每家组织都在致力于成为数据驱动型组织。要实现这一点，您需要掌握最新洞察与趋势，了解如何打造数据转型项目、在团队内规模化数据素养，并建立可持续的数据文化。过去一年中，我们发布了多场网络研讨会与白皮书，汇集了引领行业的思想领袖在构建数据驱动型组织方面的洞察。
网络研讨会
在这套三部分的网络研讨会中，DataCamp 产品研究副总裁 Ramnath Vaidyanathan 介绍了我们专有的 IPTOP 框架（基础设施、人员、工具、组织与流程），用于打造数据驱动型组织。第 1 部分概述框架的所有要素，第 2 部分深入探讨基础设施与工具，第 3 部分深入探讨人员、组织模型与流程。以上研讨会均无需邮箱注册，页面提供精彩要点与文字实录。
在本次研讨会中，彭博的数据素养倡导者兼高级风险架构师 Marc Wintjen 探讨了数据素养如何让具备不同技术背景的团队更好协作，并深入挖掘数据背后的“为什么”。他还分享了在何时采用何种数据可视化最具洞察，以及如何在此过程中成为出色的数据讲述者。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中嵌入了丰富的可视化内容。
在本次研讨会中，Allianz Benelux 的区域首席数据与分析官分享了将大型企业转型为数据驱动型组织的方方面面。其核心观点是：成为数据驱动并非只是技术投资，还需要推进文化变革项目。研讨会提供了大量可供其他数据领导者借鉴的洞见与经验，尤其是如何将数据技能学院落地运营。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中包含丰富的可视化、电影引用与示例。
没有恰当的包装与呈现，数据洞察难以被真正消化。这就是为什么数据叙事正成为区分能创造影响的团队与难以被采纳的团队的关键能力。在本次研讨会中，德勤的机器学习负责人 Gert de Geyter 与数据科学家 Bhavya Dwivedi 讲解了如何通过引人入胜的可视化与叙事技巧来讲好数据故事。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中包含丰富的可视化与案例研究。
如果数据不可信，它就无法被利用；而数据治理正是构建全组织数据信任的方式。在本次研讨会中，微软高级数据科学家 Aaren Stubberfield 概述了如何在组织内建立数据治理项目，以及在为成功的数据治理项目打造通用数据语言时，数据素养所发挥的作用。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中包含多样的可视化与案例研究。
在数据驱动型组织中，并非人人都需要编程，但这并不意味着您的团队无法获取海量数据洞察。在本次研讨会中，DataCamp 高级课程经理 Carl Rosseel 阐述了商业智能在大规模实现数据驱动决策中的作用。更具体地说，他指出业务分析师与数据分析师是数据驱动型组织的中坚力量，而 Tableau、Power BI 等 BI 工具如何为他们的工作流程提效赋能。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中包含多样的可视化与仪表板示例。
上面的“扩展数据科学”系列很好地勾勒了在转型为数据驱动型组织时需要拉动的各项杠杆。然而，您应当何时优先哪一项？这就涉及数据成熟度。组织情况各不相同，且没有任何组织处在同一成熟度位置。因此，在本次研讨会中，我们基于不同成熟度水平，分别给出在基础设施、人员、工具、组织与流程方面应采取的步骤。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中包含多样的可视化与仪表板示例。
要让组织成为数据驱动，就需要提升其数据素养。在与彭博与 NatWest 的学习与发展负责人进行的圆桌讨论中，我们探讨了他们如何通过有针对性的技能提升项目来提高组织的数据素养，并分享了构建学习型文化的最佳实践。
新冠疫情凸显了在生产环境中监控模型以应对数据漂移的重要性，并强调了需要可扩展的方法与路径，以缩短从试验到部署的时间。这正是 MLOps 发挥作用的地方。在本次研讨会中，Noah Gift 阐述了 MLOps 的重要性及其在各类数据团队中的日益重要，并演示了在 AWS 上部署机器学习模型的简易工作流。
