Анализ данных для начинающих: навыки, которые делают вас бесценным

Каждый раз, когда кто-то упоминал сводные таблицы, мой друг-фрилансер Джейми покрывался холодным потом. Excel вызывал у него головную боль, а фраза принятие решений на основе данных на совещаниях заставляла его тянуться за третьей чашкой кофе.

Пять лет спустя? Компании теперь платят ему смешные суммы, чтобы он копался в их данных и рассказывал им, что на самом деле происходит с их бизнесом. И нет, у него нет какой-то модной степени в области науки о данных или математического образования (он был специалистом по английскому языку, черт возьми).

Так как же он перешел от боязни электронных таблиц к тому, чтобы стать консультантом по данным? Я наблюдал, как несколько друзей совершили эту трансформацию, и сегодня я делюсь их реальными историями. Никакого жаргона, никакого притворства, что это ракетостроение, только реальные навыки, которые изменили их карьерные возможности — и могут сделать то же самое для вас.

Спойлер: это было намного проще, чем они думали!

Дело не в математике, а в детективной работе

Как эти фрилансеры научились перестать беспокоиться и полюбили данные

Большой секрет, о котором никто не говорит: стать хорошим в работе с данными — это не о заучивании формул или кодировании как в Кремниевой долине. Это о развитии мышления детектива.

Возьмите моего друга Zinner Софию. Её первый большой успех произошёл не потому, что она провела какой-то сложный анализ. Это случилось потому, что она была достаточно любопытна, чтобы спросить: Погодите, почему продажи во вторник всегда выше, чем в субботу? Это кажется странным.

Оказалось, что компания проводила акцию по электронной почте по вторникам в течение ТРЕХ ЛЕТ, и никто не удосужился проверить, была ли она запланирована на правильный день. Они перенесли акцию по электронной почте на пятницу, что привело к мгновенному увеличению дохода. Ее клиент считал ее гением, но она просто задала очевидный вопрос, которым никто другой не удосужился заняться.

Вот когда она поняла что-то решающее: большинство людей настолько напуганы данными, что даже не смотрят на них критически. Они просто принимают любые тренды, которые выплёвывает инструмент отчётности.

Научитесь задавать вопросы данным: Откуда они взялись? Кто их собрал? Чего не хватает? И вы уже опережаете 90% своих коллег.

Никого не волнуют данные (их волнуют ответы)

Мой друг-фрилансер, Алекс, усвоил этот урок на горьком опыте. Он потратил недели на создание великолепного 30-страничного отчета с цветными диаграммами для розничного клиента, который никто — и он имеет в виду НИКТО — так и не прочитал. Его клиент перевернул на последнюю страницу и сказал: Так что нам следует делать по-другому? — и у Алекса не было четкого ответа. Ой!

С тех пор он придерживался простой стратегии, которой поделился со мной для внимания Zinners.

1. Узнайте, что держит лиц, принимающих решения, в бессоннице. Для его клиентов электронной коммерции это обычно Почему клиенты бросают свои корзины? или Какие продукты нам следует снять с производства?
2. Отталкивайтесь от этого. Если они беспокоятся о брошенных корзинах, ему нужны данные воронки оформления заказа, а не общая статистика трафика.
3. Держите стикер рядом с его компьютером с надписью: Какое конкретное действие они должны предпринять на основе этого анализа? Если он не может сформулировать четкий ответ, задача остается незавершенной.

Этот подход сэкономил Алексу бесчисленные часы анализа того, что никому не интересно. И, как ни парадоксально, это значительно упростило его анализы. Часто ответ на насущный деловой вопрос не требует сложной статистики — достаточно правильного среза данных, рассмотренного под правильным углом.

Настоящие навыки, благодаря которым мои друзья получили работу (и заработали деньги)

Слушайте, существует огромное количество навыков работы с данными, которые вы МОЖЕТЕ изучить. Но вам не нужно большинство из них, чтобы начать оказывать влияние. Вот те, которые действительно дали результаты для фрилансеров и удаленных работников, которых я знаю:

Магия электронных таблиц, которая впечатлила их клиентов

Excel, возможно, не гламурен, но он служит своей цели. Пять формул изменили рабочую жизнь моего друга:

