您的组织是否希望引领数字趋势与创新？那么您需要一套可落地的成功数据战略。我们近期发布了关于数据战略、趋势、组织等方面的优质内容。请查看下方资源。
网络研讨会
在您的组织中扩展数据科学
在此系列研讨会中，DataCamp 产品研究副总裁 Ramnath Vaidyanathan 将讲解我们的 IPTOP 框架（基础设施、人员、工具、组织与流程），用于构建数据战略并在组织内系统性地扩展数据科学。
- 第一部分概述了 IPTOP 框架，以及框架中各要素如何协同，支持可扩展的数据战略。
- 第二部分聚焦于扩展与普及数据科学所需的工具与基础设施，并分享实施的最佳实践。
- 第三部分更深入地探讨采用不同组织结构的取舍、21 世纪的关键数据角色等主题。
数据科学和机器学习从根本上改变了我们做出决策、打造产品以及自动化工作流与流程的方式。在这场炉边谈话中，DataRobot 数据科学副总裁 Zach Deane-Mayer 将带我们了解数据科学与机器学习为组织带来最大价值的应用场景。他还将分享对机器学习新进展的见解，例如 OpenAI 的 GPT-3 模型与针对表格数据的深度学习应用，并结合其在 DataRobot 的工作，点评自动化机器学习的兴起。
数据科学革命让“可行”变得普及，促成数据流利的组织与社会，让每个人都具备成为明智公民与员工所需的技能。在本次研讨会中，DataCamp 产品研究副总裁 Ramnath Vaidyanathan、课程架构师 Richie Cotton 与数据科学布道者 Adel Nehme 将解读来年及更长期在数据基础设施、技能与工具方面的八大趋势。
汽车业是现代世界最古老的行业之一，但它远不止于造车。从制造到移动应用开发，几乎所有业务职能都存在于汽车产业链中。在本次研讨会中，福特首席数据科学家 Michael Crabtree 将回顾各类数据科学用例，启发您用全新的创新方式在传统行业中挑战固有观念，塑造制造与出行的未来。
大型组织与初创企业或中型公司有本质不同：通常历史更久、合规更严格、企业文化可追溯数代。在本次研讨会中，前圣迭戈市首席数据官、现世界银行 Development Data Partnership 首席数据工程师 Maksim Pecherskiy 将解析在大型组织中将数据科学落地的独特挑战、如何尽快启动数据科学实践、以及促进数据驱动文化的最佳实践。
“数据民主化”是组织数据成熟度发展中最热门的概念之一。来自澳大利亚悉尼新南威尔士州政府的高级数据科学家 Alex Scriven 将剖析在政府环境中数据民主化的含义。他还将提供具体可行的最佳实践，以推动政府中的数据民主化，并通过有趣的案例展示当民主化在政府中落地后会发生什么。
数据科学与机器学习从根本上改变了我们做出决策、打造产品以及自动化工作流与流程的方式。在这场炉边谈话中，DataCamp 数据科学与测评学负责人 Quinn Lathrop 将带我们了解数据科学在教育领域的用例、数据科学如何为教育科技赋能、在平衡产品目标与研究目标时的最佳实践、数据团队在打造数据文化中的角色，以及驱动 DataCamp 的数据科学全景。
当数据科学团队寻求在全组织范围内扩大影响时，数据科学家常常花大量时间优化与打磨模型。但他们也常常忽视扩展数据科学影响最关键的评判标准之一：终端用户的认可。在本次研讨会中，我们将阐述故事化表达如何帮助数据团队在“事实不变”的前提下，提供清晰框架，突出工作中最具影响力的要点。我们还将通过真实案例分享一些说服最怀疑的终端用户的技巧与方法。
在本次研讨会中，DataCamp 产品研究副总裁 Ramnath Vaidyanathan 将拆解组织经历的数据成熟度四个阶段：被动响应、扩展推进、进取提升与流利精通。他还将从基础设施、人员、工具、组织与流程五个维度，解释每个成熟阶段的界定特征。最后，他将揭示组织从一个成熟阶段迈向下一个阶段所需采取的步骤。
数字化转型失败的原因可能有很多，但关键原因之一是未能认识到：要成功实现数字化转型，必须先实现可持续的全组织数据转型。为组织范围的数据转型投资工具与基础设施相对直接，但最具挑战性的支柱是弥合数据分析与数据流利度的技能差距。在本次研讨会中，我们将讨论组织内所有关键的数据流利度能力领域；同时拆解每个组织中常见的关键数据画像，帮助学习与发展团队系统性地为员工规模化定制个性化学习路径。
