Десять лет назад компании жаловались на большой объем данных, но такие гиганты, как  Amazon, Netflix и Google активно нанимали лучших IT-профессионалов по обработке данных. За последние несколько лет ситуация изменилась, благодаря улучшенным инструментам и обучению, поскольку ценность данных для управления бизнесом стала очевидной. Теперь владение наукой о данных (data science) в большой цене в любой сфере деятельности.

Недавний запрос с сайта вакансий Monster.com показал более тысячи вакансий на полную занятость от работодателей, начиная с области государственного управления и  здравоохранения и заканчивая консалтинговыми фирмами и разработчиками программного обеспечения. Спрос настолько велик, что вряд ли найдется столько опытных data scientists или кандидатов наук в области математики.

Более того, определение способностей к этой науке усложняется непостоянной природой дисциплины. Так считает Марк Якобсон, старший вице-президент и ведущий аналитик Booz Allen Hamilton.

“В отличие от других профессий, не существует единой широко признанной сертификации для специалистов в области науки о данных. Существует много разногласий о том, что же на самом деле означает этот термин. Это усложняет найм и обучение”- говорит он.

В связи с этим, для работы с данными много компаний прибегают ко внутреннему рекрутингу, разрабатывают учебные программы для того, чтобы  снабдить своих сотрудников новейшими инструментами и технологиями в области науки о данных.

О том, как можно развивать свой персонал в этой сфере, посмотрим на примере некоторых компаний:

Выясните, где наука о данных принесет наибольшую ценность

Прежде чем подбирать сотрудников и составлять программу развития, необходимо определить, где это принесет наибольшую прибыль. Поскольку наука о данных сочетает в себе аналитику и бизнес-процессы, то возможно следует ориентироваться на специалистов в определенной области, обладающими в дополнении техническими способностями. Для многих организаций data-science приносит большую пользу для бизнеса при работе с маркетинговыми и технологическими платформами с высоким уровнем активности.

“Наш новейший рекомендуемый алгоритм привел к статистически значимому увеличению числа заявок в рамках нашего приложения. Когда он распространится на всю нашу пользовательскую базу, это принесет миллионы долларов прибыли нашей компании”, - заявляет Бийах Шах, вице-президент по обработке данных и аналитике компании Ibotta -разработчика ПО, позволяющая пользователям зарабатывать деньги на покупках сделанные через приложение.

Помимо маркетинга и продаж, обработка данных и аналитика способны повысить производительность. Так, GE сотрудничала со сталелитейными компаниями с целью  повышения эффективности дорогостоящего производственного оборудования. При производстве данные получали от датчиков, подключенных к оборудованию. Обработка данных и их анализ помогут в дальнейшем определить лучшее время для проведения профилактического обслуживания во избежание незапланированных простоев.

Для  Booz Allen Hamilton, которая занимается обучением своего персонала обработке данных на протяжении нескольких лет, специализация отрасли стала стала движущей силой внутреннего развития навыков data science в компании.

“Проверка специалистов при найме на благонадежность - задача непростая и важная для нашей компании, ведь мы работаем с правительством. Это одна из причин почему мы предпочитаем обучать наш персонал”,  - объясняет Якобсон.

Обеспечьте всех информационной грамотностью

Для некоторых компаний развитие науки о данных является общеорганизационным делом.

“Я работаю над повышением информационной грамотности в  Qlik”- говорит Джордан Морроу, руководитель программ по информационной грамотности в  Qlik, разработчике платформы для анализа данных. “Наш подход к обучению и развитию предлагает начинающие, промежуточные и продвинутые курсы по информатике. После обучения у многих сотрудников полностью меняется взгляд на данные. Многие видят данные как простые отчеты или сводные статистические данные. Мы бы хотели, чтобы наши сотрудники умели смотреть глубже”.

Такой подход к информационной грамотности предполагает долгосрочное существование науки о данных. Поскольку искусственный интеллект и другие инструменты непрерывно улучшаются, у большинства людей будут возникать вопросы, связанные с данными. Когда было разработано ПО для электронных таблиц, кто мог предположить, что их будут использовать люди, далекие от бухгалтерии? Для data science может наступить день, когда улучшенные инструменты и доступное образование помогут каждому овладеть ей.

Оснащение персонала эффективным инструментарием в области обработки данных

Наиболее распространены среди компаний такие инструменты обработки данных, как “Python” и “R”. Чтобы эти инструменты действительно приносили пользу, персоналу сперва необходимо овладеть базовыми навыками работы с ними. “Я прошел двухнедельную учебную программу по работе с данными, благодаря которой я освоил множество навыков, включая работу с “Python” и машинное обучение”- говорит Брэд Моргарт, сотрудник аналитической группы Booz Allen Hamilton. “Раньше я много работал с данными через Excel и Access. Основы статистики и анализа не были новы для меня со времен моего обучения экономики и бизнесу. Тем не менее, сейчас я способен анализировать значительно большие объемы данных за более короткий промежуток времени”.

