The Idea Called UpGrad: โปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลทำลายเส้นทาง

เผยแพร่แล้ว: 2017-03-21

นี่เป็นตอนสุดท้ายของซีรีส์ตอนที่ 3 ที่เขียนโดย UpGrad ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO, Mayank Kumar

สัญญาณเริ่มต้นบางอย่างที่เราสังเกตเห็นในตลาดการศึกษาออนไลน์ได้เสริมความเชื่อมั่นในพื้นที่การศึกษาออนไลน์ในอินเดีย โดยเฉพาะอย่างยิ่ง:
ก) โครงการผู้ประกอบการของเรา ส่งผลกระทบอย่างเป็นรูปธรรมต่อการเดินทางของผู้ประกอบการ ของผู้เข้าร่วมโครงการของเรา
ข) หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลของเรา ทำให้เราประหลาดใจโดยสิ้นเชิงกับผลตอบรับ ที่ได้รับจากตลาดและ
c) เรื่องราวส่วนตัว บางประการเกี่ยวกับวิธีที่โปรแกรมของ UpGrad ได้เปลี่ยนวิธีที่นักเรียนของเรามองการศึกษา
ฉันได้พูดถึงประเด็นแรกเกี่ยวกับผลกระทบของโครงการผู้ประกอบการของเราในโพสต์ที่แล้ว ในโพสต์ที่สามของซีรีส์นี้ ฉันจะพูดถึงแง่มุมของ b) และ c)
The Idea Called UpGrad: ทำไมการศึกษาจึงเป็นธุรกิจที่จริงจัง

สารบัญ

ข้อมูลมีขนาดใหญ่ ...


แหล่งที่มาของรูปภาพ: TechandMate

เริ่มต้นด้วยประสบการณ์ของเรากับ โปรแกรม Data Analytics ร่วมกับ IIIT Bangalore

เราเปิดตัวโปรแกรมนี้ในเดือนพฤษภาคม 2016 ราคาอยู่ที่ INR สอง lacs ซึ่งเป็นหนึ่งในโปรแกรมที่แพงที่สุดในพอร์ตโฟลิโอของเรา เราคาดว่านักเรียนคี่ 100-150 คน เนื่องจากราคาสูง ระยะเวลาของโปรแกรมคือเก้าเดือน และดำเนินการทางออนไลน์โดยสมบูรณ์ เราประหลาดใจมากที่พบว่าโปรแกรมมีการสมัครรับข้อมูลเกินจำนวน! นักเรียน 300 คน ที่ลงทะเบียนสำหรับโปรแกรมและจ่ายเงิน INR ล่วงหน้าสองครั่ง
คุณค่าโดยรวมของการศึกษาออนไลน์ – ที่ซึ่งคุณจะ ได้รับทักษะ/คุณสมบัติใหม่ๆ ในขณะที่ทำงานต่อไป – ตื่นเต้นกับมืออาชีพด้านการทำงานจำนวนมาก และเราเห็นการมีส่วนร่วมจากผู้คนจากทุกระดับประสบการณ์
เป็นการยืนยันอีกครั้งหนึ่งสำหรับสมมติฐานของเราว่าโปรแกรมออนไลน์เสนอ ทางเลือก ที่เหมาะสมสำหรับคนทำงานหลายคนที่อาจไม่มีเวลาออกจากงานเพื่อเรียนรู้ทักษะใหม่
นอกจากนี้เรายังแปลกใจที่เราพบผู้คนจำนวนมากที่มี ประสบการณ์การทำงานมากกว่า 10 ปี เข้าใช้โปรแกรม สิ่งนี้ทำให้สมมติฐานของเรากระจ่างขึ้นอีกครั้ง ที่หลายคนต้องการ เรียนรู้และคงความเกี่ยวข้อง แต่ไม่มีการเข้าถึงตัวเลือกที่มีคุณภาพและน่าเชื่อถือ ที่ UpGrad เป้าหมายของเราคือส่งเสริมให้บุคคลเหล่านี้ช่วยให้พวกเขาบรรลุศักยภาพทางวิชาชีพอย่างเต็มที่ และการทดลองนี้ช่วยให้เราใกล้ชิดกันมากขึ้นอีกนิด
6 แนวโน้มการวิเคราะห์ข้อมูลที่น่าติดตามในปี 2560!

