متن پادکست

به گفتگوی کاربردی خوش آمدید. عالی است که برگشتم اااا ماژول ۵، فوق‌العاده‌ست که شما به ماژول آخر دوره رسیدید. واقعاً همینطوره. منظورم اینه که رسیدن به ماژول ۵، یه دستاورد بزرگه. نشون دهنده‌ی فداکاری واقعیه. مطمئناً باید واقعاً افتخار کنید خب این ماژول اسمش فرصت‌های شغلی و تحلیل داده‌ها در عمل هست. درسته ما الان داریم تمرکزمون رو تغییر می‌دیم، و واقعاً به کاربردهایِ دنیای واقعیِ هر چیزی که یاد گرفتید نگاه می‌کنیم. و اون مسیرهای شغلی هیجان‌انگیزی رو بررسی می‌کنیم که، می‌دونید در حال باز شدن هستند. دقيقا این دیگر فقط تئوری نیست، درست میگم؟ در مورد اینه که چطور می‌تونید از این مهارت‌ها استفاده کنید و خب، تغییر ایجاد کنید. زدی به هدف پر کردن شکاف بین، مثلاً، دانش کلاسی و اتفاقات روزمره در یک شغل. درک فرصت‌ها. آره، قطعا خب، پس برای اینکه این رو به واقعیت تبدیل کنیم، بیایید در مورد چیزی مثل تشخیص تقلب در کارت اعتباری صحبت کنیم. قبلاً به ایده‌های مرتبط اشاره کردیم. آه، بله این یک برنامه کلاسیک و بسیار مهم است. درسته تحلیل پیچیده داده‌ها اساساً موتور محرکه تشخیص الگوهای عجیب در هزینه‌ها است. چیزهایی که کلاهبرداری را فریاد می‌زنند. و مقیاس آن، خب، گیج‌کننده است. کلاهبرداری هر ساله میلیاردها دلار، به معنای واقعی کلمه میلیاردها دلار، برای اقتصاد جهانی هزینه دارد. متاسفانه و تحلیل داده‌ها مانند خط مقدم دفاع است. همچنین دائماً در حال تطبیق است، زیرا مجرمان باهوش‌تر می‌شوند. بنابراین یک حوزه واقعاً پویا است. ریسک بالایی دارد. قدرت آنچه را که یاد می‌گیرید نشان می‌دهد. دقیقا و صحبت از ورود به این حوزه شد، ما همچنین به انتقال شغلی اشاره کردیم. بله، این موضوع هم مطرح شد. خیلی جالبه ، اینطور نیست ؟ که بسیاری از تحلیلگران داده موفق در واقع از پیشینه‌هایی می‌آیند که از ابتدا کاملاً فنی نیستند. این نکته بسیار مهمی است. مهارت‌هایی از حوزه‌های دیگر، شاید مهارت‌های تحقیقاتی قوی یا ارتباطات عالی که می‌توانند فوق‌العاده ارزشمند باشند. مانند مهارت های قابل انتقال دقيقا کسی که مثلاً در تحقیقات کار کرده است، ممکن است در پرسیدن سوالات درست از داده‌ها درخشان باشد. یا شاید یک معلم بداند چگونه نتایج پیچیده را به وضوح توضیح دهد. ما افرادی را که متخصص داده نیستند، شناسایی می‌کنیم. این یک دستاورد بزرگ است. خب، حالا که داریم به دنبال مسیر شغلی می‌گردیم، مثل این است که کسی را تصور کنیم که می‌خواهد بدون نقشه راه به جایی برسد. درسته فقط یک ماسک زده. شايد اونها انگیزه و انرژی داشته باشند، اما مسیر واقعي ندارند، ميدوني؟ آره کسی را تصور کنید که نقش‌های مختلف داده یا جایگاه مهارت‌هایش را درک نمی‌کند. خب، می‌تواند خیلی طاقت‌فرسا به نظر برسد، نه؟ بدون اینکه در مورد نقش‌های تخصصی یا اینکه چرا دانش صنعت مهم است یا نیاز به نمونه‌کار داشته باشد، چیزی بداند. اما سپس شخصی را تصور کنید که چشم انداز را می فهمد. باشه آنها مسیرهای مختلف و فرصت‌های تخصص را می‌بینند. آنها اهمیت تخصص در حوزه مورد نظر را درک می‌کنند. آنها در مورد ساختن یک نمونه‌کار حرفه‌ای می‌دانند. آه، پس اونا یه اپلیکیشن دارن دقيقا بنابراین به طور استراتژیک، آنها می توانند یادگیری و جستجوی شغل خود را با هدف بسیار بیشتری هدف قرار دهند. این درک به شما امکان می‌دهد انتخاب‌های آگاهانه‌ای داشته باشید. انرژی خود را روی چیزی که واقعاً به آن علاقه دارید و با اهدافتان مطابقت دارد، متمرکز کنید. بنابراین با ورود به این ماژول آخر، و فکر کردن به مراحل بعدی، یک نکته کاربردی وجود دارد. خيلي خب، منتظر شنیدن هستیم. شروع کنید به فکر کردن فعالانه در مورد اینکه کدام صنایع یا شاید مشکلات خاص واقعاً توجه شما را جلب می‌کنند. آره آن را به ایده نقش‌های متخصص حوزه که ذکر کردیم، ربط دهید. آیا امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی، خرده‌فروشی، فناوری، یا شاید دولت ؟ به نظر شما داده‌ها در کجا تغییر ایجاد می‌کنند؟ واقعاً چه چیزی شما را هیجان‌زده می‌کند؟ تمرکز زودهنگام بر این کاوش واقعاً کمک می‌کند. واقعاً همینطور است. بسیار خب. نکته دوم، شروع به جمع‌آوری و نمایش کارهای پروژه خود کنید. آه، نمونه کارهای حرفه ای بله اين خيلي مهم هست همین حالا شروع به گردآوری آن کنید. نکته کلیدی در مورد نمونه کارها این است که مدرک ملموسی برای کارفرمایان است. فقط نمی‌گوید که من این را می‌دانم، بلکه نشان می‌دهد که ببینید چه کاری می‌توانم با آن انجام دهم. مهارت های شما را واقعی می کند. واقعا رزومه پویای شماست. عالی است. همه چیز را زنده می‌کند. قطعا آره و آخرین نکته در حال حاضر به فناوری‌های نوظهور، مانند هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده‌ها، توجه داشته باشید. اوهاین روزها این خیلی مهمه. اينطوره، داره اوضاع رو تغییر میده مطمئناً این پتانسیل رو داره که واقعاً نحوه کار ما رو تغییر بده، بعضی از وظایف رو خودکار کنه، حتی داده‌های مصنوعی برای کار ایجاد کنه. اممم بنابراین فقط در مورد این روندها کنجکاو بمونید. آنها سریع تکامل می یابند. توصیه خوبیه آره باید در این زمینه به یادگیری ادامه بدید باشه، پس قدم عملی بعدی ما، که بر اساس دفعه قبله، به یاد داشته باشید که داده‌ها رو برای تصمیم‌گیری شناسایی کنید. بله فهميدم قدم بعدی شما با شروع ماژول پنجم، گشتن در برخی منابع یا جوامع آنلاین، به ویژه منابع مرتبط با آن صنعت یا دامنه‌ای است که از نکته اول علاقه شما را برانگیخته است. خیلی خوب پس یه بخش مالی توجه من رو جلب کرد. اهمم شاید به تابلوهای استخدام مالی نگاه کنید، ببینید چه مهارت‌هایی بارها و بارها ظاهر می‌شوند. یا به برخی از گروه‌های مرتبط لینکدین بپیوندید. اااا، ببینید مردم واقعاً در مورد چه چیزی صحبت می‌کنند. چالش‌های فعلی، نحوه استفاده از داده‌ها در حال حاضر. موافقم کمی در آن دنیا غرق شوید، آن را حس کنید. منطقی است. ایجاد ارتباط با دنیای واقعی آره بنابراین، وقتی واقعاً وارد این مسیرهای شغلی، یعنی این ماژول، می‌شوید، باید به این نکته فکر کنید. امیدوارید با مهارت‌های تحلیل داده خود چه تأثیری بگذارید؟ این سوال بسیار خوبی است که هنگام گذراندن ماژول پنجم بهتر است به آن فکر کنید. دلیل پشت هر «چه» چیست؟ کاملا درسته یک انگیزنده قدرتمند از گوش دادن شما متشکرم. به ماژول پنجم خوش آمدید. از یادگیری خود لذت ببرید. این گفتگوی کاربردی است.