Entretien avec Eron: Comment construire une carrière prometteuse en science des données!

Les technologies révolutionnaires du nouvel âge changent le paysage des affaires comme jamais auparavant. Ce rythme fulgurant de progrès technologique et d'innovation redéfinit les carrières en TI et les demandes de l'industrie pour des compétences nouvelles et avancées sont en hausse. Cependant, l'inadéquation entre la demande et l'offre de ces compétences et capacités est un défi majeur que l'industrie rencontre maintenant. C'est un petit pas de Happiest Minds pour combler le vide- ' The Next Big Step ' une série de Carrières sur les technologies disruptives. Nous avons choisi ' Data Science and Analytics ' comme premier sujet de discussion. Ici Saumar Deka, de l'équipe de marketing, interviewe Eron Kar, qui dirige notre pratique d'analyse pour Transformation numérique .

Saumar: Hi Eron, la première chose en premier. Pourriez-vous nous en dire un peu plus sur vous et sur votre parcours dans le monde des données et de l'analytique?

Eron: J'ai toujours été fasciné par le concept de prise de décision axée sur les données. Quand j'ai commencé ma carrière, le mot Analytique n'était pas encore inventé, mais beaucoup d'industries et d'organismes gouvernementaux utilisaient des statistiques et d'autres facultés numériques pour tirer des conclusions et des inférences à partir des données. J'étais étudiant en Marketing et Mathématiques et Statistiques. Il était donc naturel que j'utilise ces deux facultés et par conséquent j'ai commencé ma carrière en tant que chercheur quantitatif dans une entreprise de recherche marketing où j'ai utilisé les chiffres pour élaborer des stratégies marketing, après quoi j'ai travaillé chez GE Analytique dans le domaine des cartes, de l'énergie et de la banque. Depuis lors, j'ai vu l'industrie se transformer et se développer dans divers autres domaines au cours des quinze dernières années et aujourd'hui elle touche à presque tous les aspects de la prise de décision, en particulier dans le monde du numérique et du numérique .

Saumar: Quel genre d'attitude faut-il pour que les gens construisent une carrière enrichissante dans Data Analytics?

Eron: La première et la principale exigence est celle d'un esprit curieux, un esprit curieux. Ceci avec de bonnes connaissances techniques dans le domaine de la programmation, l'apprentissage automatique, les statistiques et les mathématiques sont les prérequis de base. Cependant, le domaine de l'analytique a maintenant élargi et les personnes ayant des compétences qui ne sont pas liées aux mathématiques ont également une option de carrière, par exemple les gens qui sont bons dans les visualisations, la pensée et l'analyse peuvent faire carrière dans Visual Analytics; encore une fois les gens qui sont bons dans les bases de données et la programmation, peuvent faire une carrière en tant que développeur Bog Data ou architecte; Les gens qui sont bons dans les affaires peuvent être un consultant fonctionnel comme un consultant RH pour HR Analytics. Le ciel est la limite et il existe diverses possibilités de contribuer et de faire carrière dans Analytics.

Saumar: Est-ce que l'aptitude est suffisante pour commencer? Ou les gens devraient-ils avoir certaines compétences pour être en mesure de faire le changement?

Eron: La réponse simple est oui, aptitude est suffisante pour commencer. Penser hors de la boîte, la curiosité sur les données, la pensée de conception, la pensée créatrice, la pensée logique et un penchant pour l'étude sont des qualités typiques exigées. Et bien sûr, basé sur son inclination, on peut apprendre certaines compétences, technologies, plates-formes. Les fondamentaux doivent être forts car les plateformes vont et viennent mais les fondamentaux resteront les mêmes

Saumar: Quel genre de rôles dans Happiest Minds devrait-on postuler, s'ils veulent grandir sur le terrain?

On peut être un architecte de données volumineuses, Visualisation de données Expert, Développeur Big Data, Data Engineer, Data Scientist avec une spécialisation en apprentissage automatique ou en apprentissage profond et un pourrait également être un consultant fonctionnel et domaine pour Analytics.

Saumar: Des commentaires finaux pour les jeunes désireux de se faire un nom?

Eron: Comme le dit Gartner, dans Analytics nous vivons dans un monde à 50:50, ce qui signifie que 50% d'entre eux sont bien définis et les 50% restants sont en constante évolution. Pour correspondre à cette industrie, il faut être dynamique aussi et être prêt à apprendre de nouvelles choses à chaque étape de leur carrière. En outre, il est important que les nouveaux arrivants créent une atmosphère propice à leur créativité, ce qui relève de la responsabilité de l'organisation qui les recrute pour créer une telle atmosphère.

Analytics est un domaine où l'on peut être créatif et mathématique. utiliser vos capacités cérébrales gauche et droite. Tout le monde n'est pas à la hauteur, mais si on a une passion pour Analytics, c'est à peu près ce qui est nécessaire. Le reste suivra.

* Fin de l'interview! *

J'espère que vous avez trouvé l'interview utile. Si vous souhaitez contacter Eron ou nous avec vos questions, n'hésitez pas à nous écrire à thenextbigstep@happiestminds.com

Aussi, n'oubliez pas de rester à l'écoute pour la prochaine série intéressante de carrière discussions, où nous prévoyons de couvrir certaines des avenues les plus en cours dans les technologies disruptives, y compris Cloud Computing Mobilité IoT Big Data et aussi dans l'espace d'infrastructure et cybersécurité .