Analityk danych w Deep Knowledge Ventures

Położenie  Analityk danych (analityk danych i wizualizacja danych)  łączy umiejętności z zakresu analizy dużych zbiorów danych i wizualizacji informacji. Specjalista na tym stanowisku jest odpowiedzialny za przekształcanie dużych i złożonych zbiorów danych w jasne i pouczające reprezentacje wizualne. Poniżej znajdują się umiejętności i obowiązki związane z tą rolą:

Preferowane Umiejętności:

Analiza danych: Specjalista ds. analityki danych (wizualizacji danych) powinien posiadać głębokie umiejętności analizy danych, w tym umiejętność identyfikowania wzorców, trendów i kluczowych spostrzeżeń w dużych ilościach informacji.

Wizualizacja danych: biegłość w zakresie narzędzi i technik wizualizacji danych. Możliwość tworzenia grafik, wykresów, diagramów i interaktywnych dashboardów do prezentacji danych.

Projekt i styl wizualny: Doświadczenie w projektowaniu i zrozumienie zasad komunikacji wizualnej. Możliwość tworzenia komponentów wizualnych, które są łatwe do odczytania i skutecznie przekazują informacje.

Komunikacja Umiejętności:  Możliwość wyjaśniania złożonych danych i wizualizacji współpracownikom i klientom, a także słuchania ich opinii i ulepszania wizualizacji w razie potrzeby.

Wymagania:

• Minimum 2 lata jako programista Pythona lub analityk danych; Znajomość pand, bibliotek do wizualizacji, doświadczenie z API, DataBox, Arkuszami Google i skryptami Google (będzie plusem);
  

• Doświadczenie w obszarze wizualizacji i Big Data;

• Umiejętność zrozumienia wymagań biznesowych i przełożenia ich na wymagania techniczne, począwszy od poziomu architektury i propozycji stosu technologicznego;

• Możliwość zagłębienia się w szczegóły techniczne, mając na uwadze cały zakres projektu i architekturę;

• Doświadczenie we współpracy z zespołami wielofunkcyjnymi w celu projektowania, opracowywania i wdrażania nowych funkcji;

• Bardzo dobre umiejętności komunikacji w mowie i piśmie w języku angielskim;

• Znajomość Azure;

Obowiązki:

1. Analiza danych: Zbieraj, oczyszczaj i analizuj duże ilości danych w celu zidentyfikowania kluczowych wniosków i wzorców. Przygotuj dane do wizualizacji.

2. Tworzenie wizualizacji: opracowywanie wizualizacji danych, które pomagają użytkownikom lepiej zrozumieć informacje. Może to obejmować tworzenie wykresów, wykresów, diagramów, map, a nawet trójwymiarowych modeli danych. Testowanie wykresów (elementów wizualnych), które posiadamy opracowany.

3. Interaktywne dashboardy: Twórz interaktywne dashboardy, które pozwalają użytkownikom niezależnie eksplorować dane i uzyskiwać potrzebne informacje. Na przykład używając DataBox (lub analogów), tworząc własne dashboardy na Flasku, FastAPI.

4. Optymalizacja wydajności: Poprawa wydajności wizualizacji w celu wydajnej pracy z dużymi zbiorami danych.

5. Współpraca: ścisła współpraca z analitykami danych, inżynierami danych i klientami w celu zaspokojenia ich potrzeb w zakresie wizualizacji danych.

6. Szkolenia i informacje zwrotne: Szkolenie współpracowników i użytkowników w zakresie pracy z wizualizacjami danych i uwzględniania ich opinii w celu ciągłego ulepszania rozwiązań wizualnych.

7. Podążanie za trendami: Bycie na bieżąco z najnowszymi trendami w wizualizacji danych i wdrażanie ich w swojej pracy.

Byłby plus

? Zrozumienie analityki i statystyki;

?  Umiejętność porównywania wydajności strony i wdrażania optymalizacji;

?  Doświadczenie w doskonałych i modnych pikselach;