• VLOOKUP: Заставил его выглядеть как волшебник, связав имена клиентов с их прошлыми покупками. Его клиент делал это вручную — ужас! Учебник по VLOOKUP от Excel Easy (очень удобный для начинающих)
• Сводные таблицы: Преобразовали список клиентов из 10 000 строк в четкие данные за 3 минут. Совет от Тейлора: Научитесь перетаскивать в сводных таблицах, прежде чем браться за более сложные вещи. Учебник по сводным таблицам от Excel Easy (очень удобный для новичков)
• COUNTIFS: Ответил на вопрос Сколько клиентов купили Продукт X, но не Продукт Y? за секунды вместо часов. Руководство COUNTIFS от Ablebits (для начинающих)
• Текст по столбцам: Спас его от ручного разделения имен и фамилий в списке контактов. Одна только эта функция, вероятно, сэкономила ему 2-3 дня изнурительного копирования и вставки за всю его карьеру. Руководство Excel Easy по тексту в столбцы (очень удобно для начинающих)
• Простые операторы IF: Позвольте ему автоматически классифицировать клиентов как высокоценных или подверженных риску на основе их поведения. Любой может научиться этому за 15 минут. Официальная документация Microsoft по функции IF (очень удобная для новичков)

Ничего из этого не является ракетостроением. Вы могли бы освоить эти пять вещей за выходные и мгновенно стать более ценным сотрудником на работе.

Визуализация данных (или как мой друг перестал делать уродливые диаграммы)

Мэдисон раньше создавала самые ужасные диаграммы Excel в мире — 3D-круговые диаграммы со всеми цветами радуги. Она до сих пор содрогается, вспоминая о них.

Затем она прочитала Storytelling with Data Коула Нусбаумера Кнафлика (по её словам, изменило жизнь) и выучила несколько основных принципов:

1. Меньше — больше: удалите всё, что не помогает донести вашу идею. Линии сетки, границы, ненужные метки — всё убрано.
2. Одна диаграмма, одно сообщение: Если вы пытаетесь показать три разных вывода, используйте три разных диаграммы.
3. Используйте цвет экономно: используйте серый для большинства данных, затем выделите важное контрастным цветом.

Всего несколько таких правок сделали её презентации сразу более профессиональными. Люди начали говорить такие вещи, как: Вау, это так ясно! вместо того, чтобы щуриться в замешательстве на её слайды.

Наконец-то понимаем базовую статистику!

Мой университетский друг избегал статистики как чумы, пока клиент не упрекнул его в незнании разницы между средней и медианной ценой на жилье (позор!).

Оказывается, вам нужно понять всего несколько концепций, чтобы звучать умно на встречах:

• Среднее против медианы: Медианная цена дома ($300 тыс.) может быть гораздо полезнее средней ($450 тыс.), когда несколько продаж особняков искажают ваши данные. Это одно понимание помогло Дэймону избежать бесчисленных плохих бизнес-решений.
• Корреляция против причинности: То, что продажи мороженого и случаи утопления увеличиваются летом, не означает, что мороженое вызывает утопление. Понимание фактов спасло его от действительно глупых рекомендаций.
• Статистическая значимость: Знание того, когда закономерность реальна, а когда случайна. Однажды он остановил клиента от полной переделки их веб-сайта, основываясь на поведении всего 12 посетителей!

Преобразование необработанных данных в аналитические выводы

Процесс очистки данных

Специалисты по данным часто сообщают, что тратят до 80% своего времени на очистку и подготовку данных. Этот негламурный, но важный процесс включает в себя:

• Удаление дублирующихся записей
• Обработка пропущенных значений
• Стандартизация форматов (даты, валюты и т. д.)
• Исправление очевидных ошибок

Надежный анализ основан на чистых данных – здесь применимо изречение мусор на входе – мусор на выходе.

От анализа к пониманию

Истинная ценность анализа данных заключается в связывании чисел с реальными последствиями. Это означает:

• Выявление закономерностей и аномалий
• Сравнение результатов с эталонными показателями или историческими данными
• Синтез результатов в связную историю
• Преобразование аналитических выводов в бизнес-рекомендации

Эффективное представление вашего анализа

Методы рассказывания историй с данными

Самый сложный анализ бесполезен, если вы не можете эффективно донести свои выводы. Визуализация данных сочетает:

• Четкая структура повествования (завязка, конфликт, развязка)
• Стратегическое использование визуализации данных
• Понятный контекст, связанный с приоритетами заинтересованных сторон

Помните, что разным аудиториям нужен разный уровень детализации. Руководителям могут потребоваться только общие выводы, в то время как операционным командам могут понадобиться более детальные сведения.

