Seuraava artikkeli auttaa sinua: Tulevien asioiden muoto: Analytics Everywhere
Aloitetaan esittämällä neljä kysymystä. Ensinnäkin, haluatko luoda itsesi uudelleen?
Oletko valmis datavetoiseen digitaaliseen maailmaan? Haluatko käyttää tietoja henkilökohtaiseen käyttöön? Haluatko löytää hyvin palkatun työn?
Jos vastauksesi yllä olevaan sisältää muutaman “kyllä”, lue lisää ollaksesi valmis digitaaliseen tulevaisuuteen. Käsittelemme jokaista yllä olevaa kysymystä yksitellen.
Miksi sekin pitäisi luoda itseään uudelleen nykyisessä tilanteessa? Mitä mielestämme fysiikan tohtori tekee? Osoittautuu, että monet heistä ovat akateemikkoja; kaikki eivät kuitenkaan ole korkeakouluissa. Osa heistä on löydetty kehittämässä osakekaupankäynnissä käytettäviä algoritmeja, kun taas toiset ovat vetäytyneet tietotieteeseen. Ei ole epätavallista löytää fysiikan tohtori, joka kouluttaa joitakin datatieteilijöitä TensorFlow’n käyttämiseen koneoppimisalgoritmien rakentamiseen. Joten miksi fysiikan tohtoreiden mielestä on mielenkiintoisempaa kehittää algoritmeja talouskauppojen tehostamiseksi tai asiakkaiden taipumuspisteiden tulkitsemiseksi?
Vaikka työn tai ammatin valinta on suurelta osin henkilökohtainen, näyttää siltä, että finanssimaailmassa tai datamaailmassa on jotain, joka voi houkutella fysiikan tohtoreita houkuttelemaan heitä. Fysiikan tohtorit tuovat mukanaan myös vahvan koulutuksen menetelmistä ja työkaluista, jotka vaikuttavat datamaailmaan soveltuvilta. Jos nyt fysiikan tohtori pystyy luomaan itsensä uudelleen sopimaan uudelle toimintalinjalle, eikö meidän pitäisi ajatella itsemme uudelleenluomista voidaksemme mukautua uuden aikakauden työaloihin, kuten datatieteeseen. Voimme tehdä tämän strukturoidulla yritysanalytiikan ohjelmalla, emmekä välttämättä tarvitse tohtorin tutkintoa fysiikan alalta.
Toinen kysymys koskee valmiutta datavetoiseen digitaaliseen maailmaan. Yritysten välisen kilpailun luonne ja perusteet ovat muuttuneet vuosikymmenten aikana. 1980-luvulla yrityksen omaksuma ylivoimainen kilpailuasema johti siihen, että se sai jonkin aikaa kilpailuetua. Kun monet yritykset käyttivät paikannusnäkökohtaa hyväkseen, kilpailukyvyn käsite painottui tiettyjen tai ainutlaatuisten resurssien omistamiseen. Hitaasti monet yritykset omaksuivat tämän myös, ja siksi ajatus kilpailukyvystä siirtyi kohti “tietoomaisuuden” omistamista. Nyt ajatus kilpailukyvystä näyttää riippuvan yrityksen tiedoista saamiin oivalluksiin.
Tästä syystä yhä useammat yritykset käyttävät yhä enemmän koulutusdollareita tehdäkseen työntekijöistään tietolähtöisiä. Lisäksi jotkin näistä yrityksistä ovat “tietovetoisena organisaationa” osana tulevaisuuden visiotaan. Siksi meidän kaikkien on tärkeää arvioida itseämme ja olla valmiita datavetoiseen maailmaan, jotta olemme jatkuvasti työllistyneitä.
Kolmas kysymys koskee henkilökohtaista taitavuutta työssä ja elämässä olemalla tietotaitoinen. Elämme ihmiskunnan historian mielenkiintoisimpia aikoja. Digitaalinen aikakausi on käynnistänyt “datan aikakauden”, aikakauden, jolloin datasta on tullut öljyä ja kultaa arvokkaampi hyödyke. Globaalisti päivittäin tuotetun datan määrä on ennennäkemätön, ja sen odotetaan vain kasvavan, kun yhä useammat maailman väestöstä saavat enemmän pääsyä Internetiin. Siksi suuri kysymys on, voimmeko käyttää tätä saatavilla olevaa dataa älykkääseen elämäntapaan. Olipa kyse sitten henkilökohtaisesta elämäntyylistä tai säästämisestä ja rahoituksesta tai työn ja yksityiselämän tasapainon hallinnasta tai jopa urapäätösten tekemisestä. Lopulta ei ehkä ole huono idea keksiä henkilökohtainen elämisindeksi henkilökohtaisen elämämme hallintaa varten. Se tarvitsee vain jonkinasteista altistumista liiketoimintaanalytiikkaan.
Viimeisen kysymyksen hyvin palkatun työn löytämisestä pitäisi kiinnostaa meitä kaikkia. Kaikki arviot viittaavat siihen, että datatieteilijöillä on suuri kysyntä kaikkialla ja että he tekevät myös siistiä summaa vuosittain. Joten kysyttävä kysymys kuuluu, olemmeko valmiita datatieteen työhön? Rekrytointiprosessi useimmissa Analytics-yrityksissä ja johtavien yritysten Analytics-toiminnot on vähintäänkin tiukka. Prestige Universityn Business Analytics -ohjelman tavoitteena on tarjota sinulle koulutus, joka valmistaa sinut tulevaisuuteen digitaalisessa maailmassa.
Mikä tekee Prestige-liiketoimintaanalytiikasta eroavan muista ohjelmista? Millaista olisi, jos emme olettaisi edeltäkäsiäsi? Toisin sanoen olisit voinut valmistua useista saatavilla olevista valmistumisvaihtoehdoista. Sen sijaan autamme sinua rakentamaan perustan yritysanalyysille opetussuunnitelman alkuosassa. Itse asiassa opetussuunnitelmamme on luotu yhteistyössä johtavien tutkijoiden ja alan asiantuntijoiden kanssa. Palveluksessamme oleva tiedekunta tulee johtavista oppilaitoksista ja heillä on takanaan useiden vuosien kokemus.
Ekosysteemimme koostuu neuvottelukunnan jäsenistä ja alan asiantuntijoista sekä tiedekunnan jäsenistä, jotka olisivat valmiina mentoroimaan osallistujiemme edistymistä perustamisvaiheista vivahteikkaampiin datakursseihin, jotka huipentuisivat huippukiviprojektiin.
Tiukan perustamisvaiheen jälkeen tarjoamme viiden kuukauden teollisuusharjoittelun kaikille osallistujillemme. Tämän pitäisi tarjota osallistujille kaivattua tietoa datamaailmassa noudatettavista käytännöistä. Lähetä harjoittelupaikka; osallistujat käyvät läpi syventäviä mallinnuskursseja koneoppimisesta, syväoppimisesta ja muilta asiaan liittyviltä alueilta. Ajatuksena on valmistaa osallistujamme datavetoiseen digitaaliseen maailmaan ja olla myös jatkuvasti työllistyviä.
