Как улучшить свои навыки работы с данными

Вы грамотны в работе с данными? Простой способ узнать это — спросить себя, знаете ли вы, как получать, анализировать и делиться количественной информацией. Если нет, вам следует научиться.

Хорошая новость в том, что процесс прост, даже если вы не разбираетесь в цифрах. Вот что вам нужно сделать, чтобы улучшить свои навыки грамотности в работе с данными.

Что такое грамотность в области данных?

Грамотность в области данных — это способность осмысленно интерпретировать и взаимодействовать с информацией. Вы работаете с ней, выполняете над ней операции и извлекаете из нее идеи. Как и в случае с обычной грамотностью, существует несколько уровней компетентности — от базового до экспертного. Другими словами, вам не нужно быть экспертом в этой области, чтобы продемонстрировать адекватное понимание.

Что такое плохая грамотность в работе с данными? Это неспособность интерпретировать, взаимодействовать и понимать информацию. Если вы работаете в офисе или административной сфере, этот пробел в навыках может проявляться в необходимости помощи в расшифровке графиков и отчетов. У вас могут возникнуть трудности с различением ценных идей от шума. По крайней мере, вам может быть трудно понять аналитику.

Для справки: не стоит путать грамотность в работе с данными с аналитикой. Хотя технически анализ попадает под понятие грамотности в работе с данными, это лишь малая часть того, что вам нужно знать. Можно утверждать, что выявление закономерностей или корреляций — это самое полезное, что вы можете сделать с набором данных, но это не единственное.

Не стоит отчаиваться, если вы пока не владеете данными. В конце концов, даже сегодняшние высокопоставленные специалисты не обладают ими. Только половина руководителей высшего звена уверены в своих навыках работы с данными, а 45% признают, что принимают решения, основываясь на интуиции, а не на фактах.

Что такое навыки грамотности в работе с данными?

Хотя существуют десятки навыков грамотности в области данных, вам понадобится всего несколько, чтобы начать свое образовательное путешествие. Освоение основ поможет вам создать прочную основу знаний.

1. Критическое мышление

Критическое мышление, возможно, является одним из самых важных навыков, поскольку вокруг просто слишком много данных, многие из которых неточны, устарели или неактуальны. Знание того, какие вопросы задавать, может помочь вам определить, хотите ли вы использовать источник, ссылаться на веб-сайт или выполнять операции с набором данных.

2. Решение проблем

Иногда данные неполны или беспорядочны — они не всегда аккуратно вписываются в электронные таблицы. Навыки решения проблем могут помочь вам сделать эти метрики работоспособными. Хотя вам часто придется полагаться на математику, вам не нужно преуспевать в этом предмете. Вам даже не обязательно знать, как выполнять вычисления.

Чаще всего достаточно знать, как получить ответ. Допустим, вы пытаетесь узнать, насколько увеличилась одна цифра с течением времени, чтобы определить рост. Вместо того чтобы запоминать формулу, вы просто используете калькулятор процентного изменения. Творческий подход к проблемам может помочь вам осмысленно взаимодействовать с данными.

3. Коммуникация

Коммуникация — один из самых важных навыков, который нужно освоить, поскольку все стоящие выводы проверяются и воспроизводятся. Эти процессы могут помочь вам выявить ошибки и раскрыть возможности. На работе, рассматривая информацию как общий ресурс может помочь в развитии культуры сотрудничества и общения.

4. Визуализация

Визуализация похожа на коммуникацию, помогая вам донести свою точку зрения. Главное отличие в том, что вы отдаете приоритет повествованию. Графики, диаграммы и таблицы делают простые метрики более интересными. Они также облегчают понимание сложных тем — цифры кажутся более реальными, когда сопровождаются информативными иллюстрациями.

Почему важна грамотность в работе с данными

Грамотность в области данных — это термин, с которым вы не сталкиваетесь ежедневно, поэтому он может показаться неважным. На самом деле, вы могли бы считать его жизненным навыком, поскольку вы взаимодействуете с информацией весь день, каждый день. Счета за коммунальные услуги, новостные репортажи, этикетки ингредиентов, дозировки лекарств, онлайн-опросы и рекомендации по продуктам — вот хорошие примеры. Вы даже можете читать отчеты и обрабатывать электронные таблицы на работе.

Эти навыки могут помочь вам лучше понять мир потому что вы живете в цифровую эпоху. Даже если вы этого не осознаете, вы ежедневно поглощаете количественные данные. Знание того, как интерпретировать, анализировать и объяснять их, может помочь вам превратить, казалось бы, бессмысленные числа в значимые идеи. Вы учитесь разрабатывать аргументы, следить за работой и лучше замечать дезинформацию.

