🥇データサイエンティストおよびデータアナリストとして成功する方法

優れたデータサイエンティストやデータアナリストになるために必要なスキルについての記事はたくさんありますが、優れた業績評価、経営陣からの賞賛、昇進、またはそれらすべてなど、成功するために必要なスキルについて論じた記事はほとんどありません。今日は、著者がデータサイエンティストおよびデータアナリストとしての個人的な経験と、成功を達成するために学んだことを共有したい資料を紹介します。

私は幸運でした。私はデータサイエンスの経験がなかったときに、データサイエンティストのポジションをオファーされました。このタスクに私がどのように対処したかは別の話ですが、私はこの仕事に就く前はデータサイエンティストが何をするのかについて漠然とした知識しか持っていなかったと言いたいと思います。

私がデータパイプラインの仕事に雇われたのは、データエンジニアとしての前職がきっかけで、データサイエンティストのグループが使用する予測分析用のデータマートを開発したからです。

データサイエンティストとしての最初の年は、機械学習モデルをトレーニングして本番環境に導入するためのデータパイプラインの作成に携わりました。私は目立たないようにして、モデルのエンドユーザーであるマーケティング関係者との会議にはあまり参加しませんでした。

入社XNUMX年目でマーケティング担当のデータ処理・分析マネージャーが辞めてしまいました。それ以来、私が中心となってモデルの開発やプロジェクトの期限についての話し合いに積極的に参加するようになりました。

関係者と交流するうちに、データサイエンスは漠然とした概念であり、人々、特に上級管理職レベルでは聞いたことはあっても、よく理解していないことに気づきました。

私は XNUMX を超えるモデルを作成しましたが、モデルが主にマーケティングから要求されたにもかかわらず、その価値を示す方法がわからなかったため、そのうちの XNUMX 分の XNUMX しか使用されませんでした。

私のチームメンバーの XNUMX 人は、データサイエンスチームの価値を実証できると上級管理職が判断したモデルを数か月かけて開発しました。このモデルを開発したら、そのモデルを組織全体に広め、マーケティングチームにそのモデルを採用するよう奨励するという考えでした。

結局、機械学習モデルとは何なのか、あるいは機械学習モデルを使用する価値を誰も理解できなかったため、完全な失敗でした。その結果、誰も望んでいないことに数カ月が無駄に費やされました。

このような状況から、私はいくつかの教訓を学びました。それを以下に示します。

データサイエンティストとして成功するために学んだ教訓

1. 適切な会社を選択して、成功に向けて準備を整えましょう。
企業で面接するときは、データ文化と、意思決定に採用および使用されている機械学習モデルの数について尋ねてください。例を聞いてください。データインフラストラクチャがモデリングを開始できるように設定されているかどうかを確認します。生データを取得してクリーンアップすることに時間の 90% を費やしていると、データサイエンティストとしての自分の価値を実証するためのモデルを構築する時間はほとんど残されていません。初めてデータサイエンティストとして採用される場合は注意してください。これは、データ文化によって、良いことにも悪いことにもなります。会社が「データサイエンティスト」として知られたいという理由だけで上級管理職がデータサイエンティストを雇用した場合、モデルの実装に対してさらに抵抗が生じる可能性があります。 データサイエンスを使用してより適切な意思決定を行う, しかし、それが実際に何を意味するのかはわかりません。さらに、データドリブンな企業を見つければ、それとともに成長することになります。

2. データと主要業績評価指標 (KPI) を理解します。
冒頭で、私はデータエンジニアとして、データサイエンティストのチームのために分析データマートを作成したと述べました。私自身もデータサイエンティストになり、以前の役割で生データを集中的に扱っていたため、モデルの精度を向上させる新しい機会を見つけることができました。

キャンペーンの XNUMX つの結果を提示することで、より高いコンバージョン率 (パーセンテージ) を生み出すモデルを示し、キャンペーン KPI の XNUMX つを測定することができました。これは、マーケティングとリンクできる業績モデルの価値を実証しました。

3. 利害関係者にモデルの価値を実証することでモデルの採用を確実にする
利害関係者がビジネス上の意思決定にモデルを使用しない場合、データサイエンティストとして成功することはありません。モデルの採用を確実にする XNUMX つの方法は、ビジネスの問題点を見つけて、モデルがどのように役立つかを示すことです。

