O que está cozinhando na análise de dados? Os dados da equipe no UpGrad falam alto!

O Team Data Analytics está criando a experiência de aprendizado mais imersiva para os profissionais que trabalham no UpGrad.

O Data Insider recentemente entrou em contato comigo para obter meus insights sobre o setor de análise de dados; incluindo tendências a serem observadas e conjuntos de habilidades indispensáveis ​​para os desenvolvedores de hoje. Veja como foi:

Quão competitivo é o setor de análise de dados hoje? Qual é a demanda por esses tipos de profissionais?

Vamos falar de alguns números, um relatório amplamente citado da McKinsey afirma que os Estados Unidos enfrentarão uma escassez aguda de cerca de 1,5 milhão de profissionais de dados até 2018. Na Índia, que está emergindo como o centro global de análise, a escassez desses profissionais pode aumentar até 200.000. Somente na Índia, o número de empregos de análise teve um aumento de 120% de junho de 2015 a junho de 2016. Portanto, claramente temos um desafio estabelecido para nós. Naturalmente, devido à escassez aguda de talentos, os profissionais talentosos estão em alta demanda.

Quais tendências você está seguindo no setor de análise de dados hoje? Por que você está interessado neles?

Existem três tendências principais que devemos observar:

Personalização

Acho que o uso de dados para criar sistemas personalizados é uma tendência chave que está sendo adotada com extrema rapidez, em todos os setores. A maioria dos serviços de internet está removendo o anonimato dos usuários online e caminhando para um tratamento diferenciado. Por exemplo, recomendações de palavras ao digitar suas mensagens ou recomendações de destinos ao usar o Uber.

Fim da Lei de Moore

Outra tendência interessante a ser observada é como as empresas estão ficando cada vez mais criativas à medida que chegamos ao fim da Lei de Moore. A Lei de Moore essencialmente afirma que a cada dois anos seremos capazes de encaixar o dobro do número de transistores que caberiam em um chip, dois anos atrás. Por causa dessa lei, liberamos o poder de armazenar e processar grandes quantidades de dados, responsáveis ​​por toda a revolução dos dados. Mas o que acontecerá a seguir?

IoT

Outra tendência a ser observada, pelas possibilidades que ela traz. É o surgimento de sistemas inteligentes que é possibilitado pela união de nuvem, big data e IoT (internet das coisas).

Quais conjuntos de habilidades são essenciais para engenheiros de dados hoje? O que eles precisam saber para se manterem competitivos?

Um bom cientista de dados fica em uma rara sobreposição de três áreas:

Conhecimento do domínio

Isso ajuda a entender e apreciar as nuances de um problema de negócios. Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico gostaria de recomendar produtos complementares a seus compradores.

Conhecimento Estatístico

O conhecimento estatístico e matemático ajuda a informar a tomada de decisões orientada por dados. Por exemplo, pode-se usar a análise da cesta de mercado para criar produtos complementares para uma compra específica.

Conhecimento técnico

Isso ajuda a realizar análises complexas em escala; como criar um sistema de recomendação que mostre que um comprador pode preferir comprar também uma caneta ao comprar um caderno.
Como você pode fazer a transição para a análise de dados?

Além de sua experiência técnica, que outras habilidades os especialistas em análise de dados e inteligência de negócios devem desenvolver?

Em última análise, os cientistas de dados são solucionadores de problemas. E cada problema tem um contexto, conteúdo e história específicos por trás dele. É aqui que se torna extremamente importante unir todos esses fatores – em uma narrativa comum. Essencialmente, todos os profissionais de dados precisam ser grandes contadores de histórias.

A esse respeito, uma das principais habilidades para os analistas aprimorarem seria quebrar as complexidades da análise para outros que trabalham com eles. Eles podem apreciar os insights reais derivados – e trabalhar em direção a um objetivo de negócios comum.

Além disso, o mais importante é adquirir o hábito de aprender constantemente. Mesmo que isso signifique acordar todas as manhãs e ler o que é relevante e atual em seu domínio.

O que esses profissionais devem fazer para ficar à frente das tendências e inovações da área?

Atualmente, os profissionais precisam se aprimorar continuamente e estar dispostos a desaprender e reaprender. O mundo do trabalho e o cenário industrial de campos de alta tecnologia, como análise de dados, está mudando a cada ano. A única maneira de ficar à frente, ou mesmo a par dessas tendências, é investir em aprendizado, participando de projetos interessantes e relevantes para o setor, participando de competições como Kaggle , etc.

Qual a importância da mentoria no setor de dados? Quem os profissionais podem procurar para ajudar a desenvolver suas carreiras e suas habilidades?

Extremamente importante. Considerando a rapidez com que esse domínio surgiu, a academia e as universidades, em geral, não tiveram a chance de acompanhar com a mesma rapidez. Portanto, a única maneira de permanecer relevante para o setor em relação a esse domínio é ter um aprendizado específico do setor.

Isso só pode ser feito de duas maneiras – por meio de estudos de caso da vida real e mentores que trabalham/profissionais seniores e vêm do setor de análise de dados.
Na verdade, no UpGrad, há muito estresse na orientação do setor para aspirantes a especialistas em dados. Isso além de uma série de estudos de caso e projetos relevantes para o setor.

Obtenha a certificação em ciência de dados das melhores universidades do mundo. Aprenda Programas PG Executivos, Programas de Certificado Avançado ou Programas de Mestrado para acelerar sua carreira.

Quais são os melhores lugares para os profissionais de dados encontrarem mentores?

Embora seja importante para iniciantes ou aspirantes a profissionais de dados explorar suas redes para encontrar os mentores certos, é reconhecidamente difícil fazê-lo. Há duas razões principais que podem ser responsabilizadas por isso.

• Primeiro, devido ao estágio inicial em que a indústria está, é extremamente difícil encontrar alguém com as habilidades necessárias para ser um mentor.
• Mesmo que você encontre alguém com experiência considerável na área, nem todo mundo tem tempo e inclinação para ser um mentor eficaz. Daí a maioria das pessoas não sabe onde ir para ser orientado.

É aí que entram as plataformas como o UpGrad, que proporcionam uma experiência de aprendizado rica e relevante para o setor. Em nenhum outro lugar é provável que você encontre uma gama tão ampla de associações ou associações do setor para orientação de profissionais muito seniores e de renome.

Quais recursos os profissionais do setor de análise de dados devem usar para garantir que estejam informados e atualizados sobre desenvolvimentos, tendências e habilidades?

Existem muitos. Para começar, aqui estão alguns blogs e recursos bons e bastante interessantes que serviriam bem a analistas de dados aspirantes / atuais para acompanhar Podcasts como Data Skeptic, Freakonomics, Talking Machines e muito mais.

Esta entrevista foi originalmente publicada no Data Insider.