Допущение 4. Чтобы преуспеть в работе с данными и аналитикой, вам необходимы выдающиеся математические способности и много тренировок.
Еще одно похожее допущение сводится к тому, что для работы с данными человек должен быть очень хорошо подготовлен в этой области, а также хорошо разбираться в математике. Математические способности и подготовка, безусловно, очень важны, но авторы книги «Разберись в Data Science» утверждают (и я с ними согласен), что мотивированный ученик способен освоить необходимые навыки в достаточной степени для того, чтобы стать полезным участником проектов по работе с данными. Во-первых, общие принципы статистического анализа далеко не так сложны, как может показаться. Во-вторых, для того, чтобы «быть полезным» участником проектов по работе с данными, ваш уровень владения аналитикой не обязательно должен быть чрезвычайно высоким. Работа с профессиональными дата-сайентистами или автоматизированными ИИ-программами требует лишь любознательности и умения задавать хорошие вопросы, находить взаимосвязи между бизнес-проблемами и количественными результатами, а также обращать внимание на сомнительные предположения.
Допущение 5. Если в колледже или аспирантуре вы не занимались в основном количественными предметами, вам слишком поздно осваивать навыки, необходимые для работы с данными и аналитикой.
Это предположение подтверждается данными опросов. Согласно результатам опроса, проведенного компанией Splunk в 2019 году, в котором приняли участие около 1300 руководителей по всему миру, практически каждый респондент (98 %) согласен с тем, что навыки работы с данными важны для специалистов будущего[1]. А 81 % респондентов считает, что навыки работы с данными необходимы для того, чтобы стать старшим руководителем в их компаниях, а 85 % согласны с тем, что ценность таких навыков в их фирмах будет расти. Тем не менее 67 % респондентов заявили, что им неудобно получать доступ к данным или использовать их самостоятельно, 73 % считают, что навыки работы с данными труднее освоить, чем другие бизнес-навыки, а 53 % – что они слишком стары для освоения навыков работы с данными. Подобное пораженчество наносит ущерб как отдельным лицам, так и организациям в целом, и ни авторы этой книги, ни я не считаем его оправданным. В ходе чтения этой книги вы увидите, что в этом нет ничего сложного!