什么是数据与AI技能能力框架？
数据与AI技能能力框架是一种全面且结构化的方法，旨在识别、培养与评估组织内进行高效数据分析、数据管理与AI应用所需的关键技能与能力。
它为个人与团队提供路线图，明确不同熟练度水平所需的具体技能，确保员工具备应对当前与未来数据与AI领域挑战的能力。该框架有助于组织开展战略性人才规划、人才发展，并整体提升其数据与AI能力。
DataCamp 的数据与AI技能能力框架一览
从本质上讲，DataCamp 的数据与AI能力框架将技能与能力划分为若干关键领域，这些领域对有效利用数据与AI技术至关重要。正如我们在数据素养指南中所探讨的，这些领域通常包括：
用数据与AI进行沟通
用数据与AI进行沟通，指的是能够有效解读、展示并与多元受众讨论数据驱动洞察与AI发现。
这一能力包括制作清晰有力的可视化、以通俗方式阐释复杂概念，以及借助叙事传达数据与AI成果的重要意义。
其核心在于弥合技术与非技术相关方之间的鸿沟，确保数据驱动决策易于理解且可付诸行动。
以数据进行阅读
以数据进行阅读，指的是理解并解读各种形式数据的能力。它涉及对数据源的批判性分析，识别数据集中的模式、趋势与异常，并理解数据背后所传达的故事。
这种能力对各层级专业人士都至关重要，使其能够质疑数据的质量与相关性、理解语境，并得出引导进一步探索的初步结论。
以数据与AI进行推理
以数据与AI进行推理，包含将逻辑与分析性思维应用于数据与AI输出的能力。这包括提出假设、开展实验，并使用统计方法验证发现。
它同样涉及伦理推理，考量数据与AI应用的更广泛影响，并做出符合伦理标准与社会价值的决策。这一能力对于构建稳健的数据模型、解读AI预测并基于数据做出明智且合乎伦理的决策至关重要。
与数据与AI协作
与数据与AI协作，指的是亲身动手的技能与技术能力，能够对数据进行处理、分析并获得洞察，同时开发、部署与管理AI系统。
这一能力覆盖广泛技能范围，从数据预处理与清洗到高级机器学习与AI技术。它还包括使用各类工具与技术、在数据与AI项目中协作，以及持续适应该领域的新方法与新创新。
拆解关键数据与AI技能
在对数据能力框架的关键方面有了总体认识后，让我们进一步探讨各项细节。这将帮助我们更清晰地了解专业人士在数据与AI培训中需要发展的能力。
用数据与AI进行沟通
- 数据叙事：有效传达数据分析中的洞察与发现的艺术。
- 理解数据科学概念：对数据科学领域使用的方法、理论与工具有所了解并能进行交流。
- 理解数据工程概念：熟悉设计、构建与维护数据管道与基础设施所涉及的流程与技术。
- 理解机器学习概念：了解机器学习的可能性与局限，以及用于训练与运行预测模型的技术。
- 理解AI概念：熟悉诸如 ChatGPT、大型语言模型与生成式AI等关键AI 技术。
- AI 的商业应用：了解如何利用AI 与大型语言模型为业务创造价值。
以数据进行阅读
- 解读数据洞察与可视化：能够理解并消化基于数据的发现及其呈现方式。
- 数据驱动决策：使用数据与分析来指导业务决策。
以数据与AI进行推理
- 业务分析：利用数据与分析理解并改进业务流程与运营。
- 统计分析：使用统计方法来分析数据并进行推断。
- 基于数据的报告：以清晰简明的方式呈现数据驱动的发现与洞察。
与数据与AI协作
- 数据整理与处理：对数据进行转换与组织以便分析。
- 预测建模与机器学习：训练并使用预测模型来预测未来事件。
- 数据工程：为数据的采集、存储与分析设计与构建基础设施与流程。
- 编程：掌握编程语言以执行与数据相关的任务。
- 数据导入与清洗：从多种来源读取数据，并确保其不存在数据质量问题。
- 数据可视化与仪表板设计：创建数据的图形化呈现，并设计交互式仪表板用于数据探索与分析。
- 开发AI系统：构建可投产的AI应用，并针对特定用例构建与微调大型语言模型。
