Откройте мощь аналитики с д-ром Свати Джайн
Раскройте силу аналитики с д-ром Свати Джайн
В этом эпизоде Ведущий с данными исследует аналитический ландшафт вместе с д-ром Свати Джайн, опытным лидером со свыше двух десятилетий опыта. От ее неожиданного появления в аналитике до управления индийским бизнесом EXL Analytics, д-р Джайн передает ценные инсайты в постоянно меняющийся мир науки о данных. Читайте дальше, чтобы узнать больше о ее карьере, философии лидерства и влиянии новых тенденций на будущее отрасли.
Вы можете прослушать этот эпизод Ведущий с данными на популярных платформах, таких как Spotify, Google Podcasts и Apple. Выберите свою любимую платформу, чтобы насладиться содержательным контентом!
Основные выводы из нашего разговора с д-ром Свати Джайн
- Интеллектуальное любопытство способствует успешной карьере в аналитике.
- Адаптивность и непрерывное обучение являются ключевыми при навигации по разным областям науки о данных.
- Лидеры в области науки о данных преуспевают, глубоко понимая проблемы, сотрудничая с энтузиастичными командами и упрощая решения.
- После COVID системный подход приоритетно направлен на создание инфраструктуры данных, становящийся значительной тенденцией отрасли.
- Наступающий статус широкого применения Генеративного ИИ обещает разнообразные применения в различных отраслях.
- Непрерывное обучение и обновление технологий являются необходимыми условиями для тех, кто начинает карьеру в науке о данных или Генеративного ИИ.
- Кодирование – это только одна составляющая; карьера в науке о данных требует широкого набора навыков, включая экспертизу области и управление проектами.
Теперь давайте рассмотрим ответы д-ра Свати Джайн на некоторые основные вопросы об искусственном интеллекте!
- Почему гип о важен Практическое мышление о искусственном интеллекте
- Подготовка к изменению климата с помощью помощника ИИ
- Почему принятие любой работы с данными – ужасное карьерное решение и что вместо этого стоит делать
Как вы начали свой путь в аналитике?
Я подошел к жизни без заранее намеченного плана входа в мир аналитики, всегда стремясь к интеллектуально стимулирующей карьере. Мое образование в области экономики, а также стажировка в DSP Merrill Lynch, где я работала над инновациями на индийском рынке долговых инструментов, положили основу для моего интереса к исследованиям и анализу. Я отказалась от предложения о работе в продажах от DSP Merrill Lynch в пользу чего-то интеллектуально привлекательного. Этот выбор привел меня к обучению на докторской программе в то время как я работала в Ernst & Young, где я погружалась в статистический и ценовой анализ, начиная мой путь с данными и числами.
Каковы были начальные дни вашей карьеры и как вы приспосабливались к разным областям знания?
Начальные дни включали в себя множество обучения и адаптации. Я перешла от создания контента для юридической компании к финансовому анализу в сфере трансфертного ценообразования в EY, а затем к маркетинговым исследованиям в фармацевтической промышленности. Каждая область была особой и требовала глубокого понимания соответствующих областей. Ключевым было оставаться сфокусированным на основных целях, независимо от объема данных, и извлекать значимые инсайты. Мой разнообразный опыт работы в разных областях помог мне стать более адаптивной и умелой в использовании данных для различных аналитических целей.
Как лидер, каково ваше эволюционное видение на протяжении многих лет?
Мое видение лидерства эволюционировало в сторону приоритезации глубокого понимания проблемы, коллаборативного исследования и работы с энтузиастичной командой для формулировки оптимальных решений. Уделяя внимание простоте коммуникации с заинтересованными сторонами, обеспечивается успешная адаптация, с акцентом на начале с конца. Критическими аспектами являются оценка влияния решения и обеспечение точного учета ключевых переменных, чтобы предотвратить значительные упущения.
Каковы текущие тренды и консультации с клиентами в области науки о данных?
После COVID-19 клиенты отдают приоритет аналитике, изначально сосредотачиваясь на создании инфраструктур данных, таких как хранилища. Востребованность данных инженеров остается высокой из-за их важной роли в подготовке данных для Генеративного ИИ (JennyAI). Обсуждения с клиентами теперь сосредоточены на цифровой трансформации и внедрении Генеративного ИИ в различных приложениях, охватывающих извлечение, классификацию и краткое изложение контента.
Как вы видите роль Генеративного ИИ в будущем индустрии?
Генеративный ИИ становится мейнстримом, и я считаю, что он будет интегрироваться в различные случаи использования, становясь таким же всеобщим, как Google для поиска информации сегодня. Он будет использоваться для автоматизации, создания и генерации в различных отраслях. По мере совершенствования технологии мы увидим всё больше реализаций, и индустрия узнает, где она наиболее эффективна. Важно, чтобы отдельные люди и организации начали использовать Генеративный ИИ в свою пользу, чтобы оставаться впереди в своих сферах деятельности.
Какой совет вы бы дали кому-то, начинающему карьеру в области науки о данных или Генеративного ИИ?
Во-первых, посмотрите внутрь себя и определите, что вас лично увлекает. Решите, в какой отрасли или сфере вы хотите работать, а затем образуйтесь в области данных и аналитики. Помните, что реализация проекта искусственного интеллекта включает в себя не только кодирование, но и требует понимания предметной области, управления проектом и других навыков. Развивайте страсть к постоянному обучению и дисциплинируйте себя учиться чему-то новому каждый день. Такой подход далеко зайдет в построении успешной карьеры в этой постоянно развивающейся отрасли.
Подведение итогов
Рассказ Др. Свати Джайн раскрывает эволюцию аналитики, акцентируя внимание на адаптируемости, тонкостях руководства и возникающих трендах. Поскольку наука о данных стремится к систематическому развитию, ее взгляды на ГенИИ и постоянное обучение резонируют как направляющие принципы для молодых специалистов. Этот проницательный диалог с опытным экспертом в области аналитики освещает пути к успеху в эволюционном ландшафте науки о данных.
Для более увлекательных сессий по искусственному интеллекту, науке о данных и ГенИИ, следите за нами на Leading with Data.
Проверьте наши предстоящие сессии здесь.
