Уміння ухвалювати рішення. Хороший дата-аналітик повинен вміти брати на себе відповідальність ‒ і за рішення, і за його наслідки, навіть тоді, коли однозначно правильного шляху немає. Однак, не бійся і пам’ятай: хто не ризикує, той не святкує. Тому помилятися ‒ це нормально.

Математична база. Важливо добре відчувати цифри, бути підкованим у статистиці, аналізі даних та знати основи лінійної алгебри. Адже всі ці дисципліни слугують інструментами в процесі аналізу та суттєво допомагають приймати рішення

Англійська мова. Дата-аналітик, як і всі сучасні професії, потребує постійного навчання, однак більшість туторіалів, статей, подкастів та навчальних відео ‒ іноземною мовою. Якщо хочеш рухатися в ногу з часом, маєш знати англійську.

Знання SQL. Ця мова запитів ‒ основний інструмент для «спілкування» з базою даних. З її допомогою аналітик «дістає» потрібну інформацію, на основі якої робить висновки.

Знання Excel. Робота з таблицями ‒ один із китів, на якому тримається аналітика даних.

Уміння візуалізовувати дані. Тобі потрібно вміти користуватися Tableau, Power BI або бібліотеками для візуалізацій у Python чи R. Ймовірно, твої роботодавці ‒ не такі генії у цифрах як ти, тому вони очікують від тебе обґрунтованих ідей, висловлених зрозумілою мовою. А що ще легше сприймати, ніж ілюстрації?

Базові знання мов програмування Python або R. Це допоможе аналітику більш якісно, швидко та ефективно проводити аналіз.