Аналитик данных

Алгоритм работы специалиста состоит из следующих этапов:

Безопасность в машинном обучении: от проектирования до внедрения

Полина Сокол, старший аналитик данных R&D-лаборатории Центра технологий кибербезопасности ГК «Солар», подготовила материал о методах работы с данными и ML-моделями.

Это направление исследований позволяет на выходе обеспечить требования к прозрачности, ответственности и рискам, связанных с искусственным интеллектом. И его невозможно игнорировать при использовать ML в продуктах, предназначенных для защиты от целенаправленных атак, которые и сами могут стать одной из целей атакующих − EDR, NTA, XDR, SIEM и другие классы решений.

Общие курсы

Общие курсы дают базовое понимание. У Google, IBM есть бесплатные курсы, заточенные больше под аналитику данных. У Harvard University — под data science.

• Google Data Analytics Professional Certificate
• Data Science: Wrangling (Harvard university)
• Data Science: Machine Learning (Harvard university)
• Principles, Statistical and Computational Tools for Reproducible Data Science (Harvard university)
• Data Science: Linear Regression (Harvard university)
• Data Analytics Basics for Everyone (IBM)
• Learn to code for data analysis (OpenLearn)
• Introductory Data Science Courses (Dataquest)
• Сертификация по продуктовой аналитике (Mixpanel)

Личные качества

Хороший аналитик данных — это не только метрики и отчеты. Вне зависимости от профиля, классный специалист должен обладать гибкими навыками, которые нужны для продуктивной работы:

• Системное мышление и логика. Важно уметь анализировать, синтезировать, сравнивать и делать выводы из порой неочевидных закономерностей. Аналитик должен понимать, из каких предпосылок он исходит в своих суждениях, и проверять их корректность.
• Внимание к деталям, методичность и рациональный скептицизм. Все результаты анализа должны быть проверены, перепроверены и обоснованы. Лучше уточнить непонятные детали и усомниться даже в самом авторитетном мнении, чем запустить ненужный продукт.
• Вежливость, навыки общения и повествования. Аналитики общаются со специалистами из разных направлений: бизнес, ИТ, бухгалтерия и безопасность. Важно сохранять конструктивный и вежливый подход, не поддаваться на провокации и лоббировать интересы своего отдела.
• Терпение. Пригодится при очередном письме «концепция изменилась, давайте посчитаем заново».
• Прагматизм и деловой подход. Важно концентрироваться на тех вопросах, которые позволят улучшить показатели работы компании: увеличить доходы, сократить затраты, оптимизировать процессы.
• Стремление учиться. Хороший аналитик любит узнавать новое и расширять свой кругозор.

ЧТО ДОЛЖЕН ЗНАТЬ АНАЛИТИК ДАННЫХ?

Профессиональная деятельность аналитика данных основана на доказательной основе и способности выстроить жизнеспособную гипотезу по данным проведенного анализа.

Профессия подходит людям с развитым логическим мышлением, не лишенных интуиции, основанной на понимании бизнеса.

Умение концентрироваться, коммуникабельность, способность системно воспринимать большие объемы информации – важные характеристики профессии.

Аналитик данных должен:

• Работать с инструментами доступа и обработки данных (SQL, Google Sheets, СУБД);
• Знать языки программирования (Python, R);
• Знать основы статистики и высшей математики;
• Обладать навыками BI-аналитики;
• Использовать нейронные сети для решения реальных задач;
• Визуализировать данные путем разработки дашбордов и интерактивной графики.

Уровень профессионализма работника определяется тремя составляющими:

• Математика;
• Программные инструменты;
• Понимание бизнеса.

Сочетание данных областей знаний и умений позволяют качественно проводить статистические исследования, грамотно обрабатывать выборки, правильно анализировать и визуализировать результаты.

Аналитик должен обладать абстрактным мышлением: уметь выйти за рамки привычного, сконцентрироваться на идее.

Не менее важным является умение видеть причинно-следственные связи, измерять их влияние, интерпретировать и на основании этого предоставлять рекомендации бизнесу.

404 — страница не найдена

Нам не удалось найти эту страницу. Попробуйте войти в систему или выберите один из подходящих результатов поиска ниже:

Нам не удалось найти эту страницу. Попробуйте сменить каталог или выберите один из подходящих результатов поиска ниже:

Значок отказа согласно Закону Калифорнии о защите конфиденциальности потребителей (CCPA)

Тема

• Светлая
• Темная
• Высокая контрастность

• Предыдущие версии
• Блог
• Участие в доработке
• Конфиденциальность
• Условия использования
• Товарные знаки
• © Microsoft 2024

Значок отказа согласно Закону Калифорнии о защите конфиденциальности потребителей (CCPA)

Тема

• Светлая
• Темная
• Высокая контрастность

• Предыдущие версии
• Блог
• Участие в доработке
• Конфиденциальность
• Условия использования
• Товарные знаки
• © Microsoft 2024

Источники:

https://habr.com/ru/companies/solarsecurity/articles/848834/&rut=974f8734de6951edb317361b82429eab8b798c60db26ec9cbef800ed50d785cc
https://habr.com/ru/articles/706624/&rut=70017df4e00f8ce1f9324c6c226208ba66c20b351595b2517dee8bf1323f31e6
https://rb.ru/opinion/data-analyst/&rut=f03f930d7b6e9a7dc51c19606130e00303d1d94760d829f4440601e059576922
https://pgdv.ru/blog/data-analyst&rut=5cf549e06aa0194a7a08b58ea83dd0a19330845e82e99c0e465a45797d8a323b
https://learn.microsoft.com/ru-ru/training/career-paths/data-analyst&rut=b042218073569b85eea561ee7fc54dfe23b71dc39c7ae9d0aa905261ff578371