Tổ chức của bạn có đang hướng tới vị thế dẫn đầu về xu hướng và đổi mới số không? Vậy bạn sẽ cần một kế hoạch để triển khai chiến lược dữ liệu thành công. Gần đây, chúng tôi đã xuất bản một số nội dung hay về chiến lược dữ liệu, xu hướng, tổ chức và nhiều hơn nữa. Khám phá các tài nguyên dưới đây.
Hội thảo trực tuyến
Mở rộng quy mô khoa học dữ liệu trong tổ chức của bạn
Trong loạt hội thảo này, Phó Chủ tịch Nghiên cứu Sản phẩm của DataCamp, Ramnath Vaidyanathan, sẽ trình bày khung IPTOP (Hạ tầng, Con người, Công cụ, Tổ chức và Quy trình) để xây dựng chiến lược dữ liệu và mở rộng khoa học dữ liệu một cách có hệ thống trong tổ chức.
- Phần 1 cung cấp tổng quan về khung IPTOP, và cách mỗi yếu tố trong khung kết nối với nhau để cho phép các chiến lược dữ liệu có thể mở rộng.
- Phần 2 tập trung vào các công cụ và hạ tầng cần thiết để mở rộng và dân chủ hóa khoa học dữ liệu, cùng với các thực tiễn tốt nhất khi triển khai.
- Phần 3 đi sâu vào các đánh đổi khi áp dụng những cấu trúc tổ chức khác nhau, các vai trò dữ liệu chủ chốt trong thế kỷ 21, và nhiều nội dung khác.
Trò chuyện thân mật với Zach Dean-Mayer: Về khoa học dữ liệu, GPT-3 và học máy tự động
Khoa học dữ liệu và học máy đã thay đổi căn bản cách chúng ta ra quyết định, xây dựng sản phẩm, và tự động hóa quy trình cũng như luồng công việc. Trong buổi trò chuyện này, Zach Deane-Mayer, Phó Chủ tịch Khoa học Dữ liệu tại DataRobot, sẽ giới thiệu các trường hợp sử dụng nơi khoa học dữ liệu và học máy mang lại giá trị lớn nhất cho tổ chức. Ông cũng chia sẻ góc nhìn về các phát triển mới trong học máy như mô hình GPT-3 của OpenAI và việc dùng học sâu cho dữ liệu dạng bảng, đồng thời bình luận về sự trỗi dậy của học máy tự động qua công việc của ông tại DataRobot.
Xu hướng và dự đoán dữ liệu 2021: Năm của năng lực dữ liệu
Cuộc cách mạng khoa học dữ liệu khiến điều có thể trở nên phổ biến, trao quyền cho các tổ chức và xã hội thông thạo dữ liệu, nơi mọi người đều được trang bị kỹ năng cần thiết để trở thành những công dân và nhân viên có hiểu biết. Trong hội thảo này, Phó Chủ tịch Nghiên cứu Sản phẩm của DataCamp Ramnath Vaidyanathan, Kiến trúc sư Chương trình học Richie Cotton và Nhà truyền bá Khoa học Dữ liệu Adel Nehme sẽ trình bày tám xu hướng lớn về hạ tầng dữ liệu, kỹ năng và công cụ cho năm tới và xa hơn.
Khoa học dữ liệu đang định hình tương lai ngành ô tô như thế nào
Ngành ô tô là một trong những ngành lâu đời nhất của thế giới hiện đại, nhưng còn hơn cả việc sản xuất xe. Mọi chức năng kinh doanh, từ sản xuất đến phát triển ứng dụng di động, đều hiện diện trong ngành. Trong hội thảo này, Michael Crabtree, Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu tại Ford, sẽ điểm qua nhiều trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu nhằm truyền cảm hứng để bạn thách thức những quan niệm cũ trong một ngành truyền thống bằng các cách làm sáng tạo mới để định hình tương lai sản xuất và di chuyển.
Vận hành hóa dữ liệu trong các tổ chức lớn
Các tổ chức lớn vốn khác biệt với startup non trẻ hay thậm chí là công ty vừa. Họ thường tồn tại lâu hơn, có yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt hơn và văn hóa công ty có thể đã hình thành qua nhiều thế hệ. Trong hội thảo này, Maksim Pecherskiy, cựu Giám đốc Dữ liệu của Thành phố San Diego và kỹ sư dữ liệu trưởng cho Development Data Partnership tại Ngân hàng Thế giới, sẽ làm sáng tỏ những thách thức đặc thù khi vận hành hóa khoa học dữ liệu trong các tổ chức lớn, cách các tổ chức lớn có thể khởi động thực hành khoa học dữ liệu nhanh nhất có thể, và các thực tiễn tốt nhất giúp nuôi dưỡng văn hóa dựa trên dữ liệu trong tổ chức lớn.
