在线培训可以填补大数据技能的缺口吗？

2016-02-22 10:47:56 来源：36大数据抢沙发

2016-02-22 10:47:56 来源：36大数据

摘要：随着数据分析在全球的商业中越来越重要，公司面临着相关技能人才缺失的困境。这种困境导致了很多公司求助于在线培训，让他们的新老员工快速的熟悉相关技能。
关键词：在线培训大数据

　　随着数据分析在全球的商业中越来越重要，公司面临着相关技能人才缺失的困境。这种困境导致了很多公司求助于在线培训，让他们的新老员工快速的熟悉相关技能。

　　大量的数据在今天的企业以惊人的速度产生，组织者们不断努力寻找人才去搜集，整理和分析这些数据。美国数据分析领先者Wangted Analytics公司在2014年报告中指出：有大数据背景的程序员的需求增长337%，但是在美国有332，000个程序员，仅仅4%有必要的技能。因此，越来越多的公司正转战在线培训去帮助他们的员工快速获得公司迫切需要的技能。

　　紧随时代潮流的在线培训

Nicole Hajdroski 是Intercall 公司的培训和发展部的副总裁，当有关于填补大数据的技能空隙时，此公司便会提供在线培训资源。Hajdroski认为，在线培训让事情完全不同了。”几年前，我们做所有的培训项目，我们把培训者带到这里的办公室，我们中断他们的日常规律，打乱她们的生活并且不能正常工作，因为我们必须让他们飞到我们芝加哥的总部，训练两个星期之后再送他们回去。但是五年前，公司过度到在线培训平台，并且发现雇员在不被打乱正常生活的情况下，可以获得同样的效果。

　　当一定的技术短缺出现的时候，工作候选人占据一定的上风，雇主经常发现他们需要适应这些更多需求的员工。对这些候选人的竞争并不是一个假象，RJMetrics 报告，到2015年底，52%的全部数据科学家在过去的四年里已经获得了他们的头衔，然而只有11，400专业人士确定自己是一个数据科学家。

　　跟不上步伐的高校

公司并没有时间等待大数据专业的学生们拿到他们的博士学位。因为任何新的技术在相关领域发展的速度远远高于毕业生们拿着相关的学位离开学校的速度，于是导致了公司缺少高质量的候选人。例如，威斯康星大学在2015年底开设了第一个在线大数据专业的项目试图帮助弥补人才缺口。同样，一些旨在用更少时间和更少的钱培训学生的新兵训练营也在逐渐普及。但是虽然越来越多的项目被建立和越来越多的学生报名，企业依然需要到处寻找可行的候选人。

　　Dimity Khots，west公司的战略洞察分析部的副总裁，Intercall公司的母公司，已经拥有利用在线培训软件弥补大数据技能空隙的一手经验。他指出，技术技能，尤其是大数据的技能，有时候在传统的教室里，学生学到的技能可能已经过时了。

　　这些传统的砖与砂浆的学校开始逐渐明白这些。一些基础机构，例如拥有高度竞争接受度的斯坦福和麻省理工正在做一些前所未有的事情。他们允许每个人免费去学习大量的相关内容，仅仅通过提供这样的教育方式——在线教育，Khots说。很多像麻省理工这样的学校，已经有很多在线学习课程，给那些很多可能并不能支付或去学校参加学习，或者那些已经在学校学习并且想获得更多的技能的研究生便利。

　　节省开支的在线培训

Khots 说，在线培训同样是成本消减措施，尤其从2007年经济衰退时。自从那个时候，公司开始消减开支，例如旅游，也就是说减少大量员工的培训数量。但是在线培训的成本对公司来说几乎为零，尤其是当他们选择免费的在线培训的资源。这是尤其实际的对于国际型的公司，例如west corporation， Khots说。因为一个空中飞人一样的员工到另一个国家的物流和飞行费用是昂贵和笨重的。

　　帮助公司内部聘用

Hajdroski 说，他同样注意到在公司倾向于用在线培训软件提升公司内部的员工技能以填补空缺岗位。不是向公司外部寻找候选人，公司正在内部挖掘具有相关背景和技术的候选人学习大数据技术。

　　Khots也意识到在线培训对他们团队的价值，尤其是必要的大数据技术变化速度与其他技术一样快。”近十年，我们团队已经在用在线资源，——自学与导师指导，以及通过YouTube进行纯粹的个人学习。我非常幸运的有一些人自始至终跟着我，当然，当我们有新的分析师，我们提供内部的和外部的培训让他们能够跟上我们技术的节奏。这也正是我们团队众多工作职责中的一部分，一直保持跟上新数据技术的发展的意识”.他说。

　　IT领导者们需要开始寻找可替换的学习项目

为了保证在大数据领域有足够的人才，很多高校和大学开始考虑如何教年轻人一些必要的科技技能。通过灌输这种”非常规”的在线学习，这种逐日更加传统的方式，一旦他们进入了工作状态，学生们就会他们的期待做更好的准备，学无止境。根据khot, “我们需要发展下一代的分析师和大数据专家并且我们要早点开始。在运动行业，他们认为一个8岁的孩子可能已经太老而不能开始某项运动，如果他想成为一个运动明星的话，当然我知道这个有一些夸张，但是这是一个相似的概念适用于科学，技术，娱乐和数学领域。”

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责编：pingxiaoli

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