ما هو الطهي في تحليلات البيانات؟ بيانات الفريق في UpGrad تتحدث!

تُنشئ Team Data Analytics تجربة تعليمية غامرة للمحترفين العاملين في UpGrad.

قام برنامج Data Insider بتسجيل الوصول إلي مؤخرًا للحصول على رؤيتي حول صناعة تحليلات البيانات ؛ بما في ذلك الاتجاهات التي يجب الانتباه إليها ومجموعات المهارات التي لا بد من امتلاكها لمطوري اليوم. إليك كيف سارت الأمور:

ما مدى تنافسية صناعة تحليلات البيانات اليوم؟ ما هو الطلب على هذه الأنواع من المهنيين؟

دعنا نتحدث عن بعض الأرقام ، يشير تقرير ماكنزي المقتبس على نطاق واسع إلى أن الولايات المتحدة ستواجه نقصًا حادًا يبلغ حوالي 1.5 مليون متخصص في البيانات بحلول عام 2018. وفي الهند ، التي تبرز كمركز عالمي للتحليلات ، قد يرتفع النقص في هؤلاء المهنيين يصل إلى 200000. في الهند وحدها ، شهد عدد وظائف التحليلات ارتفاعًا بنسبة 120 في المائة من يونيو 2015 إلى يونيو 2016. لذلك ، من الواضح أننا نواجه تحديًا. بطبيعة الحال ، بسبب النقص الحاد في المواهب ، يزداد الطلب على المهنيين الموهوبين.

ما هي الاتجاهات التي تتبعها في صناعة تحليلات البيانات اليوم؟ لماذا أنت مهتم بهم؟

هناك ثلاثة اتجاهات رئيسية يجب الانتباه لها:

إضفاء الطابع الشخصي

أعتقد أن استخدام البيانات لإنشاء أنظمة مخصصة هو اتجاه رئيسي يتم اعتماده بسرعة كبيرة في جميع المجالات. تعمل معظم خدمات الإنترنت على إزالة إخفاء هوية المستخدمين عبر الإنترنت وتتجه نحو معاملة مميزة. على سبيل المثال ، توصيات الكلمات عند كتابة رسائلك أو توصيات الوجهات عند استخدام أوبر.

نهاية قانون مور

هناك اتجاه آخر مثير للاهتمام يجب الانتباه إليه وهو كيف تصبح الشركات أكثر إبداعًا مع وصولنا إلى نهاية قانون مور. ينص قانون مور بشكل أساسي على أنه كل عامين سنكون قادرين على احتواء ضعف عدد الترانزستورات التي يمكن أن تكون مناسبة للرقاقة ، قبل عامين. بسبب هذا القانون ، أطلقنا العنان لقوة تخزين ومعالجة كميات هائلة من البيانات ، المسؤولة عن ثورة البيانات بأكملها. لكن ماذا سيحدث بعد ذلك؟

إنترنت الأشياء

اتجاه آخر يجب الانتباه إليه ، للإمكانيات الهائلة التي يجلبها. إنه ظهور أنظمة ذكية أصبح ممكنًا من خلال الجمع بين السحابة والبيانات الضخمة وإنترنت الأشياء (إنترنت الأشياء).

ما هي مجموعات المهارات الحاسمة لمهندسي البيانات اليوم؟ ما الذي يحتاجون إلى معرفته ليظلوا قادرين على المنافسة؟

عالم البيانات الجيد يجلس عند تداخل نادر من ثلاثة مجالات:

معرفة المجال

يساعد هذا في فهم وتقدير الفروق الدقيقة لمشكلة العمل. على سبيل المثال ، قد ترغب شركة التجارة الإلكترونية في التوصية بمنتجات تكميلية لمشتريها.

المعرفة الإحصائية

تساعد المعرفة الإحصائية والرياضية على إعلام عملية صنع القرار التي تعتمد على البيانات. على سبيل المثال ، يمكن للمرء استخدام تحليل سلة السوق للتوصل إلى منتجات تكميلية لعملية شراء معينة.

المعرفة التقنية

يساعد هذا في إجراء تحليل معقد على نطاق واسع ؛ مثل إنشاء نظام توصية يوضح أن المشتري قد يفضل أيضًا شراء قلم أثناء شراء جهاز كمبيوتر محمول.
كيف يمكنك الانتقال إلى تحليلات البيانات؟

خارج خبرتهم الفنية ، ما هي المهارات الأخرى التي يجب أن يتأكد من تطويرها في تحليلات البيانات وذكاء الأعمال؟

في النهاية ، علماء البيانات هم من يحلون المشاكل. وكل مشكلة لها سياق ومحتوى وقصة محددة وراءها. هذا هو المكان الذي يصبح فيه من المهم للغاية ربط كل هذه العوامل معًا - في سرد ​​مشترك. يحتاج جميع محترفي البيانات بشكل أساسي إلى أن يكونوا رواة قصص رائعين.