Создание убедительных отчетов по данным

Хорошо разработанные отчеты делают ваш анализ доступным и действенным. Ключевые элементы включают:

• Краткое изложение основных выводов
• Визуальная иерархия, которая направляет читателей по важным пунктам
• Интерактивные элементы, позволяющие исследовать (при необходимости)
• Четкие рекомендации на основе ваших выводов

Инструменты, которые действительно используют эти фрилансеры (а не только те, что звучат впечатляюще)

У каждого есть мнение об инструментах анализа данных. В большинстве статей перечислены десятки инструментов, которые вам "нужно изучить". Но фрилансеры, которых я знаю, построили свой бизнес всего на нескольких инструментах, которые выполняют работу без перегрузки.

Их повседневный набор инструментов

1. Google Таблицы: Не Excel?? Так говорит мой друг-удаленщик Лиам. Для 90% его клиентской работы Google Таблицы выигрывают из-за совместной работы в реальном времени. Он может подключиться к звонку, поделиться своим экраном, и они оба могут вместе редактировать анализ. Функция IMPORTRANGE также позволяет ему извлекать данные из одной клиентской таблицы в другую — это меняет правила игры для дашбордов.
2. Looker Studio (ранее Google Data Studio): Эмма долго сопротивлялась обучению этому. Теперь она использует его еженедельно. Бесплатная версия подключается ко всему, от Google Analytics до Sheets и платформ объявлений. Её клиенты думают, что она гений, когда она превращает их беспорядочные данные в панель управления, которая обновляется автоматически.
3. Tableau Public: Когда Райану нужно создать что-то более впечатляющее визуально для презентаций или отчетов, Tableau — его выбор. Кривая обучения заставила его плакать настоящими слезами разочарования, но преодоление этих первых нескольких недель того стоило. Его самые высокооплачиваемые клиенты появились после того, как увидели его портфолио Tableau.
4. Airtable: Моя подруга Джесс говорит, что это как если бы электронные таблицы и базы данных родили прекрасного ребенка. Она использует его для организации сложных проектов и наборов данных, которые были бы кошмаром в обычных электронных таблицах. Функция просмотра — это магия — одни и те же данные могут быть показаны в виде календаря, канбан-доски или галереи.
5. Zapier: Не совсем инструмент для работы с данными, но топовый фрилансер Даниэль говорит мне, что он использует его для подключения всех своих других инструментов. Данные автоматически поступают из отправок форм клиента в электронную таблицу, а затем на панель управления? Просто отлично. Он настаивает, что это стоит каждого цента из $30/месяц.
6. Mixpanel: Моя ориентированная на продукт подруга Алиша клянется этим для отслеживания поведения пользователей. Она говорит, что это намного проще использовать, чем Google Analytics для ответа на конкретные вопросы, такие как Сколько людей завершили эту конкретную последовательность действий? Её стартап-клиенты обожают четкие воронки конверсии, которые она строит.
7. Notion: Софи использует его для отслеживания своего фактического процесса анализа. Она создает базы данных для регистрации запросов клиентов, этапов анализа и результатов — по сути, документируя весь свой рабочий процесс. Она делится конкретными представлениями с клиентами, чтобы они могли видеть статус своих запросов. Это избавляет меня от повторной работы и помогает обосновать мои расценки, — сказала она мне.
8. Microsoft Power Automate: Для сред с большим количеством Windows Дэйв, который в настоящее время путешествует по Таиланду, использует это для автоматизации повторяющихся задач с данными. Он настраивает потоки, которые извлекают данные из электронных писем, очищают их и добавляют в таблицы отслеживания без ручного вмешательства, освобождая его для фактического анализа.
9. Plausible Analytics: Альтернатива Google Analytics, ориентированная на конфиденциальность, по словам моего хорошего друга Лео, который специализируется на работе с европейскими клиентами, обеспокоенными GDPR. Ему нравится чистый интерфейс, и он говорит, что он фокусируется на метриках, которые действительно важны, не перегружая клиентов.
10. Hotjar: Для отслеживания поведения пользователей веб-сайта Карлос называет это максимально близким к чтению мыслей. Он использует тепловые карты и записи сеансов, чтобы показать клиентам, где пользователи запутались или отказались, что делает его рекомендации намного более убедительными.