当社の営業チームと話した後、XNUMX 人の担当者がフルタイムで会社のデータベース内の数百万のユーザーを手動で調べて、シングルライセンスを所有しており、チームライセンスにアップグレードする可能性が高いユーザーを特定していることに気付きました。選考には一連の基準が使用されましたが、担当者が一度に XNUMX 人のユーザーを調査したため、選考に時間がかかりました。私が開発したモデルを使用すると、担当者はチームライセンスを購入する可能性が最も高いユーザーをターゲットにし、より短時間でコンバージョンの可能性を高めることができました。これにより、営業チームが関連できる主要業績評価指標のコンバージョン率が向上し、時間の効率が向上しました。

数年が経過し、同じモデルを何度も開発しましたが、もう何も新しいことを学んでいないと感じました。私は別のポジションを探すことにし、最終的にデータアナリストとしてのポジションを獲得しました。私がマーケティングのサポートに戻ったとしても、データサイエンティストだった頃と比べて、責任の違いはこれ以上に重大なものではありませんでした。

A/B 実験を分析したのはこれが初めてで、 すべて 実験が失敗する可能性がある方法。データサイエンティストとしての私は、A/B テストは実験チーム専用だったのでまったく取り組んでいませんでした。私は、プレミアムコンバージョン率の向上からユーザーエンゲージメントや離脱防止まで、マーケティングに影響を与える幅広い分析に取り組んできました。私はデータのさまざまな見方を学び、結果をまとめて関係者や上級管理職に提示するのに多くの時間を費やしました。データサイエンティストとして、私は主に XNUMX 種類のモデルに取り組み、講演することはほとんどありませんでした。アナリストとして成功するために私が学んだスキルを数年早送りしてみましょう。

データアナリストとして成功するために学んだスキル

1. データを使ってストーリーを伝える方法を学ぶ
KPI を単独で見ないでください。それらを結びつけ、ビジネス全体を見てください。これにより、相互に影響を与える領域を特定できます。上級管理職はレンズを通してビジネスを観察し、このスキルを発揮する人物は昇進の決定を下す際に注目されます。

2. 実用的なアイデアを提供します。
ビジネスを提供する 効果的なアイデア この問題を解決するために。根本的な問題に対処しているとはまだ言われていないときに、積極的に解決策を提案するとさらに良いでしょう。

たとえば、マーケティング担当者に次のように伝えたとします。 「最近、サイトの訪問者数が毎月減っていることに気づきました。」。これは彼らがダッシュボードで気づいた可能性のある傾向ですが、観察を述べただけでアナリストとして価値のある解決策を提供したわけではありません。

代わりに、データを調べて原因を見つけ、解決策を提案します。マーケティングに適した例は次のとおりです。「最近、当社のウェブサイトへの訪問者数が減少していることに気づきました。最近の変更により Google 検索のランキングが低下したため、問題の原因はオーガニック検索であることがわかりました。」。このアプローチは、会社の KPI を追跡し、変化に気づき、原因を調査し、問題の解決策を提案したことを示します。

3. 信頼できるアドバイザーになる
あなたは、あなたがサポートするビジネスに関するアドバイスや質問をするために、ステークホルダーが最初に相談する人になる必要があります。これらの能力を発揮するには時間がかかるため、近道はありません。このための鍵は、エラーを最小限に抑えて高品質の分析を一貫して提供することです。計算に誤りがあると、次回分析を提供するときに人々が次のような疑問を抱く可能性があるため、信頼性ポイントが失われます。 前回間違っていたなら、今回も間違っているのでは？。自分の仕事を常に再確認してください。また、分析に疑問がある場合は、数値を発表する前に上司や同僚に数値を見てもらうのも悪くありません。

4. 複雑な結果を明確に伝える方法を学びます。
繰り返しになりますが、効果的なコミュニケーション方法を学ぶのに近道はありません。これには練習が必要であり、時間が経つにつれて上達します。重要なのは、やりたいことの要点を特定し、分析の結果、関係者がビジネスを改善するために実行できるアクションを推奨することです。組織内で上位になるほど、コミュニケーションスキルが重要になります。複雑な結果を伝えることは、実証すべき重要なスキルです。私はデータサイエンティストおよびデータアナリストとしての成功の秘訣を何年もかけて学びました。成功の定義は人によって異なります。「驚くべき」「優れた」アナリストと言われることは、私の目には成功です。これらの秘密を理解したので、どのように定義しても、あなたの道がすぐに成功につながることを願っています。

成功への道をさらに早くするために、プロモーションコードを保管してください。 ハブル, これにより、バナーに表示されている割引にさらに 10% を適用できます。

さらに多くのコース

注目の記事

出所： habr.com

データサイエンティストおよびデータアナリストとして成功する方法

データサイエンティストとして成功するために学んだ教訓

データ アナリストとして成功するために学んだスキル

注目の記事

データアナリストとして成功するために学んだスキル