte coletivo: leia mais aqui!

Apresentar

Habilidades da ferramenta de visualização

A lista de potenciais inclui Flare, HighCharts, AmCharts, D3.js, Processing, Google Visualization API, Tableau, Excel, PowerPoint e Raphael.js (?). 

A maioria dos quais eu admito não conhecer muito bem. Tableau e Excel devem fornecer ferramentas básicas suficientes. Diabos, se você for bom o suficiente, até o MS Paint vai funcionar bem.

Published On: novembro 25th, 2021 / Categories: Dicas e Habilidades /

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