Itinerarios de aprendizaje por persona para transformar tu programa de datos

Por qué deberías usar personas en tu itinerario de aprendizaje

Cada persona se relaciona de forma distinta con los datos. No todo el mundo en tu empresa tiene "data scientist" en su cargo, pero eso no significa que no necesite saber trabajar e interpretar datos. Te recomendamos un enfoque basado en roles para identificar qué habilidades necesita cada uno para alcanzar sus objetivos de rendimiento.

El objetivo de los roles de datos es vincular cada persona principal de tu empresa con las habilidades que necesita para desempeñar su trabajo de forma óptima.

Las cuatro personas más comunes

DataCamp cuenta actualmente con más de 1.600 clientes enterprise de sectores muy diversos, como servicios financieros, salud, consultoría, tecnología, gran consumo y retail, administración pública y muchos más. Nuestros clientes empresariales suelen usar las siguientes personas: Data Consumer, Leader/Manager, Data Analyst, Citizen Data Scientist, Data Scientist, Data Engineer, Database Administrator, Statistician, Machine Learning Scientist y Programmer.

Para este artículo, nos centraremos en las cuatro personas más habituales: Data Consumer, Leader/Manager, Data Analyst y Data Scientist.

Data Consumer

• Trabaja en un rol no técnico, pero consume resultados analíticos en su día a día. Casi todo el mundo tendrá que consumir algún tipo de dato, y además debe ser capaz de interpretar lo que ve.
• Prueba del olfato: ¿Podría hacer una pregunta sensata después de enseñarle un gráfico de barras?
• Ejemplo de rol: marketing manager

Leader/Manager

• Usa analítica para monitorizar el rendimiento y tomar decisiones estratégicas. Puede necesitar una visión más amplia que otros consumidores de datos, ya que debe entender los resultados que le entrega su equipo de datos y usarlos para decidir la estrategia.
• Prueba del olfato: ¿Toma decisiones basadas en los resultados de proyectos de datos?
• Ejemplo de rol: chief people officer

Data Analyst

• Define y desarrolla analítica específica del dominio para apoyar la toma de decisiones, incluyendo el cálculo de estadísticas descriptivas, visualizaciones e informes. Suele necesitar habilidades en herramientas de reporting y BI para compartir insights, conocimientos básicos de SQL e incluso cierta soltura con tareas comunes de manipulación en lenguajes de programación.
• Prueba del olfato: ¿Puede dibujar un gráfico de barras sin despeinarse?
• Ejemplo de rol: operations analyst

Data Scientist

• Aplica técnicas avanzadas específicas del dominio para realizar tareas de data science. Lleva a cabo analítica avanzada para extraer insights y los comunica para responder a preguntas de negocio. Suele programar en Python o R, se siente cómodo trabajando con datos y tiene fortalezas en analítica avanzada como estadística y machine learning.
• A efectos de este artículo, los Citizen Data Scientists, es decir, quienes pueden desempeñar el rol de data scientist, también entran en esta categoría.

Vincular roles con las competencias necesarias

Formula preguntas a las personas clave de tu empresa para entender sus objetivos y sus áreas de foco principales.

Frecuencia

¿Con qué frecuencia necesitan acceder a determinados datos?

Autopercepción de competencia

¿Cómo valorarían sus propias competencias en tus áreas de interés?

Herramientas

¿Usan herramientas de programación open source, herramientas de BI, informes internos u otras herramientas?

Pruebas del olfato

¿Son capaces de entender los datos en contexto o de entregar los informes o modelos requeridos?

Formación L&D basada en roles en DataCamp

DataCamp ofrece orientación dentro del propio producto sobre cómo crear una experiencia de aprendizaje de impacto para cada rol de tu empresa.

Segmenta por rol

Puedes usar la función de equipos de DataCamp para segmentar a los estudiantes por roles en la plataforma.

Asigna por rol

Crea tareas con plazos para mantener a tu equipo motivado y alinear su aprendizaje con contenido relacionado con sus roles de datos. Los itinerarios personalizados te dan la flexibilidad de diseñar recorridos de aprendizaje adecuados para cada rol.

Mide y evalúa

Los administradores pueden entender, medir e informar con facilidad sobre el impacto de la formación en tu organización y ver cómo avanzáis hacia vuestros objetivos de aprendizaje.

Ventajas para los estudiantes al usar personas

Expectativas claras

Con tantos temas y tecnologías por aprender, empezar puede abrumar mientras compaginas el resto de tus responsabilidades. Las tareas marcan expectativas claras para los estudiantes.

Experiencia personalizada

Con DataCamp Signal, los estudiantes reciben recomendaciones de formación personalizadas para llevar sus habilidades en datos al siguiente nivel. Los administradores pueden hacer seguimiento del desarrollo en su panel de evaluación de competencias.

Diseñado para profesionales con poco tiempo

Con DataCamp, los estudiantes pueden acelerar su aprendizaje. Ofrecemos la opción de saltarse ciertos cursos que no sean relevantes si demuestran conocimientos previos del contenido superando una evaluación de competencias Signal.

Realiza una auditoría de competencias de tu equipo

Ofrecemos una auditoría de competencias gratuita para que puedas comparar el nivel de tu empresa. Al registrarte, también podrás ver nuestros prototipos más recientes de evaluación de competencias y tendrás la oportunidad de influir en cómo construimos el producto.