В последние годы прием на работу в области науки о данных стал очень конкурентоспособным как для компаний, так и для профессионалов. В связи с Великой перестановкой позиции в области науки о данных пользуются большим спросом, что может принести большую пользу как новым, так и опытным специалистам в области обработки данных. Но чтобы получить работу в такой конкурентной среде, кандидаты должны быть готовы продемонстрировать навыки и знания, которые в настоящее время востребованы. Начать стоит с рассмотрения отрасли в целом и текущих тенденций и потребностей компаний, использующих науку о данных.
Сегодняшние предприятия, как правило, имеют базовые операционные отчеты и отчеты о ключевых показателях эффективности, но им часто не хватает более глубоких аналитических возможностей. Эти возможности имеют решающее значение, поскольку они помогают повысить прозрачность основных процессов и предоставляют информацию, помогающую организации принимать более обоснованные решения. Некоторыми из факторов, которые значительно увеличивают аналитические возможности и, следовательно, принятие решений на основе данных, являются надежные хранилища данных, машинное обучение, оптимизация и автоматизация, а также грамотность данных и обмен данными.
Сегодняшние предприятия, как правило, имеют базовые операционные отчеты и отчеты о ключевых показателях эффективности, но им часто не хватает более глубоких аналитических возможностей.
В мире больше данных, чем когда-либо прежде, и чтобы наилучшим образом использовать всю эту информацию, компаниям необходимо организовывать и хранить свои данные таким образом, чтобы облегчить аналитику. Идеальным примером этого может быть объединение данных из нескольких источников в организации, а также внешних данных, таких как демографические и отраслевые показатели, которые могут предоставить дополнительный контекст. Для этого компаниям нужны талантливые инженеры по данным, которые могут создавать эти структурированные и доступные хранилища данных, а также специалисты по обработке и анализу данных, которые могут использовать такую инфраструктуру для проведения исследовательского анализа данных с целью выявления и раскрытия идей.
Специалисты по обработке и анализу данных, которые могут точно прогнозировать тенденции в таких показателях, как вовлеченность, спрос, конверсии, доход, стоимость и отток, могут помочь ускорить принятие решений в масштабе на основе того, как эти решения принимались в прошлом.
Наряду с проведением надежного анализа существующих данных для выявления идей компании также стремятся создавать более точные прогнозы и прогнозы, используя машинное обучение. Специалисты по обработке и анализу данных, которые могут точно прогнозировать тенденции в таких показателях, как вовлеченность, спрос, конверсии, доход, стоимость и отток, могут помочь ускорить принятие решений в масштабе на основе того, как эти решения принимались в прошлом. Этот тип оптимизации бизнеса очень ценен, но это только один аспект гораздо более широкой тенденции рынка. Оптимизация в форме автоматизации — еще одна область, которую компании стремятся улучшить. Кандидаты, которые могут определить и впоследствии автоматизировать трудоемкие и информационно-емкие процессы, которые ранее выполнялись вручную, бесценны для компаний, которые хотят оптимизировать свои административные функции.
Специалисты по данным должны не только анализировать и получать информацию, на основе которой бизнес может действовать, но и эффективно передавать эту информацию членам команды и заинтересованным сторонам, которые могут не иметь аналитического опыта.
Последним препятствием для использования больших объемов данных, аналитики, моделей машинного обучения и оптимизации процессов является заинтересованность заинтересованных сторон. Это требует грамотности данных во всей организации. Специалисты по данным должны не только анализировать и получать информацию, на основе которой бизнес может действовать, но и эффективно передавать эту информацию членам команды и заинтересованным сторонам, которые могут не иметь аналитического опыта. Это можно сделать на организационном уровне за счет демократизации данных и использования ученых и инженеров по данным в качестве послов грамотности данных. Поощряя специалистов по обработке и анализу данных обучать членов своей команды, ориентированных на бизнес, тому, как находить нужные им данные, интерпретировать выводы из них и использовать эти выводы для ответов на вопросы и принятия обоснованных решений, вы можете развить в организации культуру, основанную на данных. Кроме того, кандидаты, способные внедрить в свою работу эффективную визуализацию данных и методы повествования, могут сыграть решающую роль в передаче идей заинтересованным сторонам.
Организации, управляемые данными, всегда ищут талантливых кандидатов, но потребности отрасли со временем меняются. Чтобы кандидаты были желанными в конкурентной среде, они должны понимать такие тенденции и быть готовыми соответствующим образом продемонстрировать свои навыки и знания.
Вы можете быть в курсе последних отраслевых тенденций и методов обработки данных во время поиска работы и перехода на следующую должность, следя за нашим блогом.
