في هذا القيادة بالبيانات الحلقة، استكشف مشهد التحليلات مع دكتور سواتي جاين، قائد متمرس يتمتع بخبرة تزيد عن عقدين من الزمن. بدءًا من دخولها غير المتوقع في التحليلات إلى توجيه أعمال EXL Analytics في الهند، تقدم الدكتورة جاين رؤى لا تقدر بثمن في عالم علوم البيانات المتطور باستمرار. تابع القراءة لمعرفة المزيد عن حياتها المهنية وفلسفتها القيادية والاتجاهات الناشئة التي تشكل مستقبل الصناعة.
يمكنك الاستماع إلى هذه الحلقة من برنامج "القيادة بالبيانات" على منصات شهيرة مثل سبوتيفي, Google Podcastsو تفاح. اختر مفضلتك للاستمتاع بالمحتوى الثاقب!
[المحتوى جزءا لا يتجزأ]
رؤى أساسية من محادثتنا مع دكتور سواتي جاين
- الفضول الفكري يغذي المهن التحليلية الناجحة.
- تعد القدرة على التكيف والتعلم المستمر أمرًا محوريًا في التنقل في مجالات علوم البيانات المتنوعة.
- يتفوق قادة علوم البيانات من خلال فهم المشكلات بعمق، والتعاون مع فرق متحمسة، وتبسيط الحلول.
- في مرحلة ما بعد فيروس كورونا، أعطى النهج المنهجي الأولوية لبناء البنية التحتية للبيانات، وهو ما ظهر كاتجاه صناعي مهم.
- يعد الوضع السائد الوشيك للذكاء الاصطناعي التوليدي بتطبيقات متنوعة عبر الصناعات.
- يعد التعلم المستمر والتحديثات التقنية أمرًا ضروريًا لأولئك الذين يغامرون بعلم البيانات أو وظائف الذكاء الاصطناعي التوليدي.
- البرمجة هي مجرد جانب واحد؛ تتطلب وظائف علوم البيانات مجموعة واسعة من المهارات، بما في ذلك الخبرة في المجال وإدارة المشاريع.
الآن، دعونا نلقي نظرة على ردود الدكتورة سواتي جاين على بعض الأسئلة الأساسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي!
كيف بدأت رحلتك في مجال التحليلات؟
لقد اقتربت من الحياة دون خطة محددة مسبقًا لدخول عالم التحليلات، ومع ذلك كنت أسعى دائمًا إلى مهنة محفزة فكريًا. إن خلفيتي الأكاديمية في الاقتصاد، إلى جانب التدريب الداخلي في DSP Merrill Lynch حيث عملت على الابتكارات في سوق الديون الهندية، أرست الأساس لاهتمامي بالبحث والتحليل. لقد رفضت عرض عمل في المبيعات من DSP Merrill Lynch لمتابعة شيء مثير للاهتمام فكريًا. قادني هذا الاختيار إلى متابعة درجة الدكتوراه أثناء العمل في شركة Ernst & Young، حيث تعمقت في التحليل الإحصائي وتحليل الأسعار، مما يمثل بداية رحلتي مع البيانات والأرقام.
كيف كانت الأيام الأولى من مسيرتك المهنية، وكيف تأقلمت مع المجالات المختلفة؟
تضمنت الأيام الأولى الكثير من التعلم والتكيف. انتقلت من إنشاء المحتوى لشركة قانونية إلى التحليل المالي في التسعير التحويلي في EY، ثم إلى أبحاث السوق في صناعة الأدوية. كان كل مجال متميزًا ويتطلب فهمًا عميقًا للمجالات المعنية. وكان المفتاح هو الاستمرار في التركيز على الأهداف الأساسية، بغض النظر عن حجم البيانات، واستخلاص رؤى ذات معنى. لقد ساعدتني تجربتي المتنوعة في مختلف المجالات على أن أصبح أكثر قدرة على التكيف ومهارة في الاستفادة من البيانات لأغراض تحليلية مختلفة.
كقائد، كيف تطورت وجهة نظرك على مر السنين؟
لقد تطورت وجهة نظري القيادية لإعطاء الأولوية لفهم المشكلات المتعمق والبحث التعاوني والعمل مع فريق متحمس لصياغة الحلول المثلى. إن التأكيد على البساطة في التواصل مع أصحاب المصلحة يضمن الاعتماد الناجح، مع التركيز على البدء والنهاية في الاعتبار. تشمل الاعتبارات الحاسمة تقييم تأثير الحل وضمان النظر الدقيق للمتغيرات الرئيسية لمنع الأخطاء الكبيرة.
ما هي الاتجاهات والمحادثات الحالية مع العملاء في صناعة علوم البيانات؟
في مرحلة ما بعد فيروس كورونا، أعطى العملاء الأولوية للتحليلات، مع التركيز في البداية على إنشاء البنى التحتية للبيانات مثل المستودعات. لا يزال الطلب على مهندسي البيانات مرتفعًا نظرًا لدورهم الحاسم في إعداد البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي (JennyAI). تركز مناقشات العملاء الآن على التحول الرقمي ونشر الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر التطبيقات، بما في ذلك استخراج المحتوى وتصنيفه وتلخيصه.
كيف ترى دور الذكاء الاصطناعي التوليدي في مستقبل الصناعة؟
لقد أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي سائدًا، وأعتقد أنه سيتم دمجه في حالات الاستخدام المختلفة، ليصبح منتشرًا في كل مكان مثل جوجل للبحث عن المعلومات اليوم. وسيتم الاستفادة منه في الأتمتة والإبداع والتوليد عبر الصناعات. ومع نضوج التكنولوجيا، سنرى المزيد من التطبيقات، وسوف تتعلم الصناعة أين تكون أكثر فعالية. من الضروري للأفراد والمؤسسات البدء في استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لصالحهم للبقاء في المقدمة في مجالات تخصصهم.
ما هي النصيحة التي تقدمها لشخص يبدأ حياته المهنية في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
أولاً، انظر إلى داخلك وحدد ما يبهرك شخصيًا. حدد الصناعة أو المجال الذي تريد أن تكون فيه، ثم قم بتثقيف نفسك في مجال البيانات والتحليلات. تذكر أن تنفيذ مشروع الذكاء الاصطناعي يتضمن أكثر من مجرد البرمجة؛ فهو يتطلب فهم المجال وإدارة المشاريع ومهارات أخرى متنوعة. طور شغفك بالتعلم المستمر واضبط نفسك لتتعلم شيئًا جديدًا كل يوم. سيقطع هذا النهج شوطًا طويلًا في بناء حياة مهنية ناجحة في هذه الصناعة المتطورة باستمرار.
وتلخيصا
يكشف سرد الدكتور سواتي جاين عن تطور التحليلات، مع التركيز على القدرة على التكيف، والفروق الدقيقة في القيادة، والاتجاهات الناشئة. نظرًا لأن علوم البيانات تدعم النمو المنهجي، فإن وجهات نظرها حول GenAI والتعلم المستمر لها صدى كمبادئ توجيهية للمحترفين الطموحين. يسلط هذا الحوار الثاقب مع خبير تحليلي متمرس الضوء على مسارات النجاح في مشهد علوم البيانات المتطور.
لمزيد من الجلسات الجذابة حول الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات وGenAI، تابع معنا في "القيادة باستخدام البيانات".
مقالات ذات صلة
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/unlocking-the-power-of-analytics-with-dr-swati-jain/
