#скилы
Что учить в 2019? Согласно статье HBR “Prioritize Which Data Skills Your Company Needs”, то есть какие скилы будут полезны для вашего работадателя или клиента. У них получился интересная матрица 2 на 2, в которой показали, что учить, что не учить, что полезно, что бесполезно. Мне кажется, что данную матрицу делали на основе запросов в гугле по ключевым словам, и она очень оторвана от реальной жизни. https://hbr.org/2018/10/prioritize-which-data-skills-your-company-needs-with-this-2x2-matrix
Что учить в 2019? Согласно статье HBR “Prioritize Which Data Skills Your Company Needs”, то есть какие скилы будут полезны для вашего работадателя или клиента. У них получился интересная матрица 2 на 2, в которой показали, что учить, что не учить, что полезно, что бесполезно. Мне кажется, что данную матрицу делали на основе запросов в гугле по ключевым словам, и она очень оторвана от реальной жизни. https://hbr.org/2018/10/prioritize-which-data-skills-your-company-needs-with-this-2x2-matrix
Harvard Business Review
Prioritize Which Data Skills Your Company Needs with This 2×2 Matrix
Data skills — the skills to turn data into insight and action — are the driver of modern economies. According to the World Economic Forum, computing and mathematically-focused jobs are showing the strongest growth, at the expense of less quantitative roles.…
#скилы Я бы выделил несколько областей:
1)Организация данных, то есть, прежде чем учить Data Science, BI, Python, поймите как данные хранятся в таблицах. Чем таблица отличается от кросс таблицы (pivot), и как из одной сделать другое.
2)Так как SQL и базы данных везде, то вам нужно уметь писать SQL на бумажке, вы видите таблицу(ы) и можете написать запрос на бумажке. Еще нет лучшего ресурса чем этот сайт sql-ex.ru, которому лет наверно, как нам, всякие там codecademy и тп, отдыхают.
3)Если вы знаете Excel, то это замечательно, теперь необходимо выбрать BI tool, можно любой, и разобраться как он работает, вообще не важно какой, можно Tableau или Qlik, все что захотите. Главное, это понять, что роль BI А:это замена Excel для автоматизации (больше автоматизации, меньше человеческого фактора) Б: это замена SQL на мышку, но ваше ценность не очень велика, если вы не понимаете как Таблицы из п.1 при помощи SQL п.2 создают красивую картинку в BI п.3.
Пункты 1-3 это базовые пункты для работы с данными. Главное, что нужно помнить, не учите конкретный инструмент, учите методы и подходы. Например, SQL синтаксис очень похож во всех продуктах. Все BI инструменты делают +/- одно и тоже. Знаю подход, вы освоите новый инструмент очень быстро, так как сейчас есть материалы по любому вопросу и все бесплатно. Что уж там, можно MBA обучиться бесплатно.
1)Организация данных, то есть, прежде чем учить Data Science, BI, Python, поймите как данные хранятся в таблицах. Чем таблица отличается от кросс таблицы (pivot), и как из одной сделать другое.
2)Так как SQL и базы данных везде, то вам нужно уметь писать SQL на бумажке, вы видите таблицу(ы) и можете написать запрос на бумажке. Еще нет лучшего ресурса чем этот сайт sql-ex.ru, которому лет наверно, как нам, всякие там codecademy и тп, отдыхают.
3)Если вы знаете Excel, то это замечательно, теперь необходимо выбрать BI tool, можно любой, и разобраться как он работает, вообще не важно какой, можно Tableau или Qlik, все что захотите. Главное, это понять, что роль BI А:это замена Excel для автоматизации (больше автоматизации, меньше человеческого фактора) Б: это замена SQL на мышку, но ваше ценность не очень велика, если вы не понимаете как Таблицы из п.1 при помощи SQL п.2 создают красивую картинку в BI п.3.
Пункты 1-3 это базовые пункты для работы с данными. Главное, что нужно помнить, не учите конкретный инструмент, учите методы и подходы. Например, SQL синтаксис очень похож во всех продуктах. Все BI инструменты делают +/- одно и тоже. Знаю подход, вы освоите новый инструмент очень быстро, так как сейчас есть материалы по любому вопросу и все бесплатно. Что уж там, можно MBA обучиться бесплатно.
👍2