Когда им нужно повысить уровень

Для более сложных проектов моим более опытным друзьям-фрилансерам по анализу данных иногда приходится использовать более серьезные инструменты:

1. Python с Pandas: Ниа избегала кодирования ГОДАМИ. Большая ошибка, говорит она мне. Оказывается, Python далеко не так сложен, как она боялась. Для повторяющихся задач с данными это спасение. Она не продвинутая — она в основном копирует-вставляет код со Stack Overflow и модифицирует его — но это работает.
2. SQL: Кен по-прежнему испытывает к SQL отношения любви-ненависти. Для него это СОВСЕМ не интуитивно, но ничто не сравнится с ним для работы с большими наборами данных. Он изучил основы на бесплатном курсе Khan Academy. Не весело, но необходимо.
3. R (Редко): Моя подруга Мира, студентка, использует это только при работе с исследовательскими клиентами или над статистическими проектами. Библиотека визуализации ggplot2 создает красивые диаграммы, которые впечатляют ее более технически подкованных клиентов.

Учебные ресурсы, которые им действительно помогли

Потратив сотни часов на курсы, которые были слишком теоретическими или продвинутыми, вот ресурсы, которые мои друзья действительно нашли полезными:

• Серьезно, купите Storytelling with Data Коула Нассбаумера Кнафлика. Мэдисон перечитывает это ежегодно.
• Бесплатные курсы Google Analytics научили Раджа большему, чем его университетские маркетинговые занятия.
• Курс Udemy Microsoft Excel – Excel от новичка до продвинутого от Кайла Пью. Дождитесь распродажи — обычно его можно купить за $15, говорит Алекс.
• Канал YouTube Luke Barousse объясняет сложные концепции данных так, что это было понятно даже моему нетехническому другу Джейми.

Вот правда: вам не нужно 15 инструментов. Вам нужно очень хорошо освоиться с 3 до 5 инструментов, которые решают реальные проблемы. Освойте основы, прежде чем гнаться за модными штучками.

Реальные проекты для создания вашего портфолио

Лучший способ развить навыки анализа данных — это практика с реальными данными. Рассмотрите эти идеи проектов для начинающих:

1. Анализ личных финансов: Отслеживайте и визуализируйте свои расходы, используя собственные финансовые данные
2. Панель продаж: создайте визуализацию общедоступных данных о продажах из Kaggle или других источников
3. Аналитика социальных сетей: Анализируйте модели вовлеченности из ваших собственных или корпоративных профилей в социальных сетях
4. Анализ отзывов о продуктах: Извлечение информации из отзывов Amazon или других интернет-магазинов
5. Исследование данных общественного здравоохранения: работа с открытыми наборами данных по таким темам, как COVID-19 или показатели здоровья

Задокументируйте свой процесс и выводы в блоге или репозитории GitHub, чтобы продемонстрировать свои навыки потенциальным работодателям.

Свобода удаленной работы, которую принесли эти фрилансеры благодаря навыкам работы с данными

Моя подруга Оливия никогда не забудет день, когда она поняла, что может применять свои навыки работы с данными где угодно. Она сидела еще на одном изнурительном совещании команды, следя за часами, когда ее телефон зазвонел письмом от основателя стартапа:

Можете ли вы помочь нам разобраться, почему наши коэффициенты конверсии падают? Готовы платить вашу консультационную ставку.

Три месяца спустя она уволилась с работы и нашла достаточно фрилансерской работы с данными, чтобы заменить свою зарплату — работая на 20 часов в неделю меньше. Это было в 2016 году, задолго до того, как удаленная работа стала модной.

Сегодня её офис состоит из кафе у пляжа в Таиланде, кухонного стола её родителей во время визитов домой и в большинстве дней её собственного дивана. Всё потому, что она может делать то, что большинство людей считают пугающим: разбираться в беспорядочных данных.

