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

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

Ученые, работающие с данными, имеют решающее значение для роста бизнеса и инноваций, и они должны быть готовы адаптироваться к постоянно меняющемуся цифровому ландшафту. Повышение квалификации предполагает развитие и диверсификацию навыков и знаний, необходимых для будущего успеха и трудоустройства. И как специалисту по данным, важно оставаться конкурентоспособным и преуспевать, а также помогать компаниям продолжать процветать в будущем, которое может продолжать использовать новые ИТ-архитектуры и удаленные инфраструктуры.

Руководство должно предпринять шаги для разработать новые стратегии повышения квалификации чтобы их сотрудники могли продолжать приносить пользу во время продолжающегося глобального кризиса, вызванного нынешней пандемией, и после него.

Ускорьте свою карьеру в области науки о данных с помощью эксклюзивного курса Data Scientist, проведенного в сотрудничестве с IBM. Нажмите, чтобы записаться прямо сейчас!

Глубокое погружение в четыре полезные стратегии повышения квалификации в области науки о данных

Как руководитель бизнеса, менеджер или руководитель, вы несете ответственность за повышение квалификации сотрудников в области науки о данных. Но как начать? Давайте посмотрим поближе.

Прогнозирование будущих потребностей в талантах

Бизнес-лидерам необходимо применять избирательный подход к повышению квалификации и с этой целью обращаться к прогнозированию, чтобы получить достоверное представление о типе навыков и количестве сотрудников, которые потребуются для ускорения достижения будущих бизнес-целей.

Подумайте об общих потребностях компании и новом потенциале навыков, который заполнит существующие пробелы в талантах, а также о возможных будущих инвестициях в новые технологии и инструменты, которые потребуют новых способностей и талантов, таких как искусственный интеллект (ИИ).

Анализ талантов для определения приоритетов навыков

Более эффективно улучшать существующие навыки сотрудников, чем нанимать новых специалистов, особенно с учетом текущей нехватки специалистов в области данных.

Рассмотрите возможность проведения анализа талантов рабочей силы для оценки уникальных потребностей в трудоустройстве внутри компании, который определяет навыки отдельных сотрудников и позволяет организации создавать профили сотрудников, которые могут служить основой для принятия решений о повышении квалификации.

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

Поощряйте приобретение стратегических навыков

Как бизнес-лидер, вы должны подготовить своих сотрудников к успеху и внедрению инноваций в новых рабочих условиях и условиях.

Постоянное обучение и развитие навыков, а также интерактивные программы обучения в конкретных областях науки о данных помогают профессиональному развитию и совершенствованию достижения уникальных целей, таких как эффективная работа с новыми технологическими инфраструктурами, которые процветают благодаря таким технологиям, как машинное обучение (ML) и облачные вычисления.

В этом отношении было бы весьма уместно поощрять приобретение новых навыков по языкам программирования машинного обучения, таким как Python или Julia, или управлению рисками.

Помогите сотрудникам ориентироваться в новой динамике

Ваша рабочая сила должна быть разнообразной по навыкам, образованию и культуре, а также быть способной идти в ногу с текущей и меняющейся динамикой должностных ролей — истина в любой рабочей ситуации.

Рассмотрите ценность существующего сотрудника с глубокими знаниями бизнеса, например бизнес-аналитика. Этот сотрудник будет стоить инвестиций в повышение квалификации, связанных с приобретением специализированных навыков в области науки о данных, таких как SQL, Tensorflow или Tableau.

Благодаря этой стратегии труднодоступные бизнес-знания сочетаются с математическими и статистическими навыками, которые стимулируют науку о данных, и ваши первоначальные инвестиции многократно возвращаются с помощью талантов, которые принесут пользу вашему уникальному бизнесу множеством способов.

Вы на пути к тому, чтобы стать сертифицированным специалистом по данным? Попробуйте ответить на эти практические вопросы по науке о данных с помощью R и оцените свой уровень понимания.

Вооружитесь новыми навыками для непрекращающихся перемен

Организации должны быть готовы повышать квалификацию сотрудников в мире разрушительной неопределенности, созданной ускорением технического прогресса и непредвиденными обстоятельствами.

Компания по сертификации онлайн-образования Simplilearn помогает организациям реализовывать стратегии повышения квалификации с помощью программ PG в области науки о данных, курса для специалистов по данным и учебного курса по науке о данных, чтобы они могли дать своим сотрудникам возможность удовлетворить растущие требования новых технологий, желательных талантов в разных отраслях и непредсказуемости. события.