Насколько важно знать хорошо математику аналитикам?

Question

[Лео]

То есть нужно ли иметь особые знания например интегралы, матрицы и высокого уровня темы или достаточно основ, или есть направления где это неважно? Например есть ли разница в этому между бизнес аналитикой, системной аналитикой, аналитикой данных?

Comments

[Василий Банников]

Например есть ли разница в этому между бизнес аналитикой, системной аналитикой, аналитикой данных

Да, это три абсолютно разные профессии

Answer 1

[Максим Припадчев]

Однозначно нужно знать продвинутую математику.
Тебе требуется знать теорию вероятности и математическую статистику. Как ты их будешь изучать не умея интегрировать, дифференцировать и работать с матрицами.
Теория Вероятности - Непрерывные случайные величины (continuous random variable) не умеешь интегрировать до свидания. Далее какие отношения между PDF (Probability Density Function) и CDF (Cumulative Density Function), PDF это производная CDF и т.д. Матрицы везде где у нас происходят операции в многомерном пространстве (более одной переменной на вход), вместо операций с числами происходят операции с матрицами.

По этому Linear Algebra, Single Variable Calculus, Multivariable Calculus. Это те дисциплины без которых, ты не сможешь изучать теорию вероятности и математическую статистику на должном уровне.

Аналитика, Data Science - подразумевает в себе моделирование, то есть сведение проблемы к математическому виду. Как сводить к математическому виду не понимая, что ты делаешь, не понимания какими математическими свойствами обладают те или иные объекты. Плюс все будет усложнятся тем, что этот математический вид будет, всегда иметь еще случайную ошибку (шум) в себе.

Есть ли разница между аналитиками? В теории есть, если в двух словах, то Data Analyst его ответственность это будущее. Business Analyst его ответственность понимание прошлого. System Analyst - это вообще не много другое, его ответственность это анализ IT системы внутри компании. Конкретные требования написаны в вакансии и плюс конкретные требования будут разнится от проекта к к проекту.

Comments

[Лео]

Спасибо за подробный ответ. То что вы расписали про математику, всё также относится ко всем направлениям аналитики как понимаю? Просто интересовало развитие в бизнес аналитике, знакомый сказал что в программах и инструментах которыми пользуются бизнес аналитики уже есть как я понял встроенная вся эта математика и что продвинутые знания не так прям нужны, но вот я засомневался.

[Максим Припадчев]

Лео, Может у него в компании, так. Например бизнес аналитик создает визуализации о прошлых данных. Но его задача больше чем визуализации, его задача это написание репортов, то есть он должен понимать что он видит, как ему делать выводы и излагать свои мысли о распределениях данных, если он полезет гуглить. Он должен был в свое время решать задачи свзяанные с вариативностью, математическим ожиданием и т.д.

Вывод, я не согласен с твоим знакомым. И не зная математики идти в мир аналитики, рискованно. Лучшее медленнее и наверняка.

В каком то случае бизнес аналитик может ограничивается визуализациями. Но в общем случае это полный репорт, а как его делать без математического бекграунда я не знаю.

Нет одинаково требования математики конечно не ко всем. К Data Analyst или Data Science они значительно выше.

[Лео]

Максим Припадчев, а вообще если знаю хорошо excel и базовые знания sql в каком направлении можно развиваться как вы считаете? где не нужна продвинутая математика

[Максим Припадчев]

Лео, И так тебе нравится работать с данными. Либо учи математику для роста в мире аналитики, либо уходи в базы данных. Ну и python добавь, как инструмент в обоих случаях

Answer 2

[Тимур Гордеев]

Тут действительно всё зависит от требований. Если взять того же системного аналитика, то подчас ему эта математика вообще не нужна, поэтому исходите из той области, куда всё-таки копаете.

Answer 3

[Михаил Р.]

Насколько важно знать хорошо математику аналитикам?

Настолько, чтобы соответствовать требования работодателя/заказчика.