Аналитик данных в Deep Knowledge Ventures

Положение  Исследователь данных (аналитик данных и визуализация данных)  объединяет навыки в области анализа больших данных и визуализации информации. Специалист на этой должности отвечает за преобразование больших и сложных наборов данных в четкие и информативные визуальные представления. Ниже приведены навыки и обязанности, связанные с этой ролью:

Предпочтительно Навыки:

Анализ данных:  Специалист по анализу данных (визуализация данных) должен обладать навыками глубокого анализа данных, включая способность выявлять закономерности, тенденции и ключевые идеи в больших объемах информации.

Визуализация данных:  Знание инструментов и методов визуализации данных. Возможность создавать графики, диаграммы, диаграммы, графики и интерактивные информационные панели для представления данных.

Дизайн и визуальный стиль: Опыт дизайна и понимание принципов визуальной коммуникации. Возможность создавать визуальные компоненты, которые легко читаются и эффективно передают информацию.

Общение Навыки:  Возможность объяснять сложные данные и визуализации коллегам и клиентам, а также прислушиваться к их отзывам и улучшать визуализации по мере необходимости.

Требования:

• Минимум 2 года работы разработчиком Python или специалистом по данным; Знание pandas, библиотек для визуализации, опыт работы с API, DataBox, Google Sheets и Google Scripts (будет плюсом);
  

• Опыт работы в области визуализации и больших данных;

• Способность понимать бизнес-требования и переводить их в технические требования, начиная с уровня архитектуры и предложения технологического стека;

• Возможность углубляться в технические детали, учитывая весь объем и архитектуру проекта;

• Опыт сотрудничества с межфункциональными командами для проектирования, разработки и реализации новых функций;

• Очень хорошие навыки письменного и устного общения на английском языке;

• Знакомство с Azure;

Обязанности:

1. Анализ данных: собирайте, очищайте и анализируйте большие объемы данных для выявления ключевых выводов и закономерностей. Подготовьте данные для визуализации.

2. Создание визуализаций: разработка визуализаций данных, которые помогут пользователям лучше понимать информацию. Это может включать создание диаграмм, графиков, диаграмм, карт и даже трехмерных моделей данных. Тестирование имеющихся у нас графиков (визуальных элементов) разработано.

3. Интерактивные информационные панели: разрабатывайте интерактивные информационные панели, позволяющие пользователям самостоятельно исследовать данные и получать необходимую им информацию. Например, используя DataBox (или аналоги), разрабатывая собственные информационные панели на Flask, FastAPI.

4. Оптимизация производительности: повышение производительности визуализаций для эффективной работы с большими наборами данных.

5. Сотрудничество: тесное сотрудничество с аналитиками данных, инженерами данных и клиентами для удовлетворения их потребностей в визуализации данных.

6. Обучение и обратная связь: обучение коллег и пользователей тому, как работать с визуализацией данных, и учет их отзывов для постоянного улучшения визуальных решений.

7. Идти в ногу с тенденциями: быть в курсе последних тенденций в визуализации данных и внедрять их в свою работу.

Было бы плюсом

? Понимание аналитики и статистики;

?  Умение сравнивать производительность страниц и осуществлять оптимизацию; 

?  Опыт создания модных и идеальных по пикселям визуальных эффектов;<