Ce se gătește în Data Analytics? Datele echipei de la UpGrad vorbesc!

Team Data Analytics creează cea mai captivantă experiență de învățare pentru profesioniștii care lucrează de la UpGrad.

Data Insider m-a verificat recent pentru a obține informații despre industria de analiză a datelor; inclusiv tendințele la care trebuie să fii atent și seturi de abilități obligatorii pentru dezvoltatorii de astăzi. Iată cum a mers:

Cât de competitivă este industria de analiză a datelor astăzi? Care este cererea pentru aceste tipuri de profesioniști?

Să vorbim câteva cifre, un raport McKinsey, citat pe scară largă, afirmă că Statele Unite se vor confrunta cu o penurie acută de aproximativ 1,5 milioane de profesioniști în domeniul datelor până în 2018. În India, care devine un centru global de analiză, deficitul de astfel de profesioniști ar putea crește. până la 200.000. Numai în India, numărul locurilor de muncă de analiză a înregistrat o creștere cu 120 la sută din iunie 2015 până în iunie 2016. Așadar, în mod clar ne-am propus o provocare. Desigur, din cauza deficitului acut de talent, profesioniștii talentați sunt foarte căutați.

Ce tendințe urmăriți astăzi în industria de analiză a datelor? De ce esti interesat de ele?

Există trei tendințe cheie la care ar trebui să fim atenți:

Personalizare

Cred că utilizarea datelor pentru a crea sisteme personalizate este o tendință cheie care este adoptată extrem de rapid, în general. Majoritatea serviciilor de internet elimină anonimatul utilizatorilor online și se îndreaptă către un tratament diferențiat. De exemplu, cuvintele recomandări atunci când introduceți mesajele sau recomandări de destinații când utilizați Uber.

Sfârșitul legii lui Moore

O altă tendință interesantă de urmărit este modul în care companiile devin din ce în ce mai creative pe măsură ce ajungem la sfârșitul Legii lui Moore. Legea lui Moore afirmă, în esență, că la fiecare doi ani vom putea monta dublul numărului de tranzistori care ar putea fi montați pe un cip, acum doi ani. Datorită acestei legi, am dezlănțuit puterea de stocare și prelucrare a unor cantități uriașe de date, responsabile de întreaga revoluție a datelor. Dar ce se va întâmpla în continuare?

IoT

Un alt trend la care trebuie să fii atent, pentru posibilitățile absolute pe care le aduce. Este apariția sistemelor inteligente care este posibilă prin unirea dintre cloud, big data și IoT (internetul lucrurilor).

Ce seturi de abilități sunt esențiale pentru inginerii de date astăzi? Ce trebuie să știe pentru a rămâne competitivi?

Un bun cercetător de date se află la o suprapunere rară a trei domenii:

Cunoașterea domeniului

Acest lucru ajută la înțelegerea și aprecierea nuanțelor unei probleme de afaceri. De exemplu, o companie de comerț electronic ar dori să recomande cumpărătorilor săi produse complementare .

Cunoștințe statistice

Cunoștințele statistice și matematice ajută la informarea luării deciziilor bazate pe date. De exemplu, se poate folosi analiza coșului de piață pentru a găsi produse complementare pentru o anumită cumpărare.

Cunostinte tehnice

Acest lucru ajută la efectuarea unei analize complexe la scară; cum ar fi crearea unui sistem de recomandare care arată că un cumpărător ar putea prefera să cumpere și un stilou în timp ce cumpără un caiet.
Cum poți trece la Data Analytics?

În afară de expertiza lor tehnică, ce alte abilități ar trebui să dezvolte cei din analiza datelor și business intelligence?

În cele din urmă, oamenii de știință de date sunt soluții de probleme. Și fiecare problemă are în spate un anumit context, conținut și poveste. Aici devine extrem de important să legați toți acești factori împreună - într-o narațiune comună. În esență, toți profesioniștii în domeniul datelor trebuie să fie povestitori grozavi.

În acest sens, una dintre abilitățile cheie pe care analiștii le-ar putea ascuți ar fi dezintegrarea complexității analizei pentru alții care lucrează cu ei. Ei pot aprecia cunoștințele reale obținute și pot lucra spre un obiectiv comun de afaceri.

În plus, ceea ce este la fel de important este să te înveți în mod constant. Chiar dacă înseamnă să te trezești în fiecare dimineață și să citești ceea ce este relevant și actual în domeniul tău.

Ce ar trebui să facă acești profesioniști pentru a rămâne în fața tendințelor și inovațiilor în domeniu?

Profesioniștii din zilele noastre trebuie să se perfecționeze continuu și să fie dispuși să dezvăluie și să reînvețe. Lumea muncii și peisajul industrial al domeniilor tehnologice grele, cum ar fi analiza datelor, se schimbă în fiecare an. Singura modalitate de a rămâne în frunte, sau chiar la egalitate cu aceste tendințe, este să investești în învățare, să participi la proiecte interesante relevante pentru industrie, să participi la competiții precum Kaggle etc.

Cât de important este mentorat în industria datelor? La cine se pot adresa profesioniștii pentru a-și ajuta să-și dezvolte cariera și abilitățile?

Foarte important. Având în vedere cât de repede a apărut acest domeniu, mediul academic și universitățile, în general, nu au avut șansa să țină pasul la fel de repede. Prin urmare, singura modalitate de a rămâne relevantă pentru industrie în ceea ce privește acest domeniu este de a avea o învățare specifică industriei.

Acest lucru se poate face doar în două moduri – prin studii de caz din viața reală și prin mentori care lucrează/profesioniști seniori și provin din industria de analiză a datelor.
De fapt, la UpGrad, se pune mult accent pe mentorat din industrie pentru specialiști în date care aspiră. Aceasta se adaugă la o serie întreagă de studii de caz și proiecte relevante pentru industrie.

Obțineți certificare în știința datelor de la cele mai bune universități din lume. Învață programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Unde sunt cele mai bune locuri pentru profesioniștii de date pentru a găsi mentori?

Deși este important pentru profesioniștii în devenire sau aspiranți ai datelor să acceseze rețelele lor pentru a găsi mentorii potriviți, este desigur greu să facă acest lucru. Există două motive principale care pot fi acuzate pentru acest lucru.

• În primul rând, din cauza stadiului în care se află industria, este extrem de dificil să găsești pe cineva cu aptitudinile necesare pentru a fi mentor.
• Chiar dacă găsești pe cineva cu o experiență considerabilă în domeniu, nu toată lumea are timpul și înclinația de a fi un mentor eficient. Prin urmare, majoritatea oamenilor nu știu unde să meargă pentru a fi mentorat.

Aici intervin platforme precum UpGrad, care vă oferă o experiență de învățare bogată, relevantă pentru industrie. Nicăieri altundeva nu este probabil să întâlniți o gamă atât de largă de legături din industrie sau asociații pentru mentorat de la profesioniști foarte înalți și reputați.

Ce resurse ar trebui să folosească cei din industria de analiză a datelor pentru a se asigura că sunt educați și la curent cu evoluțiile, tendințele și abilitățile?

Sunt multi. Pentru început, iată câteva bloguri și resurse bune și destul de interesante care le-ar fi de folos analiștilor de date aspiranți/actuali pentru a ține pasul cu Podcasturi precum Data Skeptic, Freakonomics, Talking Machines și multe altele.

Acest interviu a fost publicat inițial pe Data Insider.