Ким Хо - О чем говорят цифры. Как понимать и использовать данные

• Короткая по времени . Десять месяцев интенсивного обучения, разбитых на три семестра (лето, осень и весна). Зачисление производится в июле, выпуск в мае следующего года. Заочной и вечерней формы обучения нет.

• Напряженный график обучения . Обучение в течение полного дня (понедельник – пятница с 9:00 до 17:00) в кампусе. Комплексный учебный план для группы студентов; предусмотрена работа в группах; во внеаудиторное время планируется работа над проектами.

• Широкое и рассчитанное на практическое применение содержание курсов . Комплексный, мультидисциплинарный учебный план (разработанный на основе опыта кафедр и колледжей Северной Каролины) направлен на обучение практическим навыкам, пригодным для решения актуальных проблем в статистике, прикладной математике, компьютерных науках, исследовании операций, финансах и экономике, маркетинге.

• Обучение на собственном опыте . Использование практикумов вместо стандартных форм обучения (студенты работают в группах по пять человек, решая реальные проблемы на основе заданий и данных, предоставленных промышленными спонсорами; напряженная работа в течение семи месяцев завершается отчетом перед спонсором).

Магистерская программа по аналитике Университета Северной Каролины основана на инновационном учебном плане, состоящем из специально разработанных для нее курсов. Они посвящены интеллектуальному поиску данных и анализу текстов, прогнозированию, оптимизационным задачам, базам данных, визуализации данных, безопасности баз данных, финансовой и потребительской аналитике. Студенты приходят в программу с разным базовым образованием и опытом, хотя предпочтительна определенная ориентация на количественные исследования. Средний возраст студентов 27 лет, примерно 26 процентов уже имеют университетское образование. Примерно половина студентов до поступления на программу работала на полную ставку. Несмотря на сложную ситуацию и медленный рост в национальной экономике, выпускники программы 2011 года поставили рекорд по количеству интервью с работодателями – 469 (то есть на каждого выпускника пришлось по 12 интервью; в 2012–2013 годы численность студентов возросла до 80 человек). Все выпускники обеспечены заявками работодателей на пять лет вперед. Учитывая, что спрос работодателей на этих выпускников постоянно растет, вполне понятно, что аналогичные программы открываются и в других университетах. Одно из недавних исследований выяснило, что 59 университетов предлагают программы по деловой аналитике или бизнес-разведке, в том числе 37 магистерских и 22 бакалаврские программы [98]. Школы также начинают предлагать курсы по изучению данных, а в скором времени надо ожидать и программ с выдачей диплома.

Количественный подход важен, но не менее важны и количественные навыки. Говорят, что легче привести свои действия в соответствие с новым способом мышления, чем придумать новый образ действий. Если постоянно тренировать количественные навыки, то через некоторое время окажется, что у вас выработался количественный подход.

Хорошие количественные аналитики (а также организации, стремящиеся воспитать их в своем коллективе) всегда должны требовать количественную информацию, когда им представляют идеи, теории и случайные наблюдения. Приучитесь задавать вопрос: «Есть ли у вас данные в поддержку этой гипотезы?» Ну а если вы действительно круты, то периодически вставляйте фразу «Множество слухов – это еще не данные». Требование данных играет большую роль, поскольку позволяет ответить на вопросы: «Как человек мыслит?», «Какие инструменты и процессы помогли обеспечить это направление действий?» В дополнение к глобальным задачам спасения мира попытайтесь бороться с желанием перескакивать сразу к выводам, не требуя представления данных.

То же справедливо при презентации ваших идей. Если никаких данных нет, проведите хотя бы небольшой эксперимент в стиле «сумасшедшего ученого» и соберите их. Постоянно стремитесь собрать как можно больше данных до того, как начнете развивать свои теории. Это поможет поставить их на надежную основу количественного анализа и одновременно увеличит шансы убедить слушателей в правильности ваших идей. Навык опираться на цифры и подтверждать ими свои идеи абсолютно необходим любому, кто хочет стать квалифицированным количественным аналитиком.