Если вы мечтаете избавиться от офисной жизни, вот несколько законных способов, которыми мои друзья-фрилансеры зарабатывают деньги с помощью навыков работы с данными:

Начните на следующей неделе с Data Zinns

• Исправьте мой Google Analytics: Мой приятель Радж говорит, что вы будете шокированы, сколько малых предприятий имеют полностью неработающие настройки отслеживания. Он взял £500 за аудит на полдня и базовые исправления. Все, что ему было нужно, это бесплатная сертификация Google Analytics.
• Что нам публиковать в социальных сетях?: Моя подруга Сара превратила свой маркетинговый опыт и базовые навыки работы с данными в подработку, анализируя, какой контент в Instagram лучше всего работает для местного бизнеса. Она проводит простой анализ в Sheets, создает аккуратный одностраничный отчет и берет $350 за каждый аудит социальных сетей.
• Помогите мне понять мой опрос клиентов: Компании постоянно проводят опросы, а затем оказываются перегружены ответами. Возможность категоризировать открытые ответы, находить закономерности и визуализировать результаты — это ЗОЛОТО. Первый платный проект моего друга Джейми буквально заключался в организации 400 ответов на опрос по темам и создании трех простых диаграмм.
• Сделайте мои данные красивыми: Это звучит тривиально, но руководители НЕНАВИДЯТ некрасивые электронные таблицы и отчеты. У моей подруги-дизайнера Зои есть целый бизнес, который берет важные, но ужасные панели Excel и превращает их в нечто визуально привлекательное. Она берет 75 евро в час только за то, чтобы сделать отчеты красивее и удобнее.
• Узнайте, что не так с нашим сайтом: Карлос использует бесплатные инструменты, такие как Hotjar, для наблюдения за поведением пользователей, а затем анализирует, где люди застревают или путаются. Он говорит, что это, честно говоря, увлекательная работа, и компании будут платить хорошие деньги за решение проблем с конверсией.

У меня есть некоторый опыт — Зарабатывающие деньги

• Терапевт данных: Так мой друг Мигель называет свою любимую роль — сидеть с владельцами малого бизнеса, которые тонут в данных, но не знают, какие метрики действительно важны. Он создал Сессию ясности данных, где определяет 3-5 наиболее важных для них чисел и строит простую систему отслеживания. $1,200 за полудневную сессию, которая буквально доводит некоторых клиентов до слез облегчения.
• Панели мониторинга подписок: Как только она освоилась с такими инструментами, как Google Data Studio (теперь Looker Studio), моя коллега Прия начала создавать настраиваемые панели мониторинга, которые автоматически обновляются. Клиентам НРАВИТСЯ, что им не нужно вручную отслеживать свои метрики, и она взимает плату за настройку плюс ежемесячное обслуживание.
• Частичный аналитик: Многим компаниям нужна помощь с данными, но не на полную ставку. У Тайлера есть ежемесячные контракты на 10 часов со стартапами, где он, по сути, является их неполной командой по данным. Он получает стабильный доход, не требуя полной занятости!
• Data Translator: Мой коллега Zinner Aisha находится между техническими командами и лицами, принимающими решения, чтобы объяснить, что данные на самом деле означают простым языком. Эта роль — ЗОЛОТАЯ ЖИЛА, если у вас есть как навыки работы с данными, так и способность к общению.

Большинство из них не требуют причудливых степеней или сертификатов — просто продемонстрированную способность решать реальные проблемы. Портфолио Мигеля начиналось с волонтёрских проектов для местной некоммерческой организации, что привело к его первым платящим клиентам, что привело к… ну, рассказыванию мне об этом из его горной хижины вместо офисного кубикла.

В этом вся прелесть навыков работы с данными. Вы предлагаете то, чего боится большинство людей, поэтому барьер входа ниже, чем вы думаете!

Непрерывное обучение и рост

От начинающего до среднего аналитика данных

По мере того, как вы обретаете уверенность в базовых навыках, рассмотрите следующее развитие:

1. Овладейте функциями электронных таблиц и базовыми визуализациями
2. Изучите SQL для извлечения и манипулирования данными
3. Изучите Python или R для более продвинутого анализа
4. Развивайте специализированные навыки, соответствующие вашей отрасли

Самые успешные аналитики сочетают технические знания с экспертизой в области, поэтому используйте то, что вы уже знаете о своей отрасли.

Создание вашей сети анализа данных

Обучение происходит быстрее в сообществе. Учтите:

• Присоединение к группам, ориентированным на данные, в LinkedIn или Reddit (r/dataisbeautiful, r/dataanalysis)
• Участие в местных встречах (виртуальных или личных)
• Поиск наставника, который сможет направлять ваш путь обучения
• Обмен вашей работой и получение обратной связи

Реальные пути данных: от новичка к консультанту

Я ненавижу, когда статьи делают все простым и линейным. Поэтому я попросил своих друзей-фрилансеров честно рассказать о своих запутанных путях в работе с данными. Вот одна из моих любимых историй от Джейми:

2017: Полностью потерянный координатор по маркетингу. Регулярно путал среднее арифметическое и медиану. Вспотевал, когда просили подготовить цифры для встреч.

