“与Swati Jain博士一起解锁分析的力量”
“与斯瓦蒂·詹博士一同探索分析的力量”
在本集的《Leading with Data》中，与经验丰富的领导者Dr. Swati Jain一起探索分析领域，她拥有超过二十年的经验。从她在分析领域的意想不到的进展到领导EXL Analytics在印度的业务，Dr. Jain为关于数据科学不断变化的世界带来了宝贵的见解。继续阅读以了解更多关于她的职业生涯、领导哲学以及塑造行业未来的新兴趋势。
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与Dr. Swati Jain的对话关键见解
- 知识好奇心推动了成功的分析师职业。
- 适应性和持续学习在导航各种数据科学领域中至关重要。
- 数据科学领导人通过深入理解问题、与充满激情的团队合作以及简化解决方案而脱颖而出。
- 在COVID之后，系统性方法优先建立数据基础设施，成为一个重要的行业趋势。
- 生成式人工智能即将成为主流，承诺在各行各业实现多样化应用。
- 持续学习和技术更新对于涉足数据科学或生成式人工智能职业的人来说至关重要。
- 编码只是其中一个方面；数据科学事业需要广泛的技能，包括领域专业知识和项目管理能力。
加入我们即将举行的《Leading with Data》活动，与人工智能和数据科学领导者进行深入讨论！
现在，让我们看一下Dr. Swati Jain对一些重要的AI问题的回答！
您是如何开始您的分析之旅的？
我对进入分析领域没有预先确定的计划，但一直寻求一种智力刺激的职业。我在经济学的背景加上在DSP Merrill Lynch的实习，我在印度债券市场创新方面做过工作，为我的研究和分析兴趣奠定了基础。我拒绝了DSP Merrill Lynch的销售工作机会，选择追求一种智力吸引我的东西。这个选择让我在在恩普华永道工作时读博士学位，我在那里进行了统计和定价分析，并从此开始了与数据和数字的旅程。
您职业生涯的早期是什么样的，您是如何适应不同的领域的？
早期的日子需要大量的学习和适应。我从为一家法律公司创建内容转变为恩普华永道的转让定价金融分析，然后转向制药行业的市场研究。每个领域都是独特的，都需要对各自领域有深入的了解。关键是保持专注于核心目标，无论数据的大小如何，都要提取有意义的见解。我在不同的领域积累的丰富经验帮助我更加适应和熟练地利用数据进行各种分析目的。
作为一名领导者，您多年来的观点是如何发展的？
我的领导观点已进化为优先考虑深入理解问题、合作研究和与充满激情的团队合作制定最佳解决方案。强调以最终目标为出发点的利益相关者沟通的简洁性，确保成功采用。关键考虑因素包括评估解决方案的影响并确保准确考虑关键变量以防止重大疏忽。
数据科学行业目前的趋势和与客户的对话是什么？
后COVID时代，客户将分析优先级放在首位，最初重点是构建数据基础设施，例如数据仓库。由于数据工程师在为生成式人工智能（JennyAI）准备数据方面扮演着至关重要的角色，对他们的需求仍然很高。现在，客户讨论的重点是数字化转型和在应用程序中部署生成式人工智能，涵盖内容提取、分类和摘要。
您如何看待生成式人工智能在行业未来的角色？
生成式人工智能正在成为主流，并且我相信它将被整合到各种用例中，成为像谷歌搜索信息一样无处不在的存在。它将被用于自动化、创造和生成各行各业的内容。随着技术的成熟，我们将看到更多的应用，并且行业将学会在哪些领域它最为有效。个人和组织开始利用生成式人工智能来保持在各自领域中的领先地位至关重要。
您对那些开始从事数据科学或生成式人工智能职业的人有什么建议？
首先，看看自己内心的东西，并确定自己个人感兴趣的行业或领域，然后在数据和分析领域进行教育。请记住，AI项目的实施需要超过仅仅编码，它需要领域理解、项目管理和其他各种技能。培养对持续学习的热情，并自制力每天学习新东西。这种方法在建立在这个不断发展的行业中取得成功的职业生涯中将有很长的路要走。
总结
Swati Jain博士的叙述揭示了分析的演变，强调了适应性、领导力细微差别和新兴趋势。随着数据科学为系统性增长做好准备，她对GenAI和持续学习的见解成为了那些渴望成功的专业人士的指导原则。这次与经验丰富的分析专家的富有见解的对话为在不断变化的数据科学领域中取得成功的道路提供了光明。
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