W dzisiejszym świecie data science stało się kluczowym elementem napędzającym innowacje w niemal każdej branży. W świetle tego dynamicznie rozwijającego się obszaru, pewien zestaw umiejętności oraz wiedzy wyłania się jako niezbędny dla tych, którzy chcą kształtować przyszłość za pomocą danych. Poza znajomością języków programowania oraz narzędzi do analizy danych, równie ważne jest zrozumienie i stosowanie zaawansowanych metod statystycznych oraz uczenia maszynowego.
Podczas panelu dyskusyjnego eksperci z Grupy Żabka w zakresie analityki oraz data science przekazali wiedzę na temat najważniejszych umiejętności i narzędzi potrzebnych dla skutecznej pracy w tej branży. Uczestnicy mieli okazję dowiedzieć się, jak wygląda struktura pracy w różnorodnych zespołach działających w tych obszarach, oraz jak przebiega proces kreowania wartościowych inicjatyw projektowych.
W dziedzinie tak szybko ewoluującej jak data science, nieustanne kształcenie i rozwój osobisty są koniecznością. Utrzymanie się na bieżąco z najnowszymi trendami, narzędziami i technikami analizy danych może być wyzwaniem, ale jest niezbędne dla utrzymania konkurencyjności na rynku pracy. Ogólnie rzecz biorąc, data science wymaga kombinacji specjalistycznej wiedzy technicznej, zdolności analitycznych, umiejętności miękkich i ciągłej chęci do nauki.
Analiza danych wykracza jednak poza samą technikę. Umiejętność interpretacji wyników, wyciąganie z nich praktycznych wniosków i komunikowanie ich biznesowi jest równie ważne. To wymaga nie tylko głębokiego zrozumienia danych, ale także zdolności do krytycznego myślenia i rozwiązywania problemów. Znaczenie ma także wiedza domenowa, pozwalająca na właściwe zrozumienie kontekstu biznesowego i branżowego, w którym dane te funkcjonują.
Nie można też pominąć znaczenia pracy zespołowej i umiejętności miękkich, takich jak komunikacja, zarządzanie projektami czy przywództwo. W świecie data science, gdzie projekty są często interdyscyplinarne, zdolność do pracy w grupie i efektywnego przekazywania informacji staje się nieodzowna. Współpraca między analitykami danych, inżynierami, a interesariuszami biznesowymi często decyduje o sukcesie projektu.
Podsumowując, odpowiednie umiejętności techniczne, miękkie oraz wiedza domenowa są gwarancją sukcesu w data science. Panel dyskusyjny odbył w dniu 13 listopada 2023 roku na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu oraz był zorganizowany przez SKN Data Science. Panelistami byli: Bartosz Kurkowski, Bartłomiej Przybylski, Karolina Wąs.