Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов

Данные и аналитика: геймификация

Еще раз обращу ваше внимание на то, что мир данных и аналитики многим кажется очень скучным. А мне? Ни в коем случае! Но я знаю людей, которые страдают и жалуются, когда им приходится учиться обращению с данными: вдруг они из-за этого превратятся в «программистов» или, о ужас, в «ботаников»?! Кстати, мое прозвище – Главный Ботаник, и я им горжусь… Эти же люди, наверное, в школе тосковали на уроках математики, думая, что иксы и игреки никогда в жизни им не пригодятся. Нет, пригодятся!

Мне, как специалисту по дата-грамотности, читатели, зрители и слушатели часто задают множество вопросов, но мой любимый – тот, который я услышал в одном южноамериканском техническом университете: «Можете ли вы научить нас расчетам и анализу по-другому?» Странно, не правда ли? Но, если вспомнить школьные уроки математики, становится понятно, в чем проблема. Школьники, повторюсь, постоянно спрашивают: где и как в реальной жизни можно применить полученные знания? Это и есть главная проблема, причем не только школьного образования, но и университетского… да и мира данных в целом. Так вот, необходимо изменить подход к обучению – оно должно быть ориентировано на применимость и контекст.

В чем практическая польза того, чему вы собираетесь учиться? А каковы будут ощутимые результаты? Здесь может помочь геймификация, то есть игровой подход к образованию. Меня часто спрашивают те, кто проходит мой курс или программу: «А мы получим в конце какой-нибудь сертификат или диплом?» Замечательный вопрос! Но разве кто-то мешает вам самим придумать награду, которую вы получите, завершив путешествие? Начиная путь, подумайте о том, как вы можете «развлечь» себя обращением с данными. Как вы вознаградите себя, закончив изучать ту или иную тему? Как вы будете применять то, чему научились? Обязательно задайте себе эти вопросы! Ваше путешествие будет более успешным, если вы будете получать удовольствие от того, что делаете, а не мучиться от тоски и скуки. И это подводит нас к следующей теме этой главы.

Найдите то, что вам интересно, и займитесь этим

Мир данных и аналитики огромен и невероятен. Мы уже коснулись множества тем – а ведь эта книга посвящена в основном дата-грамотности. Такая широта возможностей для изучения тоже может стать проблемой.

Конечно, чем больше возможностей, тем лучше, и я согласен с тем, что хорошо, когда есть из чего выбирать. Однако бывает так, что проблема выбора мешает двигаться дальше. Мы видим перед собой бескрайние просторы – и просто не знаем, что делать. Я обожаю горы, но если стоишь у подножия, это подавляет, и хочется спросить: неужели я смогу взобраться? Конечно! Шаг за шагом – и мы на вершине. Это понятно, но понимание не всегда спасает от страха и растерянности.

Данные и аналитика дают широчайшие возможности для выбора и изучения, и выбор действительно может пугать. Многие отступают и возвращаются к рутинной работе, даже не пытаясь начать движение вперед. Но наше путешествие в мир данных, как и восхождение в гору, можно и нужно совершать постепенно. Для этого нужно только выбрать, что вас действительно интересует.

К дата-грамотности нельзя применять единый для всех подход. Обучение, программы и многое другое могут разниться – потому что мы с вами все очень разные. Поэтому выберите то, что вас зацепило во время чтения этой книги, и у вас будет с чего начать. Мне кажется, многие не смогли начать свое путешествие просто потому, что растерялись перед множеством возможностей, не зная, за что хвататься в первую очередь. Не уподобляйтесь им и не волнуйтесь: не вы первый, не вы последний. Выберите заинтересовавшую вас тему и приступайте. Не забывайте, что не всем нужно быть профессионалами в обработке данных, но всем нужны уверенность и дата-грамотность.

Найдите свои «почему»

В этой, заключительной главе мы рассмотрели кое-какие «посторонние» идеи, связанные с данными и аналитикой лишь опосредованно: кулинарные рецепты, менталитет, игры… Я часто упоминаю обо всем этом в лекциях о дата-грамотности. Почему? Потому что я уверен: успешность обучения дата-грамотности определяется не только и не столько технической стороной дела. Если думать только о скучных аспектах, то и весь мир данных будет казаться вам скучным и разжечь ваш интерес станет невозможно. Я обнаружил, что при нестандартном подходе к данным и аналитике увлечь людей обучением становится проще, да и само обучение оказывается эффективнее. А уже после этого можно погружаться и в технические аспекты – но начинать лучше не с них. Поэтому последняя тема заключительной главы – поиск ваших собственных «почему». И хотя она последняя, на самом деле начинать надо именно с этого.