医疗健康是最依赖数据的行业之一，这意味着数据科学在该领域大有可为。除了帮助医疗机构加速价值交付并为消费者创造新价值之外，医疗健康领域的数据科学还有潜力挽救数十万人的生命。然而，如果缺乏具备数据素养的医疗健康从业者，这一切都难以实现。在本次研讨会中，我们概述了数据科学如何在制药、患者护理、保险等领域推动变革，并进一步说明该领域的组织如何提升数据素养。
全球各国正陆续推出 AI 战略，力图在第四次工业革命中占据领先地位。关键一环是为当下劳动力配备面向未来所需的技能。在这场炉边谈话中，我们与 AI Singapore 的 AI 创新总监 Laurence Liew 以及 AI 创新高级副主任 Koo Sengmeng 探讨了他们如何推出覆盖社会各个层面的全国性 AI 技能提升项目。
与私营部门一样，政府机构通过推广数据科学的普及也能获得巨大的收益。在本次研讨会中，新南威尔士州政府高级数据科学家 Alex Scriven 讨论了普及数据访问与数据技能如何帮助政府机构以更少资源更快更好地开展工作。
白皮书
组织并不相同，且没有任何组织处在数据成熟度光谱的同一位置。因此，在本白皮书中，我们梳理了组织经历的不同成熟阶段，并基于不同成熟度水平，讨论在基础设施、人员、工具、组织与流程方面应采取的步骤。
在 70 多期节目中，DataFramed 邀请了各领域的行业思想领袖，讨论产业中的数据科学、打造数据文化、组织数据团队、创造影响等诸多主题。在本白皮书中，您将看到我们对过去一年最喜爱节目中的洞见进行的提炼与总结。您将听到来自数据初创公司 CEO、企业与政府 CDO，以及数据领导者们在广泛主题上的观点。
L&D 领导者正着手开展近几十年来规模最大的技能提升行动。数据流利度是各组织在未来几年最希望构建的核心能力。在本白皮书中，我们提供了一份无术语负担的指南，概述了数据科学中的八类学习者画像及其所需掌握的知识，并描述了数据专业人士需要了解的所有工具。
每家组织都在致力于成为数据驱动型组织。要实现这一点，您需要掌握最新洞察与趋势，了解如何打造数据转型项目、在团队内规模化数据素养，并建立可持续的数据文化。过去一年中，我们发布了多场网络研讨会与白皮书，汇集了引领行业的思想领袖在构建数据驱动型组织方面的洞察。
网络研讨会
在您的组织中扩展数据科学（第 1 部分、第 2 部分、第 3 部分）
在这套三部分的网络研讨会中，DataCamp 产品研究副总裁 Ramnath Vaidyanathan 介绍了我们专有的 IPTOP 框架（基础设施、人员、工具、组织与流程），用于打造数据驱动型组织。第 1 部分概述框架的所有要素，第 2 部分深入探讨基础设施与工具，第 3 部分深入探讨人员、组织模型与流程。以上研讨会均无需邮箱注册，页面提供精彩要点与文字实录。
以数据素养弥合沟通鸿沟
在本次研讨会中，彭博的数据素养倡导者兼高级风险架构师 Marc Wintjen 探讨了数据素养如何让具备不同技术背景的团队更好协作，并深入挖掘数据背后的“为什么”。他还分享了在何时采用何种数据可视化最具洞察，以及如何在此过程中成为出色的数据讲述者。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中嵌入了丰富的可视化内容。
构建数据文化
在本次研讨会中，Allianz Benelux 的区域首席数据与分析官分享了将大型企业转型为数据驱动型组织的方方面面。其核心观点是：成为数据驱动并非只是技术投资，还需要推进文化变革项目。研讨会提供了大量可供其他数据领导者借鉴的洞见与经验，尤其是如何将数据技能学院落地运营。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中包含丰富的可视化、电影引用与示例。
用故事提升数据科学影响力
没有恰当的包装与呈现，数据洞察难以被真正消化。这就是为什么数据叙事正成为区分能创造影响的团队与难以被采纳的团队的关键能力。在本次研讨会中，德勤的机器学习负责人 Gert de Geyter 与数据科学家 Bhavya Dwivedi 讲解了如何通过引人入胜的可视化与叙事技巧来讲好数据故事。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中包含丰富的可视化与案例研究。