เปลี่ยนชีวิต…

สุดท้ายนี้ ฉันอยากจะแบ่งปันเรื่องราวของนักเรียนคนหนึ่งของเราในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล เราเข้าใจดีว่าภาคการศึกษามีโอกาสมหาศาลในการสร้างธุรกิจที่ปรับขนาดได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันก็คือการชื่นชมและเข้าใจถึง ผลกระทบระยะยาว ที่การศึกษาอาจมีต่อชีวิตของแต่ละคน
นักเรียนคนหนึ่งของเรา ธูลาสิราม อยู่ในกองทัพเรือตั้งแต่อายุยังน้อย เขาเข้าร่วมเกือบจะทันทีหลังเลิกเรียนทันทีหลังจากสำเร็จการศึกษาจากมาตรฐานที่ 10 เขา ลาออกจากการศึกษาอย่างเป็นทางการ ตั้งแต่อายุยังน้อย และไม่เคยมีความยืดหยุ่นหรือทางเลือกที่จะกลับไปเรียนในวิทยาเขตแบบออฟไลน์ เขาสำเร็จการศึกษาระดับอุดมศึกษาทั้งหมดผ่าน โหมดการศึกษาทางไกล จากนั้นไปเป็นผู้สอนที่วิทยาลัยทหารเรือ
ธูลาสิรามเข้าร่วมโปรแกรมของ UpGrad เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล และรับคุณสมบัติใหม่ โดยส่วนตัวแล้ว มันทำให้ฉันพอใจอย่างมากเมื่อวันหนึ่งเขากล่าวว่าในหลักสูตรระดับอุดมศึกษาและปริญญาทั้งหมดของเขา เขาไม่เคยต้องเรียนนานกว่าหนึ่งวันเพื่อรับปริญญา และนี่เป็นครั้งแรกที่ UpGrad ที่เขาได้รับ "การศึกษาที่แท้จริง" และรู้สึกถึงความท้าทายที่แท้จริง

“ฉันได้รับการศึกษาที่แท้จริงจากที่นี่ ต้องการเรียนรู้ - นั่นคือทั้งหมด” ,

มีเพียงไม่กี่อย่างเท่านั้นที่สามารถนำมาซึ่งความสุขที่ส่งผลดีต่อชีวิตของใครบางคนในลักษณะนี้ได้ สำหรับฉันนี่คือพลังที่แท้จริงของการศึกษา (ออนไลน์หรือออฟไลน์) หาก UpGrad สามารถให้การศึกษาที่มีคุณภาพอย่างแท้จริง – ที่ทำให้ผู้คนเรียนรู้แนวคิดใหม่, ตั้งคำถามกับคำตอบ, อภิปราย, มีความคิดสร้างสรรค์และผลักดันขอบเขตของพวกเขา – เราจะยังคงอยู่บนเส้นทางของเราในการบรรลุวัตถุประสงค์ของเรา และในกระบวนการนั้น จะ สร้างการร่วมทุนทางธุรกิจที่น่าพึงพอใจที่ มาตราส่วน.
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์โดยบังเอิญ: เรื่องราวของโรหิต เรดดี้

Data Analytics มีกี่ประเภท?

การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถจำแนกได้เป็นการวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวินิจฉัย การวินิจฉัย และการคาดการณ์ ขึ้นอยู่กับหัวข้อที่นักวิเคราะห์ข้อมูลพยายามแก้ไข แต่ละประเภทจะถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตเพื่อช่วยองค์กรในการระบุแนวโน้ม การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะตรวจสอบว่าเหตุใดจึงมีบางสิ่งเกิดขึ้นโดยการเปรียบเทียบชุดข้อมูลเชิงพรรณนาเพื่อค้นหาความเชื่อมโยงและแนวโน้ม การวิเคราะห์เชิงทำนายมุ่งหวังที่จะทำนายผลลัพธ์โดยการค้นหารูปแบบในการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการวิเคราะห์ การวิเคราะห์เชิงกำหนดพยายามที่จะกำหนดแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับบริษัท

Data Analytics มีขั้นตอนอย่างไร?

นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถดำเนินการห้าขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนแรกคือการกำหนดเป้าหมายของเรา ซึ่งอาจเรียกได้ว่าเป็น 'คำชี้แจงปัญหา' เมื่อกำหนดเป้าหมายแล้ว ขั้นต่อไปคือการรวบรวมและจัดระเบียบข้อมูลที่จำเป็น หลังจากการรวบรวมข้อมูล ขั้นตอนที่สามคือการวิเคราะห์ ซึ่งรวมถึงการทำความสะอาดและการขัดข้อมูล และการตรวจสอบว่าคุณภาพของข้อมูลไม่ได้รับผลกระทบ ขั้นตอนที่สี่คือการตรวจสอบข้อมูลที่ล้างเมื่อได้รับการทำความสะอาดแล้ว ขั้นตอนสุดท้ายในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลคือการแบ่งปันสิ่งที่ค้นพบกับผู้ที่เกี่ยวข้อง

อาชีพใดที่เราสามารถเลือกได้หลังจากเรียนรู้ Data Analytics แล้ว

หลังจากเรียนรู้ Data Analytics แล้ว คุณสามารถเป็น Business Intelligence Analyst, Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Quantitative Analyst, Data Analytics Consultant, Operations Analyst หรือ Marketing Analyst ได้ ผู้คนจำนวนมากเลือก Data Analytics เป็นตัวเลือกในอาชีพของตน เนื่องจากเงินเดือนเฉลี่ยที่สูงมาก อุตสาหกรรมที่เติบโตอย่างรวดเร็ว และโอกาสก้าวหน้าในอาชีพสูง