Успех Моргарта показывает, что завтрашние эксперты в области данных придут не только из математических наук и информатики. Методика обучения Booz Allen Hamilton играет важную роль, поскольку предоставление программных средств для обработки данных без владения ими не поможет удовлетворить потребности бизнеса.

Внедрение двухнедельной обучающей программы - лишь часть плана по внедрению data science в работу Booz Allen Hamilton. “Мы много инвестируем в работу с данными, включая обучение и рекрутинг. На эти навыки наши клиенты демонстрируют повышенный спрос. Мы также предоставляем дополнительные онлайн-курсы и организуем наставничества, чтобы помочь нашему персоналу расти”, - добавляет Якобсон.

Нет возможности для внутренней программы? Обратитесь к партнеру

Разработка внутренней образовательной программы по информационным технологиям целесообразна не для всякой организации. В таком случае есть смысл обратиться к внешней организации, которая поможет развить ваш персонал.

“Более 400 сотрудников AT&T поступили в магистратуру Georgia Tech Online по информатике. По итогам программы было выпущено более 500 человек, в том числе около 50 сотрудников AT&T. Помимо этого, мы работали с Udacity, с программами Nanodegree, где самостоятельно и оперативно смогли получить навыки в таких областях, как машинное обучение, искусственный интеллект и анализ данных. Более 2000 сотрудников AT&T входит в число более чем 30 000 учащихся по всему миру, поступивших в программы Nanodegree”, - объясняет Джон Палмер, старший вице-президент отдела кадров и главный специалист по обучению AT&T.

Помимо развития имеющихся сотрудников, Nanodegree давала возможность найти AT&T новые таланты. “Мы решили нанять 100 выпускников Udacity Nanodegree в качестве стажеров и создали 3 класса  летних стажеров в 2015-2017 годах. Многим из них мы предложили полную занятость”, - говорит Палмер.

Появляются онлайн-образовательные программы для науки о данных и связанных с ней программ. Они дают шанс людям и компаниям приобретать новые возможности.

Поддержка менеджеров в развитии навыков в области науки о данных

После приобретения вашими сотрудниками навыков, необходимо дать им возможность перейти к практике. “Я попросил руководителя отдела аналитики Биджал Шаха позволить мне работать над проектом «Project Churn», посвященным определению ключевых показателей удержания пользователей с помощью интеллектуального моделирования. Несмотря на то, что я был самым младшим членом команды, Биджал рискнул и позволил мне сыграть важную роль в проекте. Это не только внушало уверенность в себе, но и побудило меня приобретать новые навыки, как технические, так и стратегические”, - говорит Чарли Фрейзер, старший аналитик информационных продуктов Ibotta.

“Одной из наиболее важных причин постижения науки о данных было наличие менеджеров и наставников, которые дали мне возможность получать новые навыки, решать новые задачи, не бояться делать ошибки и учиться на них”, - добавляет Фрейзер. Периодическое обучение и практика - важные составляющие роста data science”.

Продолжайте развивать навыки за пределами офиса

Обучение в рамках офиса может оказаться недостаточным для профессионалах, желающих продвигаться дальше. Таких сотрудников необходимо поощрять к развитию своих навыков вне стен офиса, особенно с помощью онлайн-курсов и конференций.

“Я провел немало времени вне работы, изучая основы программирования на Python и основы для машинного обучения”, - говорит Фрейзер.

Фрейзеру онлайн-курсы дали наибольший эффект.

“Коллеги из разных команд объединяются в пары и проходят MOOC (массовые открытые онлайн-курсы), такие как курс машинного обучения от Andrew Ng”, - рассказывает Фрейзер. “Каждый год Ibotta поощряет и финансирует членов технологических групп для участия в выбранных ими конференциях каждый год”.

События и конференции в области науки о данных существенно различаются по стилю и акцентам. На конференции “The Strata Data Conference”, созданной компаниями  

Cloudera и O'Reilly Media, представлены презентации от Microsoft и GE Digital, а также технические презентации по различным программным приложениям. Другие события, посвященные науке о данных, осознанно делают фокус на практике и исключают спонсоров. В качестве примера такого подхода выступает  The Data Science Conference, в которой с недавних пор стали участвовать докладчики из Amazon, Allstate, Deloitte, eBay, Facebook и Microsoft. Поскольку наука о данных до сих пор представляет собой новую дисциплину, участие ваших сотрудников в конференциях дает возможность вашей компании развить у них новые навыки, а также привлечь новые кадры.

Привлекайте внешних специалистов

В последние годы привлекать data-scientists  в свои компании было делом непростым. Рекрутеры таких крупных корпораций, как Microsoft, искали кадры на специализированных конференциях. Такой подход эффективен, если ваша компания привлекательна для кандидатов с точки зрения возможностей. Но что делать, если вы пока не располагаете такими возможностями?

“За последние несколько лет мы заметили рост числа бакалаврских и выпускных программ в области науки о данных. Некоторые из наших стажеров приносят огромную пользу в области науки о данных. Возможно, что в ближайшие несколько лет мы продолжим найм выпускников таких программ.  В то же время, мы стараемся в равной степени развивать внешний и внутренний рекрутинг”, - говорит Якобсон.

No Comments