Veri Programınızı Dönüştürmek İçin Persona Odaklı Öğrenme Yolculukları

Öğrenme yolculuğunuzda neden personaları kullanmalısınız

Her personanın verilerle farklı bir ilişkisi vardır. Şirketinizde herkesin unvanında “veri bilimci” yazmayabilir, ancak bu, veriyle nasıl çalışılacağını ve veriyi nasıl yorumlayacaklarını öğrenmelerine gerek olmadığı anlamına gelmez. Her rolün performans hedeflerine ulaşmasına yardımcı olacak becerilerin neler olduğunu belirlemek için rol tabanlı bir yaklaşım öneriyoruz.

Veri rollerinin amacı, şirketinizdeki her bir birincil personayı, işlerini en iyi şekilde yerine getirmek için ihtiyaç duydukları becerilerle eşleştirmektir.

En yaygın dört persona

DataCamp’in şu anda finansal hizmetler, sağlık, danışmanlık, teknoloji, dayanıklı ve hızlı tüketim malları ile perakende, kamu ve daha fazlasını kapsayan çeşitli sektörlerden 1.600’ün üzerinde kurumsal müşterisi vardır. Kurumsal müşterilerimiz genellikle şu personaları kullanır: Veri Tüketicisi, Lider/Yönetici, Veri Analisti, Yurttaş Veri Bilimci, Veri Bilimci, Veri Mühendisi, Veritabanı Yöneticisi, İstatistikçi, Makine Öğrenimi Bilimcisi ve Programcı.

Bu blog yazısı kapsamında, en yaygın dört personaya odaklanacağız: Veri Tüketicisi, Lider/Yönetici, Veri Analisti ve Veri Bilimci.

Veri Tüketicisi

• Teknik olmayan bir rolde çalışır ancak günlük süreçlerinin parçası olarak analitik çıktıları kullanır. Neredeyse herkes bir tür veriyi tüketmek zorunda kalır, ancak kendilerine gösterileni yorumlayabilmeleri de gerekir.
• Koku testi: Ona bir çubuk grafik gösterdiğinizde mantıklı bir soru sorabilir mi?
• Örnek rol: Pazarlama Müdürü

Lider/Yönetici

• Performansı izlemek ve stratejik kararlar almak için analitiği kullanır. Veri ekiplerinin çıktısını anlamaları ve bu içgörüleri stratejik kararlar almak için kullanmaları gerektiğinden, diğer veri tüketicilerine göre daha geniş bir bakış açısına ihtiyaç duyabilirler.
• Koku testi: Veri projelerinin sonuçlarına dayanarak karar veriyor mu?
• Örnek rol: İK’dan Sorumlu Üst Düzey Yönetici (Chief People Officer)

Veri Analisti

• Karar almayı desteklemek için alanına özgü analitikleri tanımlar ve geliştirir; betimsel istatistiklerin hesaplanması, görselleştirmeler ve raporlama buna dahildir. Genellikle içgörüleri paylaşmak için raporlama ve BI araçlarına, temel düzeyde SQL becerilerine ve hatta programlama dillerinde yaygın düzenleme görevlerinde bir miktar yetkinliğe ihtiyaç duyarlar.
• Koku testi: Ter dökmeden bir çubuk grafik çizebilir mi?
• Örnek rol: Operasyon Analisti

Veri Bilimci

• Veri bilimi görevlerini yerine getirmek için gelişmiş, alana özgü teknikler kullanır. İçgörüler elde etmek için ileri analitik uygular ve bu içgörüleri iş sorularını yanıtlamaya yardımcı olacak şekilde iletir. Tipik olarak Python veya R programlama becerilerine sahiptirler, verilerle çalışmada kendilerine güvenirler ve istatistik ile makine öğrenimi gibi ileri analitik konularda güçlüdürler.
• Bu makalenin amacı doğrultusunda, veri bilimcisinin rolünü yerine getirebilen Yurttaş Veri Bilimciler de bu kategoriye dahildir.

Rolleri gereken becerilerle eşleştirme

Şirketinizdeki kilit personelara hedeflerini ve birincil odak alanlarını anlamak için sorular sorun.

Sıklık

Belirli verilere ne sıklıkla erişmeleri gerekiyor?

Öz değerlendirmeye dayalı yeterlilik

İlgilendiğiniz alanlardaki yetkinliklerini kendileri nasıl değerlendirirler?

Araçlar

Açık kaynak programlama araçları, BI araçları, kurum içi raporlama veya diğer araçları mı kullanıyorlar?

Koku testleri

Veriyi bağlam içinde anlayabiliyorlar mı veya gereken raporları ya da modelleri teslim edebiliyorlar mı?

DataCamp’te rol tabanlı Öğrenme ve Gelişim

DataCamp, ürün deneyimimizde, şirketinizdeki her rol için etkili bir öğrenme deneyiminin nasıl oluşturulacağı konusunda rehberlik sunar.

Role göre segmentasyon

Öğrenenleri platformda rollere göre segmentlere ayırmak için DataCamp’in ekipler özelliğini kullanabilirsiniz.

Role göre atama

Ekibinizi motive etmek ve öğrenmelerini veri rollerine uygun içerikle hizalamak için zamana duyarlı atamalar oluşturun. Özel öğrenme yolları (custom tracks), her rol için uygun öğrenen yolculukları tasarlama esnekliği sağlar.

Ölçme ve değerlendirme

Yöneticiler, eğitimin kuruluşunuz üzerindeki etkisini kolayca anlayabilir, ölçebilir ve raporlayabilir; ayrıca öğrenme hedeflerinize doğru nasıl ilerlediğinizi görebilir.

Persona kullanımının öğrenenlere faydaları

Net beklentiler

Öğrenilecek bu kadar çok konu ve teknoloji varken, diğer tüm sorumluluklarınızı yürütürken başlamak göz korkutucu olabilir. Atamalar, öğrenenler için net beklentiler sağlar.

Kişiselleştirilmiş deneyim

DataCamp Signal ile öğrenenler, veri becerilerini bir üst seviyeye taşımak için kişiselleştirilmiş eğitim önerileri alır. Yöneticiler, beceri değerlendirme panellerinde gelişimi takip edebilir.

Yoğun profesyoneller için tasarlandı

DataCamp ile öğrenenler öğrenme süreçlerini hızlandırabilir. Öğrenenlere, bir Signal beceri değerlendirmesini geçerek ilgili konularda ön bilgiye sahip olduklarını gösterebilirlerse, ilgili olmayan belirli kursları atlama seçeneği sunuyoruz.

Ekibinizin beceri denetimini yapın

Şirketinizin becerilerini kıyaslayabilmeniz için ücretsiz bir beceri denetimi sunuyoruz. Kaydolduğunuzda, en yeni beceri değerlendirmesi prototiplerimizi görme ve ürünü nasıl geliştirdiğimizi şekillendirme fırsatını da elde edersiniz.