Dân chủ hóa dữ liệu trong các cơ quan chính phủ
“Dân chủ hóa dữ liệu” là một trong những thuật ngữ phổ biến nhất xoay quanh việc phát triển mức độ trưởng thành dữ liệu của tổ chức. Tham gia cùng Alex Scriven, Nhà khoa học Dữ liệu cao cấp từ Chính quyền New South Wales tại Sydney, Úc, khi anh phân tích ý nghĩa của dân chủ hóa dữ liệu trong môi trường chính phủ. Anh cũng đưa ra các thực tiễn tốt cụ thể, có thể hành động để thúc đẩy dân chủ hóa dữ liệu trong khu vực công và phác thảo một số nghiên cứu tình huống thú vị về những gì có thể xảy ra khi dân chủ hóa trong chính phủ bắt đầu phát huy tác dụng.
Trò chuyện thân mật với Quinn Lathrop: Dẫn dắt Khoa học Dữ liệu tại DataCamp
Khoa học dữ liệu và học máy đã thay đổi căn bản cách chúng ta ra quyết định, xây dựng sản phẩm, và tự động hóa quy trình cũng như luồng công việc. Trong buổi trò chuyện này, Quinn Lathrop, Trưởng bộ phận Khoa học Dữ liệu và Đo lường Tâm lý tại DataCamp, sẽ giới thiệu các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu trong giáo dục và cách khoa học dữ liệu đang cung cấp sức mạnh cho công nghệ giáo dục, các thực tiễn tốt khi cân bằng mục tiêu sản phẩm với mục tiêu nghiên cứu, vai trò của đội ngũ dữ liệu trong việc xây dựng văn hóa dữ liệu, và tổng quan về khoa học dữ liệu đứng sau DataCamp.
Kể chuyện để khoa học dữ liệu tạo tác động lớn hơn
Khi các nhóm khoa học dữ liệu tìm cách mở rộng tác động trong toàn tổ chức, các nhà khoa học dữ liệu thường dành nhiều thời gian tối ưu và tinh chỉnh mô hình. Quá thường xuyên, họ lại bỏ qua tiêu chí lựa chọn quan trọng nhất để mở rộng khoa học dữ liệu: sự chấp nhận của người dùng cuối. Trong hội thảo này, chúng tôi trình bày cách kể chuyện giúp các nhóm dữ liệu đưa cùng một sự thật lên bàn, nhưng cung cấp một khung rõ ràng để làm nổi bật những khía cạnh có tác động nhất trong công việc của họ. Chúng tôi chia sẻ một số mẹo và thủ thuật bằng các ví dụ thực tế về cách thuyết phục những người dùng cuối hoài nghi nhất.
Lộ trình đến năng lực dữ liệu
Trong hội thảo này, Phó Chủ tịch Nghiên cứu Sản phẩm của DataCamp, Ramnath Vaidyanathan, phân tích bốn giai đoạn trưởng thành dữ liệu mà tổ chức sẽ trải qua, từ phản ứng với dữ liệu đến mở rộng dữ liệu, tiến bộ dữ liệu và thông thạo dữ liệu. Ông cũng làm rõ các đặc trưng xác định của mỗi giai đoạn trưởng thành dữ liệu theo Hạ tầng, Con người, Công cụ, Tổ chức và Quy trình. Cuối cùng, ông nêu ra các bước tổ chức cần thực hiện để chuyển từ giai đoạn này sang giai đoạn khác.
Những điều lãnh đạo L&D cần biết về năng lực dữ liệu
Mặc dù có thể có nhiều nguyên nhân khiến các chương trình chuyển đổi số thất bại, một lý do then chốt là không nhận ra rằng chuyển đổi dữ liệu bền vững trên toàn tổ chức là điều kiện tiên quyết cho chuyển đổi số thành công. Việc đầu tư vào công cụ và hạ tầng để kích hoạt chuyển đổi dữ liệu trên toàn tổ chức khá đơn giản, nhưng trụ cột thách thức nhất là khoảng cách kỹ năng đang tăng trong phân tích dữ liệu và năng lực dữ liệu. Trong hội thảo này, chúng tôi sẽ đề cập đến tất cả các năng lực cốt lõi về năng lực dữ liệu trong tổ chức. Chúng tôi cũng phân tích các chân dung dữ liệu quan trọng có trong mọi tổ chức, cho phép các nhóm học tập và phát triển mở rộng lộ trình học tập cá nhân hóa cho nhân sự một cách có hệ thống.
