Как работать в IT, почти не зная математики

Аналитика данных - это сфера IT, позволяющая организациям принимать обоснованные решения на основе, собственно, анализа данных. Вопреки распространенному мнению, аналитика данных - это не только сложные математические уравнения и алгоритмы. На самом деле, многие профессионалы в этой области исправное выполняют свои функции с минимальным акцентом на высшую математику - и при этом получают большие деньги.

В чем суть

Аналитика данных - это про изучение, интерпретацию и визуализацию данных. Специалисты изучают большие объемы информации, чтобы выявлять ценные идеи и тенденции.

Статистические методы и алгоритмы играют важную роль в аналитическом процессе и совсем без вычислений не обойтись. Тем не менее повседневные задачи такого специалиста не всегда требуют глубокого знания математики.

Эта область постоянно развивается, и современные инструменты и технологии значительно сократили потребность в глубоких математических знаниях. Вы можете использовать интернет-ресурсы и искусственный интеллект, чтобы упростить себе жизнь.

Инструменты и технологии

Одной из причин, по которой аналитика данных стала более доступной, является распространение удобных инструментов и технологий. Такие платформы, как Tableau, Power BI и Google Analytics, упростили процесс анализа данных в разы.

Такой прогресс позволяет специалистам сосредоточиться на интерпретации и применении результатов, а не на сложном математическом моделировании. Эти инструменты предоставляют интуитивно понятные интерфейсы, позволяющие пользователям создавать визуализации и генерировать выводы, не углубляясь в сложные математические концепции.

SQL (Structured Query Language) - еще один необходимый инструмент для аналитиков данных. Он позволяет извлекать информацию из баз данных, манипулировать и управлять ими, не требуя при этом глубоких математических знаний. При работе с SQL понимание структур данных и взаимосвязей является более важным, чем знание технической части.

Упор на понимание бизнеса

Сегодня аналитики данных большое внимание уделяют пониманию контекста и целей бизнеса. Грубо говоря, иногда намного важнее понимать, в каких условиях находится предприятие и как хочет развиваться. Простое знание статистики не особо поможет.

Хоть статистические модели и алгоритмы очень важны, способность переводить данные в практические бизнес-стратегии важна намного больше. Аналитики данных часто сотрудничают с нетехническими заинтересованными сторонами, поэтому эффективные коммуникативные навыки и деловая хватка высоко ценятся в этой области.

Сложно ли научиться

Многие образовательные программы и сертификаты в области аналитики данных рассчитаны на людей с разным уровнем подготовки, в том числе с ограниченными математическими знаниями. Эти курсы сосредоточены на практических навыках, таких как очистка, визуализация и интерпретация данных, а не на математических концепциях. Это позволяет людям из разных областей знаний переходить на работу в области анализа данных, не чувствуя себя перегруженными математическими требованиями.

Выводы

Аналитика данных - IT-сфера, которая приветствует людей с различным набором навыков. Хотя математика остается одним из важных компонентов этой сферы, развитие технологий и наличие удобных инструментов позволили людям с небольшим математическим образованием добиться успехов в аналитике данных.  

Поскольку организации используют таких специалистов все чаще, подобных вакансий с каждым годом будет все больше. Начните изучать эту профессию сегодня - и вскоре сможете стать довольно крупным специалистом с хорошим заработком. Главное - не бойтесь потратиться на курсы или уделить время самообразованию.