工作的未来属于数据。随着全球数据量呈指数级增长，学习数据科学技能对各行各业的专业人士而言愈发重要，这能帮助他们做出数据驱动的业务决策。为满足这一需求，学习从业者需要迅速打造可扩展、高质量的数据科学培训项目，并用数据衡量培训成效。了解 Bloomberg 如何与 DataCamp 合作，向其全球数据组织的数百名员工提供聚焦数据技术的混合式学习项目。
白皮书
今年，我们正站在加速变革的临界点。全球各组织都希望提升数字韧性，并在此过程中变得更加数据驱动。数据科学革命一向让不可能成为可能。然而，真正的革命在于让“可能”走向普及，促成数据流利的组织与社会，让每个人都具备成为明智公民与员工所需的技能。
过去几十年间，数字技术彻底改变了我们的生活方式。从交流沟通到商业运作，软件重塑了当今价值创造的模式。推动数字技术被采纳与发展的重要催化剂之一是开源软件。借助开源，组织能够最大化利用数据，并通过机器学习与数据科学打造变革性的解决方案、流程与产品。在我们的全新独家指南中，了解关于数据科学开源的一切关键信息。
颠覆者与守成者之间的关键差异并不在于技术本身，而在于其数据驱动文化、在审视并迭代服务时从数据中提炼的洞察，以及他们所培养的数据流利度技能。为实现数据流利，组织正大力开展数据流利度提升（upskilling），L&D 领导者也成为众多组织长期战略中不可或缺的一环。在本白皮书中，我们将解析任何数据驱动组织中的数据专业人士所使用的数据工具，并提出基于人物画像的学习与发展战略，给出八个需要重点考虑的画像。
为实现数据流利，组织正在推进相关的能力提升，数据领导者亦成为组织长期战略中的关键角色。在本白皮书中，我们将解析任何数据驱动组织中数据专业人士所使用的数据工具，并提出基于人物画像的学习与发展战略，给出在数据岗位开展能力提升时需重点考虑的八个画像。
尽管合规、数据质量与基础设施是在大规模落地数据科学时必须面对的关键挑战，但比这些更紧迫的挑战是数据流利度的技能缺口。在本白皮书中，我们将概述金融行业在提升数据流利度方面的独特挑战、金融服务机构当下即可落地的高影响力数据科学用例，以及启动这些用例所需的技能。
您的组织是否希望引领数字趋势与创新？那么您需要一套可落地的成功数据战略。我们近期发布了关于数据战略、趋势、组织等方面的优质内容。请查看下方资源。
网络研讨会
在您的组织中扩展数据科学
在此系列研讨会中，DataCamp 产品研究副总裁 Ramnath Vaidyanathan 将讲解我们的 IPTOP 框架（基础设施、人员、工具、组织与流程），用于构建数据战略并在组织内系统性地扩展数据科学。
炉边谈话：与 Zach Dean-Mayer 探讨数据科学、GPT-3 与自动化机器学习
数据科学和机器学习从根本上改变了我们做出决策、打造产品以及自动化工作流与流程的方式。在这场炉边谈话中，DataRobot 数据科学副总裁 Zach Deane-Mayer 将带我们了解数据科学与机器学习为组织带来最大价值的应用场景。他还将分享对机器学习新进展的见解，例如 OpenAI 的 GPT-3 模型与针对表格数据的深度学习应用，并结合其在 DataRobot 的工作，点评自动化机器学习的兴起。
数据趋势与预测 2021：数据流利度之年
数据科学革命让“可行”变得普及，促成数据流利的组织与社会，让每个人都具备成为明智公民与员工所需的技能。在本次研讨会中，DataCamp 产品研究副总裁 Ramnath Vaidyanathan、课程架构师 Richie Cotton 与数据科学布道者 Adel Nehme 将解读来年及更长期在数据基础设施、技能与工具方面的八大趋势。
数据科学如何驱动汽车行业的未来
汽车业是现代世界最古老的行业之一，但它远不止于造车。从制造到移动应用开发，几乎所有业务职能都存在于汽车产业链中。在本次研讨会中，福特首席数据科学家 Michael Crabtree 将回顾各类数据科学用例，启发您用全新的创新方式在传统行业中挑战固有观念，塑造制造与出行的未来。
在大型组织中将数据落地运营
大型组织与初创企业或中型公司有本质不同：通常历史更久、合规更严格、企业文化可追溯数代。在本次研讨会中，前圣迭戈市首席数据官、现世界银行 Development Data Partnership 首席数据工程师 Maksim Pecherskiy 将解析在大型组织中将数据科学落地的独特挑战、如何尽快启动数据科学实践、以及促进数据驱动文化的最佳实践。
在政府机构中实现数据民主化