2018: Вынужден стать человеком Excel, когда коллега уволился. Провел много поздних ночей, гугля как использовать vlookup и помогите с формулами Excel, о боже. Дважды плакал в офисном туалете.

2019: Создал панель продаж, которая привлекла внимание вице-президента. Его стали приглашать на совещания, на которых он не имел права присутствовать. Обнаружил, что он действительно может объяснять данные таким образом, чтобы они были понятны нетехническим людям.

2020: Ударила пандемия. Компания провела сокращения. Начал фрилансить от отчаяния, ужасно занижая цены (35 долларов в час за то, что сейчас он берет 125 долларов в час). Изучал Tableau через видео на YouTube, ужиная хлопьями.

2021: Получил своего первого настоящего клиента по данным через друга друга. Ежедневно испытывал синдром самозванца. Обнаружил, что большинство компаний имеют УЖАСНЫЕ практики работы с данными, и даже его базовые навыки были ценными.

2022: Повысил свои ставки. Потерял часть клиентов, приобрел лучших. Начал специализироваться на аналитике электронной коммерции. У него был первый месяц с доходом в 10 тысяч долларов, а затем два месяца почти без работы, и он запаниковал.

2023: Наконец нашел ритм с комбинацией клиентов на условиях ретейнера и проектной работы. Начал преподавать базовые мастер-классы по визуализации данных как новый источник дохода. Понял, что всегда будет учиться — и это на самом деле довольно весело.

Сегодня: Управляю прибыльной консалтинговой компанией по аналитике данных, специализирующейся на малых и средних e-commerce брендах. По-прежнему ежедневно гуглю. По-прежнему допускаю ошибки. Иногда всё ещё чувствую, что не знаю, что делаю – но мои клиенты получают огромную ценность в любом случае.

Дело в том, что этот путь не был прямым, и все мои друзья-фрилансеры ДО СИХ ПОР разбираются в нем. Вам не нужно иметь все идеально распланированным. Вам просто нужно начать, ошибаться, учиться и продолжать двигаться.

Практический совет

Если бы мои друзья, страдающие от боязни электронных таблиц, могли вернуться назад и дать себе совет, вот что бы они сказали:

1. Начните с ОДНОГО проекта, который действительно важен для вас. Анализируйте свои личные финансы, статистику фэнтези-футбола, данные прослушивания Spotify — что угодно. Когда вы заботитесь о результате, обучение становится менее утомительным.
2. Не пытайтесь выучить все сразу. Сначала освойте Excel/Sheets. Затем визуализацию. Затем, возможно, SQL. Python или R вам понадобятся гораздо позже, если вообще понадобятся.
3. Сделайте свою работу наглядной как можно скорее. Плохие диаграммы лучше, чем отсутствие диаграмм, когда вы учитесь. Обратная связь от визуализации вашего анализа помогает вам быстро улучшаться.
4. Найдите реальные проблемы для решения. Предложите помощь малому бизнесу друга, местной некоммерческой организации или отстающему отделу в вашей компании. Данные из реальной жизни беспорядочны и сложны так, как это никогда не показывают в учебниках.
5. Делитесь тем, что вы создаёте. Ничто не ускорило обучение моей подруги Мэдисон так, как необходимость объяснить свой анализ кому-то другому. Это сразу выявляет пробелы в вашем мышлении.
6. Не сравнивайте свою главу 1 с главой 20 кого-то другого. Эти пугающие специалисты по данным в LinkedIn занимаются этим годами. Ваш путь только начинается.

Прекрасная особенность навыков работы с данными заключается в том, что порог входа шокирующе низок. Большинство компаний тонут в информации, но испытывают голод по инсайтам. Им не нужны продвинутые алгоритмы машинного обучения — им нужен кто-то, кто сможет сказать им, какие продукты им следует прекратить продавать или почему их клиенты уходят.

Вы можете стать этим человеком гораздо быстрее, чем думаете.

Итак, какой небольшой проект обработки данных вы собираетесь начать на этой неделе? Дайте знать сообществу Zinn Hub в комментариях ниже.