في هذا الصدد ، ستكون إحدى المهارات الأساسية للمحللين لصقلها هي كسر تعقيدات التحليلات للآخرين الذين يعملون معهم. يمكنهم تقدير الرؤى الفعلية المستمدة - والعمل نحو هدف عمل مشترك.

بالإضافة إلى ذلك ، فإن الأمر المهم هو التعود على التعلم المستمر. حتى لو كان ذلك يعني الاستيقاظ كل صباح وقراءة ما هو ذي صلة وحديث في مجالك.

ما الذي يجب أن يفعله هؤلاء المحترفون للبقاء في طليعة الاتجاهات والابتكارات في هذا المجال؟

يحتاج المحترفون هذه الأيام إلى صقل مهاراتهم باستمرار وأن يكونوا مستعدين للتخلي عن التعلم وإعادة التعلم. يتغير عالم العمل والمشهد الصناعي للمجالات التكنولوجية الثقيلة مثل تحليلات البيانات كل عام. الطريقة الوحيدة للبقاء في الطليعة ، أو حتى على قدم المساواة مع هذه الاتجاهات ، هي الاستثمار في التعلم ، والقيام بمشاريع مثيرة ذات صلة بالصناعة ، والمشاركة في مسابقات مثل Kaggle ، إلخ.

ما هي أهمية الإرشاد في صناعة البيانات؟ من الذي يمكن للمهنيين أن يتطلعوا إليه للمساعدة في تعزيز حياتهم المهنية ومهاراتهم؟

مهم للغاية. بالنظر إلى مدى سرعة ظهور هذا المجال ، فإن الأوساط الأكاديمية والجامعات ، بشكل عام ، لم تتح لها الفرصة لمواكبة هذا المجال بنفس السرعة. ومن ثم ، فإن الطريقة الوحيدة للبقاء على صلة بالصناعة فيما يتعلق بهذا المجال هي أن يكون لديك تعلم خاص بالصناعة.

لا يمكن القيام بذلك إلا بطريقتين - من خلال دراسات الحالة الواقعية والموجهين الذين يعملون / كبار المهنيين وينحدرون من صناعة تحليلات البيانات.
في الواقع ، في UpGrad ، هناك الكثير من الضغط على الإرشاد الصناعي لمتخصصي البيانات الطموحين. هذا بالإضافة إلى مجموعة كاملة من دراسات الحالة والمشاريع ذات الصلة بالصناعة.

احصل على شهادة علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. تعلم برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

ما هي أفضل الأماكن للعثور على موجهين لمتخصصي البيانات؟

في حين أنه من المهم لمحترفي البيانات الناشئين أو الطموحين الاستفادة من شبكاتهم للعثور على الموجهين المناسبين ، إلا أنه من الصعب فعل ذلك. هناك سببان رئيسيان يمكن إلقاء اللوم عليهما في ذلك.

• أولاً ، نظرًا للمرحلة الوليدة التي تشهدها الصناعة ، من الصعب للغاية العثور على شخص لديه مجموعات المهارات المطلوبة ليكون مرشدًا.
• حتى إذا وجدت شخصًا يتمتع بخبرة كبيرة في هذا المجال ، فليس لدى الجميع الوقت والميل ليكونوا مرشدين فعالين. ومن ثم فإن معظم الناس لا يعرفون إلى أين يذهبون ليتم توجيههم.

هذا هو المكان الذي تأتي فيه منصات مثل UpGrad ، والتي توفر لك تجربة تعليمية غنية وذات صلة بالصناعة. في أي مكان آخر ، من المحتمل أن تصادف مثل هذه المجموعة الواسعة من الروابط أو الجمعيات الصناعية للإرشاد من محترفين رفيعي المستوى وذوي سمعة طيبة.

ما هي الموارد التي يجب أن يستخدمها العاملون في صناعة تحليلات البيانات للتأكد من أنهم متعلمين ومواكبة للتطورات والاتجاهات والمهارات؟

هناك الكثير. بالنسبة للمبتدئين ، إليك بعض المدونات والموارد الجيدة والمثيرة للاهتمام والتي من شأنها أن تخدم محللي البيانات الطموحين / الحاليين جيدًا لمواكبة المدونات الصوتية مثل Data Skeptic و Freakonomics و Talking Machines وغير ذلك الكثير.

نُشرت هذه المقابلة في الأصل على Data Insider.