Интересно, что обладание навыками грамотности в области данных также облегчает отслеживание последних технологических тенденций. Вам необходимо прочное понимание, чтобы быть вовлеченным в такие тенденции, как искусственный интеллект и Интернет вещей. Осознание важности поиска, очистки наборов данных и аналитики имеет большое значение.

Честно говоря, важно стать грамотным в области данных, потому что информации слишком много. Эксперты оценивают общий объем созданных, скопированных и потребленных данных, которые будут от 64,2 зеттабайт в 2020 году до 180 зеттабайт в 2025 году — рост на 180% всего за пять лет. Важно знать, что делает метрики релевантными, точными и надежными.

Что вам нужно понимать о данных

Прежде чем вы сможете овладеть навыками работы с данными, вам необходимо усвоить несколько основ.

Как это работает

Существует множество типов данных, включая наборы данных, физические документы, исследования, базы данных и записи. В своей основе они делятся на две категории — качественные и количественные. Используете ли вы числа или описания, вы работаете с информацией.

В науке о данных данные часто описываются как структурированные или неструктурированные. Первые аккуратно вписываются в таблицы электронных таблиц, часто содержащие числа, даты или слова. Последние более беспорядочны. Это могут быть сообщения в социальных сетях, аудиоклипы, электронные письма, видео или документы.

Куда это идет

Вам часто приходится собирать данные, чтобы извлечь какие-либо значимые результаты. Хотя в сети доступно множество информации, она может быть недостаточно свежей, точной или конкретной, чтобы быть полезной для вас. Обычными источниками являются опросы, записи, исследования и аналитика.

Несколько десятилетий назад информация обычно была физической — люди хранили записи в картотечных шкафах, а документы в портфелях. Теперь почти все хранится в цифровом виде на жестких дисках или в облаке для удаленного доступа.

Что это делает

Вы можете многое сделать с набором данных, включая обработку, анализ и извлечение информации. Эти варианты использования, вероятно, являются основной причиной, по которой ваш работодатель собирает информацию, если только это не финансовое или медицинское учреждение, которое обязано делать это по закону.

Прежде чем что-либо делать с данными, их нужно очистить, что включает в себя устранение выбросов, заполнение пропущенных полей и преобразование любых неправильно напечатанных цифр. Это длительный процесс. Согласно одному опросу, специалисты по данным тратят 39% своего времени по подготовке и очистке.

Как стать грамотным в работе с данными

Куда вам следует обратиться, чтобы повысить свою грамотность в области данных? чуть менее половины сотрудников говорят, что их работодатель предлагает курсы обучения работе с данными, на работе может быть не так много возможностей. К счастью, вам не нужны предопределенные курсы для развития основных навыков. Лучший способ учиться — это практиковаться, даже если у вас нет опыта.

Подумайте о том, чтобы получить набор данных онлайн для практики. Если вы не знаете, что использовать, попробуйте погоду. Это хорошая практика, потому что всегда есть свежие, точные прогнозы. Сначала ваша цель должна заключаться в оценке сырых чисел, чтобы убедиться, что вы понимаете, что перед вами. Затем вы можете перейти к очистке, выполнению анализа и извлечению идей.

Подумайте, какие вопросы вы хотите задать. Значительно ли изменение с первого дня по последний? Какой процент дней был пасмурным? Если вы хотите пойти дальше, попробуйте проанализировать два набора данных одновременно — один по погоде, а другой по посетителям пляжа. Влияет ли индекс ультрафиолета на загруженность пляжа?

Хотя этот пример может показаться слишком упрощенным, анализ часто таковым и является. Пытаетесь ли вы извлечь информацию об удержании сотрудников, стоимости строительных материалов, мошенничестве с возвратами или рынке жилья, вы можете обнаружить закономерности, задавая простые вопросы и подставляя числа в правильные формулы.

Ваша практика не заканчивается, когда вы представляете свои выводы. В этот момент вы переходите к визуализации. Лучший способ научиться лучше читать графики и таблицы — это сделать свои собственные. Таким образом, вы привыкнете к основам, что позволит вам мгновенно распознавать общие характеристики визуализации, когда кто-то другой представляет информацию.

Сделайте себя грамотным в работе с данными

Вы не улучшите свои навыки грамотности в области данных за одну ночь. Однако, даже если это, скорее всего, займет много времени, это не обязательно должно быть сложным. Чтобы сделать процесс более приятным, работайте с информацией, которая вас интересует. В каждой отрасли есть закономерности, тенденции и идеи, которые можно раскрыть, и в сети есть огромное количество бесплатной информации.