The Idea Called UpGrad: The Path-Breaking Data Analytics Program

نشرت: 2017-03-21

هذه هي آخر سلسلة من الجزء الثالث كتبها مايانك كومار ، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي ، UpGrad

عززت بعض العلامات المبكرة التي لاحظناها في سوق التعليم عبر الإنترنت الثقة في مساحة التعليم عبر الإنترنت في الهند. اكثر تحديدا:
أ) يؤثر برنامج ريادة الأعمال لدينا بشكل ملموس على رحلات ريادة الأعمال للمشاركين في البرنامج ؛
ب) فاجأتنا دورة تحليلات البيانات لدينا تمامًا بالاستجابة التي تلقتها من السوق و ؛
ج) بعض القصص الشخصية حول كيف غيّر برنامج UpGrad الطريقة التي ينظر بها طلابنا إلى التعليم.
لقد تحدثت عن النقطة الأولى المتعلقة بتأثير برنامج ريادة الأعمال لدينا ، في رسالتي السابقة. في هذا المنشور الثالث من السلسلة ، سأتطرق إلى الجوانب ب) و ج).
الفكرة التي يطلق عليها UpGrad: لماذا يعتبر التعليم عملاً جادًا

جدول المحتويات

أصبحت البيانات كبيرة ...


مصدر الصورة: TechandMate

لنبدأ بتجربتنا مع برنامج تحليلات البيانات بالتعاون مع IIIT Bangalore .

أطلقنا هذا البرنامج في مايو 2016. بسعر INR two lacs ، كان هذا أحد أغلى البرامج في محفظتنا. كنا نتوقع 100-150 طالبًا غريبًا لأن السعر كان مرتفعًا ، ومدة البرنامج تسعة أشهر وتم إجراؤه عبر الإنترنت بالكامل. لدهشتنا ، وجدنا أن عدد المشتركين في البرنامج قد تجاوز! التحق 300 طالب بالبرنامج ودفعوا روبية هندية مرتين مقدمًا.
أثارت القيمة الإجمالية للتعليم عبر الإنترنت - حيث يمكنك اكتساب مهارات / مؤهلات جديدة أثناء الاستمرار في العمل - الكثير من المهنيين العاملين ورأينا مشاركة من أشخاص عبر مستويات الخبرة.
إنه مرة أخرى إثبات قوي لفرضيتنا القائلة بأن البرامج عبر الإنترنت توفر خيارًا قابلاً للتطبيق للعديد من المهنيين العاملين الذين قد لا يكون لديهم الوقت لترك وظائفهم لتعلم مهارة جديدة.
ولدهشتنا أيضًا ، وجدنا العديد من الأشخاص الذين لديهم أكثر من 10 سنوات من الخبرة العملية يشاركون في البرنامج. يوضح هذا مرة أخرى إحدى فرضياتنا ، والتي يرغب الكثيرون في التعلم والبقاء على صلة بها ، لكنهم يفتقرون إلى خيارات الجودة والمصداقية. هدفنا في UpGrad هو تمكين هؤلاء الأفراد لمساعدتهم على تحقيق إمكاناتهم المهنية الكاملة ، وقد ساعدتنا هذه التجربة على الاقتراب قليلاً.
6 اتجاهات لتحليل البيانات يجب اتباعها في عام 2017!

