Data Scientist Community Digest*

Ключевые проблемы сегодня

Recruiting

Видение

ОбучениеБизнесАнализ

Бизнес не понимает, что именно нужно и задает вопросы, на которые уже есть ответ

Сложность приемки результатов без ясной постановки

Отсутствие прозрачной модели обучения и неопределенность уровня зрелости в области анализа данных

Как сформулировать правильные вопросы к бизнес аналитике, чтобы выгоды от бизнес аналитик превзошли расходы на развитие BI

Отсутствует гибкий подход в реализации бизнес аналитики – все идут большими шагами, что усложняет существенно сдачу проектов

Как повысить культуру работы с информацией в целом ?

Как правильно выстроить процесс подбора и найма специалистов работы с данными и границы компетенций Data Scientist

Непонятно как именно подтверждать достоверность предоставляемых данных

Brainstorming Snapshot

Выстроить мост между бизнесом и информацией

Научить задавать вопросы о данных, и отвечать на них

Сделать аналитику полезной для бизнеса

Понимать, отцифровывать, делать выводы и давать рекомендации

Beyond Analytics: Арбитраж используемой бизнес аналитики и принимаемых

решений.

Переход к Facts based Culture

Профилирование позиции бизнес аналитика и Data Scientist

Brainstorming Snapshot

Data Scientist Community Data & Business Connection Community Club Analyst Community of Interest Business Data Partners

Brainstorming snapshot Brainstorming Snapshot

ТРИЗ методология решения изобретательских задач

AGILE реализация

Форум, площадка и соревнования Data Scientist (аналог Kaggle\ Codillity)

Домашняя страница Community выбрали Linkedin

Фабрика функциональных вопросов для построения задач по бизнес аналитики (аналог wiki) на основе функциональной карты организаций

Brainstorming Snapshot

Организация Community и программ обучения07.14 08.14 09.14 10.14 11.14 12.14 01.15 02.15 03.15 04.15 05.15 06.15 07.15 08.15 09.15

Концепция и анализ предметной области,

выбор case

Сайт Community

Формирование РГ с участниками

Профилирование позиций аналитика и

разработчика

Профилирование позиции Data Scientist

Подготовка программы Syllabus

Подготовка экзаменов

Организация пилотной площадки по обучению

Поиск экзаменаторов и партнёров

Подготовка порядка сертификации

Подготовка порядка аккредитации

партнеров

Сдача экзаменов

Аккредитация партнеров

Обучения в аккредитованных центрах

Публичное обсуждение с РГ итогов

профилирования

Анализ инструментов и решений

HR

Org

anis

ation

Proc

ess

(The

ory)

Prac

tice

[Data Lab Session]

Требования к сертификации

Практические занятия [Data Lab Session]

Сертификация требует1) наличие практического опыта

работ Data Lab Session2) Определенного опыта

DRAFT