Análisis de datos de aprendizaje, estaba más obsesionado con las herramientas y el glamour que pueden venir con el título de analista de datos.
Mi pasantía comenzó, y tengo un objetivo en mente: desarrollar mis habilidades técnicas. Quiero decir, todos quieren decorar su perfil de LinkedIn con habilidades y certificación.
Lo que no espero es que mi lección más valiosa no provenga de un dispositivo o tutorial. Es de más hombres: Colaboración.
Inicialmente, traté de hacer frente a todo por mi cuenta, viendo cada tarea como un desafío personal. No sabía un poco, mi productividad era un poco limitada porque pasé más horas para encontrar soluciones a los problemas cada vez que me quedo atascado.
Las cosas comenzaron a implementarse hasta que comencé a recibir comentarios e involucrados en un profesional experimentado.
En el análisis de datos, cuando me doy cuenta de que trabajar con otros no lo es. Esto es más necesario.
Cuando estamos en progreso, el objetivo de compartir mi experiencia en colaboración y cómo me convirtió en un ambicioso analista de datos. Además, creo que esto es en las habilidades más importantes (y subestimadas) en las que cada analista de datos debe centrarse.
Los primeros días de mi pasantía
Mientras el joven camina hacia el campo, sinceramente quiero poner una mano sobre los datos reales. Hasta entonces, la mayor parte de mi práctica era con conjuntos de datos de modelos.
Ahora tengo mi pasantía. Tuve la oportunidad de trabajar con los datos importantes para la organización.
Me dieron un plan para crear un informe original utilizando los datos de actividades operativas. Los datos no fueron muy complicados, pero no estaba limpio. Incluyó algunos valores irrazonables, líneas falsas y algunas entradas faltantes.
Lo logré usando la pregunta de Excel y Power, luego pensé que podría haber mostrado la edición y construir el tablero, pensé que valía la pena. Honestamente, estoy orgulloso de ello.
Avance rápido, es hora de presentación.
Antes de poder continuar, aquí hay algo aquí: nadie me contó sobre el aspecto de presentación del análisis de datos.
Puede ser divertido, es cierto. Trabajé con los datos, lo digo en serio, luego se lo pasará a los muchachos de la administración o algo así.
Volviendo a la realidad, presenté el tablero, y mi supervisor no parecía estar impresionado. No porque las escenas sean malas, de hecho, dijeron que se ve bien.
El problema es que el equipo del tablero en realidad no comunicó nada Necesario Para ver.
A decir verdad, nunca he hablado con nadie sobre qué ideas son útiles para ellos, o qué información ayudará con el efecto correcto en la toma de decisiones.
Estas son las principales fuentes en el análisis de datos, y me faltaba ese aspecto. Lo construí en base a lo que pensé que era importante, pero no en lo que quieren.
No hice preguntas como esta:
- «OMS ¿Se utilizará este tablero? «
- «Qué ¿Las decisiones les ayudarán a tomar? «
- «Por qué ¿Es esta información importante para ellos? «
Es el poder de la colaboración, hacer preguntas antes del inicio del proyecto y obtener una respuesta a la finalización.
Que colaboración me ha enseñado
Con el tiempo, a pesar de que mis escenas están limpias y mis números son precisos, la gente a veces no entendía mis informes.
Paso horas para resolver un problema que se puede evitar con una conversación de dos minutos. Creo que tomarlo o dejarlo, verificar los datos y comunicarse de la manera que otros son llevados al viaje.
El análisis de datos no se trata solo de datos, sino de personas.
Trabajé más con la gente, me di cuenta de cuán crítica era la colaboración para el proceso de análisis de datos completo. Mirando hacia atrás, los momentos de trabajar con otros cuando crezco más.
Por primera vez me senté con un miembro del personal no técnico, me sorprendió ver cuán diferente vieron los datos.
Pasé varias horas para crear un gráfico para mostrar las tendencias de la actividad mensual, pero cuando la describí dijo: dijo:
«Está bien … pero ¿cómo sé que lo estamos haciendo mejor o peor que el último trimestre?»
Tuve un cambio en el estado de ánimo.
En lugar de simplemente construir en la lista que se veía mejor, comencé a pensar desde la perspectiva de los miembros del personal no técnico. Es como tener ojos adicionales sobre el problema; Esto te ayudará a ver las cosas de manera diferente.
Respuesta
Antes de mi pasantía, construiría algo, le daría un par de cheques y luego saltaría a otro sin tomar mi análisis.
Por otro lado, en el entorno del equipo, la respuesta a menudo es parte del flujo de trabajo.
A veces significa que revisar el gráfico no es obvio, o darse cuenta de que el KPI es que pensé que era irrelevante para la persona que lee el informe.
Cada ronda de respuesta me ayudó a revisar tanto los datos como la historia de la narración de datos. Me enseñó que incluso en análisis de datos, creatividad y refinamiento.
Y el tema aquí, la respuesta no siempre se trata de corregir errores. A veces se trata de revelar las oportunidades que no ves por tu cuenta.
Para muchos, buscar una respuesta es incómoda y arrastrada. No te preocupes, no estás solo. La idea de este estudio es la idea de este estudio, que describe el aumento repentino de la frecuencia cardíaca de los individuos mientras recibe una respuesta.
La lección más importante de este estudio muestra que la respuesta no es una revisión, pero está colaborando con la apariencia.
Esto le dará a otras personas prestando sus perspectivas para que su trabajo brille brillantemente. Y confía en mí, lo invitas más rápido, tus habilidades crecen más rápido.
He aprendido a dejar de esperar hasta que se vuelva «perfecto» antes de compartir mi trabajo. En cambio, presento los borradores iniciales, recopilo entradas y mejora en el camino.
La colaboración construye más que solo habilidades: construye su red
Personalmente, las redes en la industria de los datos están más subestimadas y no se habla mucho. Si tuviera algo que desconocía antes de mi pasantía, cuánta colaboración construye las relaciones naturalmente.
Cuando trabaja en estrecha colaboración con las personas, tal vez haga preguntas, hablando con soluciones técnicas en el almuerzo o arreglando el plan juntos, no solo está completando tareas; Estás creando contactos.
Comencé a ver cuán valioso era esto cuando el desarrollador cooperé con la tubería de datos me envió una recomendación del curso, que se convirtió en un juego cambiado a mis habilidades SQL. Está en YouTube y le aconsejo que lo revise.
Desde un punto de vista técnico, la colaboración extiende su «caja de herramientas» de una manera que el autoestudio no realice una diligencia adecuada. Cuando trabajo con alguien, tomé uno nuevo (no importa cuán básico).
Ahora es la mejor parte de aquí: estas relaciones no terminan cuando se realiza la pasantía. Hoy puede cooperar con las mismas personas, sus guías, sus árbitros o los jugadores de su equipo para futuros trabajos se pueden realizar nuevamente en otra organización.
La colaboración es un puente entre su conjunto de habilidades actuales y sus oportunidades futuras.
Conclusión y comida para llevar
Mirando hacia atrás, mi pasantía no me enseñó habilidades de datos; Me enseñó cómo trabajar con la gente. Entiendo que mi valor real se multiplica cuando trabajo con otros, no solo con ellos.
La verdad es que, no importa lo bueno que seas con Python, Table o SQL, siempre seguirás adelante y a un ritmo impresionante cuando toques el conocimiento y las perspectivas de las personas que te rodean.
Si está comenzando en un análisis de datos, tenga en cuenta que sus accesorios están envejeciendo, su pila tecnológica evolucionará, pero su capacidad para trabajar bien con las personas nunca perderá su valor.