تغير الحياة…

أخيرًا ، أود مشاركة قصة أحد طلابنا في تحليلات البيانات. نحن ندرك أن قطاع التعليم لديه فرصة هائلة لبناء أعمال قابلة للتطوير. ما هو مهم بنفس القدر ، مع ذلك ، هو تقدير وفهم التأثير طويل المدى الذي يمكن أن يحدثه التعليم على حياة الفرد.
أحد طلابنا ، Thulasiram ، كان في القوات البحرية منذ سن مبكرة جدًا - انضم بعد المدرسة مباشرة تقريبًا بعد تخرجه من المستوى العاشر. لقد ترك التعليم الرسمي في سن مبكرة ولم يكن لديه مطلقًا المرونة أو الخيار للعودة إلى حرم جامعي غير متصل بالإنترنت. أكمل تعليمه العالي بالكامل من خلال وضع التعليم عن بعد ثم انتقل ليصبح مدربًا في كلية بحرية.
انضم Thulasiram إلى برنامج UpGrad للتعرف على تحليلات البيانات والحصول على مؤهل جديد. شخصياً ، شعرت بالرضا الشديد عندما ذكر ذات يوم أنه في جميع برامج ودرجات التعليم العالي ، لم يضطر أبدًا إلى الدراسة لأكثر من يوم للحصول على الشهادة. وهذه هي المرة الأولى التي يتلقى فيها في UpGrad "تعليمًا حقيقيًا" ويشعر بوجود تحدٍ حقيقي.

"أحصل على تعليم حقيقي من هنا. تريد أن تتعلم - هذا كل شيء " ،

القليل جدًا من الأشياء يمكن أن تجلب نوع الفرح الذي يمكن أن يؤثر بشكل إيجابي على حياة شخص ما بهذه الطريقة. هذه ، بالنسبة لي ، هي القوة الحقيقية للتعليم (عبر الإنترنت أو غير متصل). إذا كان بإمكان UpGrad تقديم تعليم عالي الجودة - يجعل الناس يتعلمون مفاهيم جديدة ، ويشكك في الإجابة ، ويتناقش ، ويكون مبدعًا ويدفع حدودهم - سنظل على طريقنا لتحقيق هدفنا ، وفي هذه العملية ، نبني مشروعًا تجاريًا مرضيًا في مقياس.
مدير المنتج العرضي: قصة روهيت ريدي

ما هي أنواع تحليلات البيانات؟

يمكن تصنيف تحليل البيانات إلى تحليلات وصفية وتشخيصية وتعليمية وتنبؤية. اعتمادًا على الموضوع الذي يحاول محلل البيانات حله ، يتم استخدام كل نوع لغرض محدد. تتحرى التحليلات الوصفية ما حدث في الماضي لمساعدة المؤسسات في تحديد الاتجاهات. تتحقق التحليلات التشخيصية من سبب حدوث شيء ما من خلال مقارنة مجموعات البيانات الوصفية من أجل العثور على الروابط والاتجاهات. تهدف التحليلات التنبؤية إلى التنبؤ بالنتائج من خلال إيجاد أنماط في التحليل الوصفي والتشخيصي. تسعى التحليلات الوصفية إلى تحديد أفضل مسار عمل للشركة.

ما هي خطوات تحليلات البيانات؟

يمكن لمحلل البيانات تنفيذ خمس خطوات لتحليل البيانات في عملية تحليل البيانات. المرحلة الأولى ، بالطبع ، هي تحديد هدفنا ، والذي قد يشار إليه أيضًا باسم "بيان المشكلة". بمجرد تحديد الهدف ، فإن المرحلة التالية هي جمع البيانات اللازمة وتنظيمها. بعد جمع البيانات ، تكون المرحلة الثالثة هي إجراء التحليل ، والذي يتضمن تنظيف وتنقية البيانات والتحقق من عدم تأثر جودتها. المرحلة الرابعة هي فحص البيانات التي تم تنظيفها بمجرد تنظيفها. تتمثل المرحلة الأخيرة في عملية تحليل البيانات في مشاركة النتائج مع المعنيين.

ما هي المهن التي يمكننا اختيارها بعد تعلم تحليلات البيانات؟

بعد تعلم تحليلات البيانات ، يمكنك أن تصبح محلل ذكاء أعمال أو محلل بيانات أو عالم بيانات أو مهندس بيانات أو محلل كمي أو مستشار تحليلات البيانات أو محلل عمليات أو محلل تسويق. يختار الكثير من الأشخاص تحليلات البيانات كخيار وظيفي لهم بسبب متوسط ​​الرواتب المرتفع للغاية والصناعة سريعة النمو وفرص التقدم الوظيفي العالية.