Лучшие стратегии повышения квалификации в области науки о данных после пандемии COVID-19

Кризис Covid-19 перевернул инфраструктуру и непрерывность бизнеса. Благодаря достижениям в области данных и аналитики, предприятия могут использовать данные для определения навыков и методов, необходимых для обучения и найма работников, а также для оснащения их новыми возможностями, необходимыми для того, что ждет их впереди.

Специалисты по данным имеют решающее значение для роста бизнеса и инноваций, и они должны быть готовы адаптироваться к постоянно меняющемуся цифровому ландшафту. Повышение квалификации подразумевает рост и диверсификацию навыков и знаний, необходимых для будущего успеха и трудоустройства. И как специалист по данным, вам необходимо оставаться конкурентоспособным и преуспевать — и помогать компаниям продолжать процветать в будущем, которое может продолжать использовать новые ИТ-архитектуры и удаленные инфраструктуры.

Руководство должно принять меры для разрабатывать новые стратегии повышения квалификации чтобы их сотрудники могли продолжать приносить пользу во время продолжающегося глобального сбоя, вызванного текущей пандемией, и после нее.

Ускорьте свою карьеру в Data Science с эксклюзивным курсом Data Scientist в сотрудничестве с IBM. Нажмите, чтобы зарегистрироваться сейчас!

Глубокий анализ четырех полезных стратегий повышения квалификации в области науки о данных

Как руководитель, менеджер или лидер, вы несете ответственность за повышение квалификации сотрудников в области науки о данных. Но с чего начать? Давайте рассмотрим подробнее.

Прогнозирование будущих потребностей в талантах

Руководителям предприятий необходимо применять избирательный подход к повышению квалификации и с этой целью прибегнуть к прогнозированию, чтобы получить надежное представление о типе навыков и количестве сотрудников, которые потребуются для ускорения достижения будущих бизнес-целей.

Подумайте об общих потребностях компании и о новом потенциале навыков, который позволит заполнить существующий дефицит талантов, а также о вероятных будущих инвестициях в новые технологии и инструменты, которые потребуют новых возможностей и талантов, например, в области искусственного интеллекта (ИИ).

Анализ талантов для определения приоритетов навыков

Эффективнее совершенствовать навыки существующих сотрудников, чем нанимать новых талантливых специалистов, особенно с учетом нынешней нехватки талантливых специалистов по обработке данных.

Рассмотрите возможность проведения анализа кадрового потенциала для оценки уникальных потребностей в кадрах в компании, что позволит оценить навыки отдельных сотрудников и позволит организации создать профили сотрудников, которые могут быть использованы при принятии решений о повышении квалификации.

Развитие талантов имеет решающее значение для повышения производительности труда в растущей рабочей среде, и компаниям следует искать правильное решение внутри компании.

Поощрять стратегические закупки навыков

Как руководитель бизнеса, вы должны помочь своим сотрудникам добиться успеха и внедрять инновации в новых рабочих условиях и средах.

Непрерывное обучение и развитие навыков, а также интерактивные программы обучения в конкретных областях науки о данных направляют профессиональное развитие и совершенствование на достижение уникальных целей, таких как эффективная работа с новыми технологическими инфраструктурами, которые развиваются на основе таких технологий, как машинное обучение (МО) и облачные вычисления.

В этом отношении было бы весьма целесообразно поощрять приобретение новых навыков в области языка программирования машинного обучения, например Python или Julia, или управления рисками.

Помогите сотрудникам сориентироваться в новой динамике

Ваши сотрудники должны быть разнообразны по навыкам, образованию и культуре, а также способны идти в ногу с текущей и меняющейся динамикой рабочих ролей — это истина в любой рабочей ситуации.

Подумайте о ценности существующего сотрудника с передовыми знаниями в бизнесе, например, бизнес-аналитика. Этот сотрудник будет вполне достоин инвестиций в повышение квалификации, приобретая специализированные навыки в области науки о данных, такие как SQL, Tensorflow или Tableau.

Благодаря этой стратегии труднодоступные знания в области бизнеса объединяются с математическими и статистическими навыками, лежащими в основе науки о данных, а ваши первоначальные инвестиции многократно окупаются талантами, которые приносят пользу вашему уникальному бизнесу множеством способов.

Вы на пути к получению сертификата Data Scientist? Попробуйте ответить на эти практические вопросы по Data Science с R и оцените свой уровень понимания.

Вооружитесь новыми навыками для постоянного преодоления трудностей

Организациям необходимо быть готовыми повышать квалификацию сотрудников в мире разрушительной неопределенности, вызванной ускорением технического прогресса и непредвиденными обстоятельствами.

Компания Simplilearn, занимающаяся сертификацией в области онлайн-образования, помогает организациям в реализации стратегий повышения квалификации с помощью программ повышения квалификации по специальности «Наука о данных», курса Data Scientist и учебного лагеря по науке о данных, чтобы они могли предоставить своим сотрудникам возможность соответствовать растущим требованиям новых технологий, востребованным талантам в различных отраслях и непредсказуемым событиям.