“数据民主化”是组织数据成熟度发展中最热门的概念之一。来自澳大利亚悉尼新南威尔士州政府的高级数据科学家 Alex Scriven 将剖析在政府环境中数据民主化的含义。他还将提供具体可行的最佳实践，以推动政府中的数据民主化，并通过有趣的案例展示当民主化在政府中落地后会发生什么。
炉边谈话：与 Quinn Lathrop 畅谈如何领导 DataCamp 的数据科学
数据科学与机器学习从根本上改变了我们做出决策、打造产品以及自动化工作流与流程的方式。在这场炉边谈话中，DataCamp 数据科学与测评学负责人 Quinn Lathrop 将带我们了解数据科学在教育领域的用例、数据科学如何为教育科技赋能、在平衡产品目标与研究目标时的最佳实践、数据团队在打造数据文化中的角色，以及驱动 DataCamp 的数据科学全景。
用故事讲述打造更有影响力的数据科学
当数据科学团队寻求在全组织范围内扩大影响时，数据科学家常常花大量时间优化与打磨模型。但他们也常常忽视扩展数据科学影响最关键的评判标准之一：终端用户的认可。在本次研讨会中，我们将阐述故事化表达如何帮助数据团队在“事实不变”的前提下，提供清晰框架，突出工作中最具影响力的要点。我们还将通过真实案例分享一些说服最怀疑的终端用户的技巧与方法。
通往数据流利度之路
在本次研讨会中，DataCamp 产品研究副总裁 Ramnath Vaidyanathan 将拆解组织经历的数据成熟度四个阶段：被动响应、扩展推进、进取提升与流利精通。他还将从基础设施、人员、工具、组织与流程五个维度，解释每个成熟阶段的界定特征。最后，他将揭示组织从一个成熟阶段迈向下一个阶段所需采取的步骤。
L&D 领导者需要了解的数据流利度要点
数字化转型失败的原因可能有很多，但关键原因之一是未能认识到：要成功实现数字化转型，必须先实现可持续的全组织数据转型。为组织范围的数据转型投资工具与基础设施相对直接，但最具挑战性的支柱是弥合数据分析与数据流利度的技能差距。在本次研讨会中，我们将讨论组织内所有关键的数据流利度能力领域；同时拆解每个组织中常见的关键数据画像，帮助学习与发展团队系统性地为员工规模化定制个性化学习路径。
培训您的员工队伍，在数据驱动时代脱颖而出
工作的未来属于数据。随着全球数据量呈指数级增长，学习数据科学技能对各行各业的专业人士而言愈发重要，这能帮助他们做出数据驱动的业务决策。为满足这一需求，学习从业者需要迅速打造可扩展、高质量的数据科学培训项目，并用数据衡量培训成效。了解 Bloomberg 如何与 DataCamp 合作，向其全球数据组织的数百名员工提供聚焦数据技术的混合式学习项目。
白皮书
数据趋势与预测 2021：数据流利度之年
今年，我们正站在加速变革的临界点。全球各组织都希望提升数字韧性，并在此过程中变得更加数据驱动。数据科学革命一向让不可能成为可能。然而，真正的革命在于让“可能”走向普及，促成数据流利的组织与社会，让每个人都具备成为明智公民与员工所需的技能。
数据科学中的开源指南
过去几十年间，数字技术彻底改变了我们的生活方式。从交流沟通到商业运作，软件重塑了当今价值创造的模式。推动数字技术被采纳与发展的重要催化剂之一是开源软件。借助开源，组织能够最大化利用数据，并通过机器学习与数据科学打造变革性的解决方案、流程与产品。在我们的全新独家指南中，了解关于数据科学开源的一切关键信息。
颠覆者与守成者之间的关键差异并不在于技术本身，而在于其数据驱动文化、在审视并迭代服务时从数据中提炼的洞察，以及他们所培养的数据流利度技能。为实现数据流利，组织正大力开展数据流利度提升（upskilling），L&D 领导者也成为众多组织长期战略中不可或缺的一环。在本白皮书中，我们将解析任何数据驱动组织中的数据专业人士所使用的数据工具，并提出基于人物画像的学习与发展战略，给出八个需要重点考虑的画像。
数据领导者的能力提升指南
为实现数据流利，组织正在推进相关的能力提升，数据领导者亦成为组织长期战略中的关键角色。在本白皮书中，我们将解析任何数据驱动组织中数据专业人士所使用的数据工具，并提出基于人物画像的学习与发展战略，给出在数据岗位开展能力提升时需重点考虑的八个画像。
金融行业的数字化转型：数据驱动时代的能力提升
尽管合规、数据质量与基础设施是在大规模落地数据科学时必须面对的关键挑战，但比这些更紧迫的挑战是数据流利度的技能缺口。在本白皮书中，我们将概述金融行业在提升数据流利度方面的独特挑战、金融服务机构当下即可落地的高影响力数据科学用例，以及启动这些用例所需的技能。