如何提升和培养数据分析人才能力?

如何提升和培养数据分析人才能力?

最佳答案 匿名用户编辑于2023/01/17 11:41

我认为可以从以下几个方面进行着手。

(1) 跟班学习。通过学习有新意、贴近工作且有代表 性的数据分析处理典型案例,让分析师们更清晰地理解大数 据的概念、含义及思维方式。以完成实际项目、解决实际问 题为目标去学习,培养数据分析师掌握专家规则、机器学习 等数据分析的基本方法和流程,积极开展数据分析师岗位资 格考试。

(2) 项目驱动。通过高级数据分析师“老带新”,持 续带动初级分析师成长,通过核心数据团队、部门业务团队、 区域综合团队联合开展数据分析项目的方式,要求每位数据 分析师每年至少深度参与一个数据分析项目,在项目实践中, 边赋能,边提升,变“新手”为“熟手”。

(3) 培训交流。为了针对初级、高级数据分析师进行 分层培养,开设专题数据分析训练营,以实战培训班帮助数 据分析新人快速入门数据分析工作,开展专题培训帮助高级 数据分析师拓展思路。打造数据分析师分享会等平台,宣讲 大数据分析用数理念、传导数据分析前沿方法和技术,有组 织地为分析师日常“充电”。

(4) 知识共享。核心数据团队数据分析师掌握数据分析核心能力,在大量的项目实践中积累了丰富的数据分析实 战经验,并以模型库、特征库、案例库等形式将其沉淀形成 知识库,面向全行共享,提升分析师工作效率。

(5) 技能竞赛。通过举办数据分析大赛,设置数据建 模赛和成果评选赛两个赛道,以此激发数据分析师用“数据 +算法”解决业务问题的意识,以赛促学、以赛带练,并为数 据分析师经验交流搭建舞台。

参考报告

金融业数据应用发展报告(2021~2022).pdf

金融业数据应用发展报告(2021~2022)据国际数据公司IDC预测,2025中国数据量将高达48.6ZB,占全球数据总量175ZB的27.8%,数字化时代已然到来。数据已发展成为当今社会重要的生产要素和战略资产,以数据为核心的数字技术成为驱动技术革命和经济社会发展的新动能。

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