Đào tạo lực lượng lao động để bứt phá trong kỷ nguyên dữ liệu
Tương lai của công việc là dữ liệu. Khi lượng dữ liệu trên thế giới tăng theo cấp số nhân, học kỹ năng khoa học dữ liệu ngày càng quan trọng đối với chuyên gia ở mọi ngành để đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. Để đáp ứng nhu cầu này, các chuyên gia đào tạo cần nhanh chóng phát triển các chương trình đào tạo khoa học dữ liệu có thể mở rộng, chất lượng cao và dùng dữ liệu để đo lường hiệu quả đào tạo. Tìm hiểu cách Bloomberg hợp tác với DataCamp để triển khai một chương trình học kết hợp, tập trung giảng dạy công nghệ dữ liệu cho hàng trăm nhân viên trong bộ phận Dữ liệu Toàn cầu của Bloomberg trên khắp thế giới.
Sách trắng
Xu hướng và dự đoán dữ liệu 2021: Năm của năng lực dữ liệu
Năm nay, chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một sự tăng tốc mạnh mẽ. Các tổ chức trên toàn cầu đang tìm cách gia tăng khả năng chống chịu số và trở nên dựa trên dữ liệu hơn trong quá trình đó. Cuộc cách mạng khoa học dữ liệu luôn biến điều bất khả thi thành khả thi. Tuy nhiên, cuộc cách mạng thực sự khiến điều khả thi trở nên phổ biến, trao quyền cho các tổ chức và xã hội thông thạo dữ liệu, nơi mọi người đều được trang bị các kỹ năng cần thiết để trở thành những công dân và nhân viên có hiểu biết.
Cẩm nang về mã nguồn mở trong khoa học dữ liệu
Trong vài thập kỷ qua, công nghệ số đã hoàn toàn thay đổi cách chúng ta sống. Từ cách giao tiếp đến cách tiến hành kinh doanh, phần mềm đã làm thay đổi cách tạo ra giá trị ngày nay. Một trong những chất xúc tác quan trọng nhất cho việc chấp nhận và phát triển công nghệ số là phần mềm mã nguồn mở, thứ sẽ trao quyền cho các tổ chức tận dụng tối đa dữ liệu của mình và tạo ra các giải pháp, quy trình, sản phẩm mang tính chuyển đổi với học máy và khoa học dữ liệu. Khám phá mọi điều bạn cần biết về mã nguồn mở trong khoa học dữ liệu trong cẩm nang mới độc quyền của chúng tôi.
Điểm khác biệt then chốt giữa các bên tạo đột phá và những người đi trước không nằm ở công nghệ mà ở văn hóa dựa trên dữ liệu, những insight họ rút ra khi xem xét và lặp lại dịch vụ, và kỹ năng năng lực dữ liệu họ bồi đắp. Để trở nên thông thạo dữ liệu, các tổ chức đang tham gia nâng cao kỹ năng về năng lực dữ liệu và các lãnh đạo L&D trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược dài hạn của nhiều tổ chức. Trong sách trắng này, chúng tôi làm rõ các công cụ dữ liệu được các chuyên gia dữ liệu sử dụng trong mọi tổ chức dựa trên dữ liệu, và đề xuất một chiến lược học tập và phát triển dựa trên chân dung với tám chân dung chủ chốt cần cân nhắc.
Cẩm nang nâng cao kỹ năng cho nhà lãnh đạo dữ liệu
Để trở nên thông thạo dữ liệu, các tổ chức đang tham gia nâng cao kỹ năng về năng lực dữ liệu và các nhà lãnh đạo dữ liệu là thành phần không thể thiếu trong chiến lược dài hạn của tổ chức. Trong sách trắng này, chúng tôi làm rõ các công cụ dữ liệu được các chuyên gia dữ liệu sử dụng trong mọi tổ chức dựa trên dữ liệu, và đề xuất một chiến lược học tập và phát triển dựa trên chân dung với tám chân dung chủ chốt cần cân nhắc cho việc nâng cao kỹ năng ở các vai trò dữ liệu.
Chuyển đổi số trong tài chính: Nâng cao kỹ năng cho kỷ nguyên dữ liệu
Mặc dù tuân thủ, chất lượng dữ liệu và hạ tầng là những thách thức chính cản trở việc vận hành hóa khoa học dữ liệu ở quy mô lớn, không thách thức nào cấp bách hơn khoảng cách kỹ năng về năng lực dữ liệu. Trong sách trắng này, chúng tôi nêu bật các thách thức đặc thù khi nâng cao kỹ năng về năng lực dữ liệu trong lĩnh vực tài chính, các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu có tác động cao mà tổ chức dịch vụ tài chính có thể bắt đầu áp dụng ngay hôm nay, và những kỹ năng cần thiết để khởi động chúng.