数据治理如何赋能可扩展的数据科学
如果数据不可信，它就无法被利用；而数据治理正是构建全组织数据信任的方式。在本次研讨会中，微软高级数据科学家 Aaren Stubberfield 概述了如何在组织内建立数据治理项目，以及在为成功的数据治理项目打造通用数据语言时，数据素养所发挥的作用。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中包含多样的可视化与案例研究。
用商业智能充分释放组织数据价值
在数据驱动型组织中，并非人人都需要编程，但这并不意味着您的团队无法获取海量数据洞察。在本次研讨会中，DataCamp 高级课程经理 Carl Rosseel 阐述了商业智能在大规模实现数据驱动决策中的作用。更具体地说，他指出业务分析师与数据分析师是数据驱动型组织的中坚力量，而 Tableau、Power BI 等 BI 工具如何为他们的工作流程提效赋能。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中包含多样的可视化与仪表板示例。
通向数据流利度之路
上面的“扩展数据科学”系列很好地勾勒了在转型为数据驱动型组织时需要拉动的各项杠杆。然而，您应当何时优先哪一项？这就涉及数据成熟度。组织情况各不相同，且没有任何组织处在同一成熟度位置。因此，在本次研讨会中，我们基于不同成熟度水平，分别给出在基础设施、人员、工具、组织与流程方面应采取的步骤。该研讨会无需邮箱注册，文字实录中包含多样的可视化与仪表板示例。
圆桌：数据驱动时代的学习与发展（L&D）
要让组织成为数据驱动，就需要提升其数据素养。在与彭博与 NatWest 的学习与发展负责人进行的圆桌讨论中，我们探讨了他们如何通过有针对性的技能提升项目来提高组织的数据素养，并分享了构建学习型文化的最佳实践。
MLOps 实用指南
新冠疫情凸显了在生产环境中监控模型以应对数据漂移的重要性，并强调了需要可扩展的方法与路径，以缩短从试验到部署的时间。这正是 MLOps 发挥作用的地方。在本次研讨会中，Noah Gift 阐述了 MLOps 的重要性及其在各类数据团队中的日益重要，并演示了在 AWS 上部署机器学习模型的简易工作流。
数据科学如何重塑医疗健康
医疗健康是最依赖数据的行业之一，这意味着数据科学在该领域大有可为。除了帮助医疗机构加速价值交付并为消费者创造新价值之外，医疗健康领域的数据科学还有潜力挽救数十万人的生命。然而，如果缺乏具备数据素养的医疗健康从业者，这一切都难以实现。在本次研讨会中，我们概述了数据科学如何在制药、患者护理、保险等领域推动变革，并进一步说明该领域的组织如何提升数据素养。
打造具备 AI 素养的国家
全球各国正陆续推出 AI 战略，力图在第四次工业革命中占据领先地位。关键一环是为当下劳动力配备面向未来所需的技能。在这场炉边谈话中，我们与 AI Singapore 的 AI 创新总监 Laurence Liew 以及 AI 创新高级副主任 Koo Sengmeng 探讨了他们如何推出覆盖社会各个层面的全国性 AI 技能提升项目。
在政府机构中实现数据普惠
与私营部门一样，政府机构通过推广数据科学的普及也能获得巨大的收益。在本次研讨会中，新南威尔士州政府高级数据科学家 Alex Scriven 讨论了普及数据访问与数据技能如何帮助政府机构以更少资源更快更好地开展工作。
白皮书
组织数据成熟度指南
组织并不相同，且没有任何组织处在数据成熟度光谱的同一位置。因此，在本白皮书中，我们梳理了组织经历的不同成熟阶段，并基于不同成熟度水平，讨论在基础设施、人员、工具、组织与流程方面应采取的步骤。
数据领导者的洞见
在 70 多期节目中，DataFramed 邀请了各领域的行业思想领袖，讨论产业中的数据科学、打造数据文化、组织数据团队、创造影响等诸多主题。在本白皮书中，您将看到我们对过去一年最喜爱节目中的洞见进行的提炼与总结。您将听到来自数据初创公司 CEO、企业与政府 CDO，以及数据领导者们在广泛主题上的观点。
L&D 领导者正着手开展近几十年来规模最大的技能提升行动。数据流利度是各组织在未来几年最希望构建的核心能力。在本白皮书中，我们提供了一份无术语负担的指南，概述了数据科学中的八类学习者画像及其所需掌握的知识，并描述了数据专业人士需要了解的所有工具。