DataScientist Community Digest#1

1. Data Scientist CommunityDigest*

2. Ключевые проблемы сегодня
Recruiting
Видение
Обучение
Бизнес
Анализ
Бизнес не понимает, что именно нужно и задает
вопросы, на которые уже есть ответ
Сложность приемки результатов без
ясной постановки
Отсутствие прозрачной модели обучения
и неопределенность уровня зрелости в
области анализа данных
Как сформулировать правильные вопросы к
бизнес аналитике, чтобы выгоды от бизнес
аналитик превзошли расходы на развитие BI
Отсутствует гибкий подход в реализации
бизнес аналитики – все идут большими шагами,
что усложняет существенно сдачу проектов
Как повысить культуру работы с информацией в целом ?
Как правильно выстроить процесс подбора и
найма специалистов работы с данными и
границы компетенций Data Scientist
Непонятно как именно подтверждать
достоверность предоставляемых данных
Brainstorming Snapshot

3.  Выстроить мост между бизнесом и информацией
 Научить задавать вопросы о данных, и отвечать на них
 Сделать аналитику полезной для бизнеса
 Понимать, отцифровывать, делать выводы и давать рекомендации
 Beyond Analytics: Арбитраж используемой бизнес аналитики и принимаемых
решений.
 Переход к Facts based Culture
 Профилирование позиции бизнес аналитика и Data Scientist
Brainstorming Snapshot

4.  Data Scientist Community
 Data & Business Connection Community Club
 Analyst Community of Interest
 Business Data Partners
Brainstorming snapshot Brainstorming Snapshot

5.  ТРИЗ методология решения изобретательских задач
 AGILE реализация
 Форум, площадка и соревнования Data Scientist (аналог Kaggle Codillity)
 Домашняя страница Community выбрали Linkedin
 Фабрика функциональных вопросов для построения задач по бизнес аналитики (аналог wiki) на основе
функциональной карты организаций
Brainstorming Snapshot

6. Организация Community и программ обучения
07.14 08.14 09.14 10.14 11.14 12.14 01.15 02.15 03.15 04.15 05.15 06.15 07.15 08.15 09.15
Концепция и анализ
предметной области,
выбор case
Сайт Community
Формирование РГ с
участниками
Профилирование
позиций аналитика и
разработчика
Профилирование
позиции Data Scientist
Подготовка программы
Syllabus
Подготовка экзаменов
Организация пилотной
площадки по обучению
Поиск экзаменаторов и партнёров
Подготовка порядка
сертификации
Подготовка порядка
аккредитации
партнеров
Сдача
экзаменов
Аккредитация
партнеров
Обучения в аккредитованных центрах
Публичное
обсуждение с РГ итогов
профилирования
Анализ инструментов и
решений
HROrganisationProcess(Theory)Practice
[Data Lab
Session]
Требования к
сертификации
Практические занятия [Data Lab Session]
Сертификация требует
1) наличие практического опыта
работ Data Lab Session
2) Определенного опыта
DRAFT