- 负责任的AI：理解使用AI的伦理影响并以负责任的方式运用AI。
- 使用与引导AI系统：利用 ChatGPT 与其他大型语言模型自动化日常任务并提升流程效率。
数据与AI技能能力框架速查表与模板
我们已经概述了数据能力框架的要点，并附上了一些可帮助您的团队构建所需技能的资源。为便于您以更结构化的方式起步，我们提供了速查表与模板，帮助您最大化投入产出。
数据与AI技能能力框架速查表
鉴于数据与AI技能能力会因岗位而显著不同，务必针对组织内各类角色的具体需求，量身定制技能提升与发展路径。
为助您理清思路，我们制作了一份全面的速查表，分解了参与数据与AI项目的各类角色所需的关键能力。您可以免费下载安装速查表！
数据与AI技能能力框架模板
每家组织都有其独特的挑战、目标与人员动态。用一种模式覆盖所有情形，往往难以有效构建数据与AI能力。
为适配不同组织的多样化需求与结构，我们提供了一份可编辑的数据与AI技能能力框架模板供您下载。
借助 DataCamp 构建贵组织的数据技能
数据与AI技能能力框架是组织驾驭数字化复杂格局的宝贵工具。通过界定关键能力并提供系统化的技能发展路径，该框架为打造精通数据的员工队伍奠定基础，助力业务成功。
在 DataCamp，我们已与 4000+ 家组织合作，包括 Allianz、CBRE、Specsavers、Marks & Spencer、Colgate、Google 等，共同推进其数据与AI技能提升项目。欢迎联系团队，了解更多我们的项目。
数据能力框架常见问答
在组织中实施数据与AI技能能力框架的主要好处是什么？
实施数据与AI技能能力框架，可帮助组织系统性地培养与衡量关键技能，从而提升数据素养、改进决策并增强创新能力。它亦有助于战略性人才规划，确保员工有能力应对未来在数据与AI领域的挑战。
组织如何评估当前的数据与AI能力水平？
组织可以通过自评问卷、技能审计、绩效评估以及与行业标准进行对标来评估当前能力水平。借助如 DataCamp 等工具与平台，可获得现有技能的详细洞察并识别改进空间。
组织内哪些角色最能从数据与AI技能能力框架中受益？
各层级的岗位都能从数据与AI技能能力框架中受益，包括数据科学家、数据工程师、业务分析师、IT 专业人士，甚至需要进行数据驱动决策的非技术岗位。将框架针对具体角色进行定制，能确保每位团队成员发展其岗位所需的相关技能。
数据素养与数据能力有何区别？
数据素养指阅读、理解与解读数据的能力；而数据能力涵盖更广泛的技能，包括数据处理、分析、可视化，以及将数据洞察用于解决问题与做出决策的能力。数据能力框架既覆盖数据素养，也涵盖高效开展数据与AI工作所需的技术技能。
中小企业（SMEs）是否也能从数据与AI技能能力框架中受益？
是的，中小企业同样能从实施数据与AI技能能力框架中受益匪浅。它有助于简化数据运营、做出更明智的决策，并通过有效利用数据与AI技术保持竞争力。定制化框架可针对中小企业的特定需求与约束条件。
Adel 是一位数据科学教育者、演讲者，以及 DataCamp 的媒体副总裁。他推出了多门关于数据分析、机器学习和数据工程的课程与直播培训，热衷于在组织内推广数据技能与数据素养，并关注技术与社会的交汇。他拥有数据科学与商业分析硕士学位。闲暇时，您常能发现他陪他的猫 Louis 一起玩耍。
在当今世界，利用数据与人工智能（AI）的能力不仅是优势，更是志在引领所属领域的组织所必需具备的条件。数据分析与AI技术的快速发展，要求员工既要熟悉这些技术，又要能够熟练运用它们来推动创新与战略决策。
在这一关键拐点上，数据与AI技能能力框架应运而生，它为识别、培养并衡量组织的数据与AI技能提供了系统化的方法。您可通过我们的组织数据能力网络研讨会深入了解该主题。