¿Qué se cuece en el análisis de datos? ¡Los datos del equipo en UpGrad hablan!

Team Data Analytics está creando la experiencia de aprendizaje más inmersiva para los profesionales que trabajan en UpGrad.

Data Insider se comunicó conmigo recientemente para obtener mis conocimientos sobre la industria del análisis de datos; incluyendo tendencias a tener en cuenta y conjuntos de habilidades imprescindibles para los desarrolladores de hoy. Así es como fue:

¿Qué tan competitiva es la industria del análisis de datos hoy en día? ¿Cuál es la demanda de este tipo de profesionales?

Hablemos de algunos números, un informe de McKinsey ampliamente citado afirma que Estados Unidos enfrentará una grave escasez de alrededor de 1,5 millones de profesionales de datos para 2018. En India, que está emergiendo como el centro de análisis global, la escasez de tales profesionales podría aumentar. hasta 200.000. Solo en India, la cantidad de trabajos de análisis experimentó un aumento del 120 por ciento desde junio de 2015 hasta junio de 2016. Por lo tanto, claramente tenemos un desafío para nosotros. Naturalmente, debido a la aguda escasez de talento, los profesionales talentosos tienen una gran demanda.

¿Qué tendencias está siguiendo en la industria del análisis de datos hoy en día? ¿Por qué estás interesado en ellos?

Hay tres tendencias clave que debemos tener en cuenta:

Personalización

Creo que el uso de datos para crear sistemas personalizados es una tendencia clave que se está adoptando extremadamente rápido en todos los ámbitos. La mayoría de los servicios de Internet están eliminando el anonimato de los usuarios en línea y avanzando hacia un trato diferenciado. Por ejemplo, recomendaciones de palabras cuando escribe sus mensajes o recomendaciones de destinos cuando usa Uber.

Fin de la Ley de Moore

Otra tendencia interesante a tener en cuenta es cómo las empresas se vuelven cada vez más creativas a medida que llegamos al final de la Ley de Moore. La Ley de Moore establece esencialmente que cada dos años podremos colocar el doble de transistores que cabían en un chip hace dos años. Gracias a esta ley, hemos desatado el poder de almacenar y procesar enormes cantidades de datos, responsables de toda la revolución de los datos. Pero, ¿qué pasará después?

internet de las cosas

Otra tendencia a tener en cuenta, por las posibilidades que ofrece. Es el surgimiento de sistemas inteligentes que es posible gracias a la unión de la nube, los grandes datos y el IoT (internet de las cosas).

¿Qué conjuntos de habilidades son fundamentales para los ingenieros de datos en la actualidad? ¿Qué necesitan saber para mantenerse competitivos?

Un buen científico de datos se encuentra en una rara superposición de tres áreas:

Conocimiento del dominio

Esto ayuda a comprender y apreciar los matices de un problema comercial. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico querría recomendar productos complementarios a sus compradores.

Conocimiento estadístico

El conocimiento estadístico y matemático ayuda a informar la toma de decisiones basada en datos. Por ejemplo, se puede utilizar el análisis de la cesta de la compra para encontrar productos complementarios para una compra en particular.

Conocimientos técnicos

Esto ayuda a realizar análisis complejos a escala; como la creación de un sistema de recomendación que muestre que un comprador podría preferir comprar también un bolígrafo mientras compra un cuaderno.
¿Cómo puede hacer la transición al análisis de datos?

Aparte de su experiencia técnica, ¿qué otras habilidades deberían asegurarse de desarrollar aquellos en análisis de datos e inteligencia comercial?

En última instancia, los científicos de datos son solucionadores de problemas. Y cada problema tiene un contexto, un contenido y una historia específicos detrás de él. Aquí es donde se vuelve extremadamente importante unir todos estos factores, en una narrativa común. Esencialmente, todos los profesionales de datos deben ser grandes narradores.

En este sentido, una de las habilidades clave que deben perfeccionar los analistas sería desglosar las complejidades de los análisis para otras personas que trabajan con ellos. Pueden apreciar los conocimientos reales derivados y trabajar hacia un objetivo comercial común.

Además, lo que es tan crucial es adquirir el hábito de aprender constantemente. Incluso si eso significa levantarse cada mañana y leer lo que es relevante y actual en su dominio.

¿Qué deberían hacer estos profesionales para mantenerse a la vanguardia de las tendencias e innovaciones en el campo?

Los profesionales en estos días necesitan mejorar continuamente sus habilidades y estar dispuestos a desaprender y volver a aprender. El mundo del trabajo y el panorama industrial de los campos tecnológicos, como el análisis de datos, cambia cada año. La única forma de mantenerse a la vanguardia, o incluso a la par de estas tendencias, es invertir en el aprendizaje, emprender proyectos emocionantes y relevantes para la industria, participar en concursos como Kaggle , etc.

¿Qué tan importante es la tutoría en la industria de datos? ¿A quién pueden mirar los profesionales para ayudarlos a avanzar en sus carreras y sus habilidades?

Extremadamente importante. Teniendo en cuenta lo rápido que ha surgido este dominio, la academia y las universidades, en general, no han tenido la oportunidad de mantenerse al día con la misma rapidez. Por lo tanto, la única forma de mantenerse relevante en la industria con respecto a este dominio es tener un aprendizaje específico de la industria.

Esto solo se puede hacer de dos maneras: a través de estudios de casos de la vida real y mentores que trabajan o son profesionales senior y provienen de la industria del análisis de datos.
De hecho, en UpGrad, hay mucho énfasis en la tutoría de la industria para los aspirantes a especialistas en datos. Esto se suma a una gran cantidad de estudios de casos y proyectos relevantes para la industria.

Obtenga la certificación de ciencia de datos de las mejores universidades del mundo. Aprenda los programas Executive PG, los programas de certificación avanzada o los programas de maestría para acelerar su carrera.

¿Cuáles son los mejores lugares para que los profesionales de datos encuentren mentores?

Si bien es importante que los profesionales de datos en ciernes o aspirantes aprovechen sus redes para encontrar los mentores adecuados, es cierto que es difícil hacerlo. Hay dos razones principales que pueden ser culpadas de esto.

• Primero, debido a la etapa incipiente en la que se encuentra la industria, es extremadamente difícil encontrar a alguien con las habilidades necesarias para ser un mentor.
• Incluso si encuentra a alguien con considerable experiencia en el campo, no todos tienen el tiempo y la inclinación para ser un mentor eficaz. Por lo tanto, la mayoría de la gente no sabe adónde ir para recibir orientación.

Ahí es donde entran las plataformas como UpGrad, que le brindan una rica experiencia de aprendizaje relevante para la industria. En ningún otro lugar es probable que se encuentre con una gama tan amplia de vínculos o asociaciones de la industria para la tutoría de profesionales de gran reputación y de alto nivel.

¿Qué recursos deberían usar aquellos en la industria de análisis de datos para asegurarse de que estén informados y actualizados sobre desarrollos, tendencias y habilidades?

Hay muchos. Para empezar, aquí hay algunos blogs y recursos buenos y bastante interesantes que serían útiles para los analistas de datos actuales/aspirantes a mantenerse al día con Podcasts como Data Skeptic, Freakonomics, Talking Machines y mucho más.

Esta entrevista se publicó originalmente en Data Insider.