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為什麼這11位數據領導者優先考慮持續學習

2025-02-20
in AI 智慧產業
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為什麼這11位數據領導者優先考慮持續學習
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eamesBot / Shutterstock

在今天快速變化的科技環境中,數據和資訊科技專業人員越來越重視持續學習,以確保未來的職業生涯。為什麼呢?根據世界經濟論壇的說法,我們正處於一場「再技能革命」中,預計在未來十年內,科技將徹底改變11億個工作。最近的一項IBM調查估計,約40%的勞動力可能需要重新學習技能,這是因為AI和自動化的實施。我們數據社群中的頂尖思想領袖在部落格文章、播客訪談和問答中證實,擁有持續數據教育的心態對於成功至關重要。繼續閱讀,了解他們為什麼要持續學習的最佳理由,以及如何開始學習的建議。

保持更新

KNIME的數據科學推廣負責人Rosaria Silipo強調,在不斷變化的環境中,發展新技能和保持領先的重要性:

「保持好奇心,持續學習,並不斷應用。你的經驗是這個領域中最好的老師。最大的挑戰是跟上所有的變化——這個領域的演變、公司所做的決策、技術技能和軟技能……工作職位要求的變化突顯了持續自主學習和適應的重要性,確保IT專業人員在日益數據導向的世界中繼續不可或缺。」

84.51°的數據科學副總裁Sarah Denman同意,保持對最新行業趨勢和技術的了解並不容易,但關鍵是要承認這個挑戰並感到舒適去填補空白:

「對自己的能力要有信心,但也要願意不斷學習。這個領域的技術部分變化迅速,有時感覺跟不上進度。這是一個聚集了非常聰明的人的領域,因此很容易開始懷疑自己的能力。在任何時刻不知道所有事情都是可以的,但你需要保持自信,並願意繼續學習。」

MIDAS顧問公司的總裁David Kowalski博士指出疫情如何快速改變行業:

「在我們的行業發生如此多變化的時候,熱愛學習至關重要。每年、每隔幾年,總會發生一些事情,徹底改變行業。我是說,2020年1月時的Zoom是什麼呢?誰能想到它會成為我們商業運作的一部分?這些改變遊戲規則的事物以越來越快的速度出現,而你必須了解它們的提供內容及其使用後果。」

個人和職業成長

對於DATAVERSITY的課程發展主任兼Alabama Yankee Systems的首席顧問Anne-Marie Smith博士來說,獲得新技能不僅僅是為了在快速變化的領域中保持相關性。終身學習還能激發工作中的創新和創造力,這對你和你的組織都有好處:

「參與持續學習的專業人士更有可能獲得新技能,學會批判性思考、解決複雜問題以及產生新想法。終身學習者培養了更開闊的思維方式,使他們能夠從多個角度看待挑戰並找到創新解決方案。這種適應能力不僅提升了你作為專業人士和個人的表現,也能幫助改善你所在組織在多個領域的能力。」

8rain Station的首席執行官兼共同創始人Anthony Algmin強調自我驅動的重要性,以保持好奇心、持續學習,並使自己成為組織中不可或缺的一部分:

「沒有人會說,‘我們一直在等待一些數據治理。’我們必須意識到這是我們的責任。我們必須識別出業務中未滿足的需求。因此,我鼓勵大家學習新技術或策略;學會如何做報告;學會如何溝通;學習任何你覺得有趣的東西。找到將這些事物連結起來的方法,你將擁有自己獨特的有效方法,隨著我們在所有業務中建立越來越多的數據能力。」

開始學習

不確定從何開始你的學習之旅?Dora Boussias,數據和技術顧問以及DoraB Global的創始人,建議先專注於你最喜愛的領域:

「請你的經理提供可以幫助你在最舒適的領域中學習的機會。你不僅會隨著實踐而變得更好,還會顯示出你願意走出舒適區的主動性。當你走出舒適區時,你會成長,新的機會會出現。這對你的職業生涯實際上是有好處的。」

同樣,保持一種你總有更多需要學習的心態,The Standard的欺詐數據科學家Alyssa Lien建議:

「不斷探索新事物。永遠假設你並不知道所有事情。不要害怕提問,並探索一些你不熟悉的東西。你跟不上潮流的時間越長,追趕的遊戲就越漫長。因此,嘗試新的課程、證書,甚至只是和人談談。如果你的公司允許,也不要害怕嘗試另一個領域。」

分析翻譯者網站的創始人Wendy Lynch博士也建議採取「永不停止學習」的態度:

「不管你今天有多聰明和受過多好訓練,今天我們所知道和做的一切明天都會過時。如果我還只知道我在1986年獲得博士學位時能做的事情,我們會面臨很大麻煩。一切變化如此之快,而且變化的速度還在加快。因此,想想你感興趣的事情和你想要到達的地方。要學習的東西真的太多了。」

選擇證書

在換工作的時候?Lakeside Software的首席數據科學家Daniel Parshall博士指出,獲得證書可以幫助數據科學家在潛在雇主中脫穎而出:

「在你自己沒有任何專業知識的領域,很難評估某人的能力。這就是為什麼證書計畫對數據科學家非常有用。雇主可以說,‘哦,好的。某人在某個時候能夠確認這個人了解他所談論的內容,這是我無法自己評估的。’」

84.51°的數據科學/人工智慧高級副總裁Kristin Foster建議仔細選擇提供最大價值的培訓和證書選項:

「數據科學,像大多數STEM領域一樣,需要多樣化的技術和分析技能。發展這些領域的堅實基礎對於在該領域茁壯成長至關重要。證書和訓練營可以幫助學習技能並證明對行業的投入和認可。證書可以在你更成熟或在技術職業發展時增強你的技能。」

商業領袖也應該在員工的持續教育中發揮作用,Schroders的全球數據辦公室臨時負責人Peter Jackson表示:

「企業,和學校一樣,有責任進行教育——提高員工的技能,讓他們擁有更廣泛的才能,並理解數據如何融入他們的個人工具箱。最終目標是創造一個充滿公民數據科學家的世界,他們都能夠消費、分析和轉譯觸手可及的信息,並利用這些知識改善他們的選擇、決策和成就。」

無論數據和IT專業人員選擇通過哪種方式持續教育——無論是在線課程、學徒制、證書計畫、現場網絡研討會、部落格文章,或其他各種資源——持續學習的承諾為獲得必要的知識和技能鋪平了道路,讓他們能夠茁壯成長。



新聞來源

本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰,內容僅供參考,請自行核實相關資訊。
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