并凭借洞察力推动企业向前发展

pappu9265

Ariadna Fernández 是巴塞罗那 Hosco 的数据工程师。2020 年，她参加了Ubiqum Code Academy的数据分析和机器学习训练营，该学院根据边学边做的方法提供不同的编码训练营。在我们对 Ariadna 的采访中，她说最让她印象深刻的是该领域提供的工作的多样性——在许多方面，数据远远超出了计算的范围。  

几十年来，银行和保险公司一直依靠数据来做出决策。但现在，似乎每个行业都在利用大数据来领先于竞争对手：从医疗保健到旅游、从零售到娱乐，每个行业都在寻求大数据来开发更好的产品和服务。

然而，这并不意味着数据本身就是成功的关键。仅仅收集数据是不够的——你需要一个知道如何解读 WhatsApp 数据 数据的团队。能够处理数据并得出可操作的见解对于现代公司来说至关重要——能够做到这一点的人很抢手。

“我学会了很多有用的工具，比如 Python 和 Tableau，它们都可以适应我们现在的就业市场”。

阿丽亚德娜·费尔南德斯
现在很明显，许多工作正在被机器取代。随着自动驾驶汽车、几乎与人类水平相当的翻译工具和自动呼叫中心的出现，人工智能和机器学习正在蚕食我们所知的就业市场。



这就是为什么最近数据分析工作的繁荣来得正是时候。由于如此多的工作不可避免地要交给机器，专业人士可以提高技能，这样他们就可以成为编写算法代码的人。此外，像Santander Open Academy Tech | 数据分析再培训 - Ubiqum Code Academy 管理的训练营是为没有经验的人设计的，因此即使是完全的初学者也可以进入技术阶梯。

由于分析师需求量大、供应量少，数据工作的平均工资不错。同时，对于那些愿意扩展知识的人来说，成为数据工程师、科学家或架构师的轨迹很清晰。现在我们将继续探讨目前有哪些基于数据的工作，以及未来可能出现哪些工作。

适合各类企业的数据分析工作
如今，企业严重依赖数据驱动的决策。数据分析师从大量数据中挖掘出意义，。能够洞察最初看似违反直觉的事物也大有裨益。当数据传递给数据工程师或科学家时，它会从原始数据转变为使用机器学习的预测模型。这对于保险、金融和银行业至关重要。

亚马逊是一家真正利用数据潜力实现业务增长的公司。一个显而易见的例子是屏幕底部的推荐部分。简单来说，这个工具会分析来自类似个人资料的数据，以推荐相关产品。

但亚马逊的商业智能分析师所做的远不止提供建议。为了兑现交付承诺，亚马逊挖掘和分析数据，创建机器学习算法，可以预测人们可能购买的产品以及预计的购买日期。因此，他们可以将他们知道会销售的产品存放在当地仓库中。

事实上，很少有公司能在如此短的时间内处理如此大量的数据。他们的机器学习工程师在亚马逊成为如今庞大的商业参与者的过程中发挥了重要作用。然而，这只是一个例子——现在，数据科学领域的工作已经远远超出了电子商务的范畴。


数据支持的运动表现
数据科学家开始在各个领域使用传感器来跟踪来自多个来源的数据。其中最广为人知的用途之一是体育。在这个以表现为重的领域，数据分析师的工作随处可见。这为曾经被视为部分依赖运气的领域提供了数据驱动的决策。