MPOWER se orgulha de ser \u201ccompassiva e orientada por dados\u201d como um de nossos valores fundamentais, mas o que isso realmente significa? Sentamos e exploramos o t\u00f3pico com o Analista de Opera\u00e7\u00f5es da MPOWER, Ashish Agarwal.<\/p>\n
Ashish come\u00e7ou a trabalhar na MPOWER no ver\u00e3o de 2016 atrav\u00e9s da Bolsa Hisaoka oferecida pelo Dingman Center<\/a> na Universidade de Maryland<\/a>. Ele est\u00e1 atualmente cursando dois cursos de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o l\u00e1, um M.B.A. e um M.S. em Sistemas de Informa\u00e7\u00e3o. Ashish tem 7 anos de experi\u00eancia trabalhando em an\u00e1lise de neg\u00f3cios e estrat\u00e9gia orientada por dados na \u00cdndia. Ele tamb\u00e9m \u00e9 um estudante internacional com experi\u00eancia em primeira m\u00e3o dos desafios que os estudantes n\u00e3o dom\u00e9sticos enfrentam ao buscar apoio financeiro para estudar nos Estados Unidos. Ap\u00f3s a formatura, Ashish estar\u00e1 trabalhando em tempo integral como o primeiro Gerente de An\u00e1lise da MPOWER Financing.<\/p>\n Fui atra\u00eddo para a MPOWER por muitos motivos.<\/p>\n Primeiro, eu acredito sinceramente na miss\u00e3o da MPOWER. N\u00e3o devem existir barreiras entre bons alunos e educa\u00e7\u00e3o de qualidade. Ponto final.<\/p>\n Segundo, nossa equipe \u00e9 apaixonada por causar um impacto positivo e duradouro. E sim, o trabalho \u00e9 absolutamente gratificante, mas \u00e9 ainda melhor quando se colabora com pessoas talentosas e de mentalidade semelhante.<\/p>\n Finalmente, eu amo o ambiente de trabalho din\u00e2mico. As startups s\u00e3o \u00fanicas por si mesmas e \u00f3timas para aqueles que se entediam facilmente. Voc\u00ea trabalha com todos e faz um pouco de tudo, e cada projeto \u00e9 vital para o sucesso geral do neg\u00f3cio. Lutar contra a burocracia, a monotonia ou uma descri\u00e7\u00e3o de trabalho r\u00edgida n\u00e3o s\u00e3o problemas aqui.<\/p>\n Somos nerds globais que se importam, trabalham duro e se divertem<\/a>, e estou feliz em fazer parte da equipe.<\/p>\n Como valorizamos a empatia. Ao contr\u00e1rio do modelo padr\u00e3o de institui\u00e7\u00e3o financeira, a compaix\u00e3o \u00e9 um fator importante em nosso processo de tomada de decis\u00e3o. E al\u00e9m disso, garantimos que sempre esteja equilibrado com uma abordagem orientada por dados.<\/p>\n Admiro nossa miss\u00e3o e cren\u00e7a aut\u00eantica em fornecer aux\u00edlio financeiro e oportunidades para estudantes ao redor do mundo. N\u00e3o s\u00f3 nossa equipe \u00e9 altamente qualificada, mas cada pessoa tamb\u00e9m tem experi\u00eancia em frequentar uma institui\u00e7\u00e3o de ensino nos Estados Unidos como estudante estrangeiro ou em auxiliar estudantes internacionais atrav\u00e9s de programas de inclus\u00e3o financeira.<\/p>\n Os dados s\u00e3o o futuro do mundo dos neg\u00f3cios. A disponibilidade de dados, o aumento do poder de processamento e o advento da computa\u00e7\u00e3o em nuvem mudaram o cen\u00e1rio empresarial. Qualquer um pode agora obter dados<\/a> \u2014 eles est\u00e3o em todos os lugares e s\u00e3o fascinantes.<\/p>\n Dez, 20 anos atr\u00e1s, a s\u00f3lida experi\u00eancia de trabalho era o santo graal do local de trabalho. As empresas que tomavam decis\u00f5es de neg\u00f3cios baseadas em dados tinham uma vantagem competitiva distinta.<\/p>\n Agora, as empresas que n\u00e3o usam dados s\u00e3o sistematicamente deixadas para tr\u00e1s. Mesmo trabalhos tipicamente qualitativos, como recursos humanos<\/a>, exigem manipula\u00e7\u00e3o b\u00e1sica de dados. A experi\u00eancia ainda \u00e9 importante, mas sozinha j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 suficiente para ser competitiva. Possuir tanto experi\u00eancia de trabalho quanto habilidades de manipula\u00e7\u00e3o de dados tornou-se um diferencial chave para candidatos a empregos e empresas.<\/p>\n A an\u00e1lise de dados \u00e9 um campo enorme – \u00e9 muito f\u00e1cil se perder sem um objetivo final. Ningu\u00e9m tem tempo para dominar tudo. Ent\u00e3o, primeiro, eu recomendo descobrir o que voc\u00ea quer e quais s\u00e3o seus objetivos de carreira. Voc\u00ea est\u00e1 interessado em resolver problemas de neg\u00f3cios do mundo real, ou trabalhar mais no lado t\u00e9cnico? Qual \u00e9 a sua fun\u00e7\u00e3o de trabalho preferida?<\/a><\/p>\n Se sua for\u00e7a est\u00e1 com tecnologia e programa\u00e7\u00e3o, voc\u00ea poderia aprender uma linguagem de programa\u00e7\u00e3o para registrar seu trabalho e compartilh\u00e1-lo com os outros. Uma \u00f3tima op\u00e7\u00e3o \u00e9 R<\/a> – \u00e9 adequado tanto para an\u00e1lise de dados quanto para estat\u00edsticas. Al\u00e9m disso, h\u00e1 o RStudio<\/a>, que \u00e9 uma interface visual para escrever c\u00f3digo para crunch n\u00fameros e desenhar gr\u00e1ficos com a linguagem de programa\u00e7\u00e3o R. Acima de tudo, R e RStudio podem facilitar o processo de aprendizado de an\u00e1lise de dados. Tableau<\/a> e Hadoop<\/a> tamb\u00e9m s\u00e3o \u00f3timos programas para brincar, e existem centenas de tutoriais online para voc\u00ea come\u00e7ar.<\/p>\n Se a programa\u00e7\u00e3o n\u00e3o \u00e9 a sua melhor habilidade, tente construir compet\u00eancias funcionais em \u00e1reas como finan\u00e7as ou marketing. Descubra como a an\u00e1lise \u00e9 comumente usada em sua fun\u00e7\u00e3o de trabalho preferida. Se voc\u00ea est\u00e1 em marketing, pode aprender como o Google Analytics funciona sem aprender nenhuma programa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n \u00c9 importante lembrar que aprender a apresentar seus dados \u00e9 t\u00e3o importante quanto analis\u00e1-los corretamente. Se voc\u00ea n\u00e3o consegue explicar para os outros – colegas de trabalho, seu chefe, a diretoria – suas ideias nunca ser\u00e3o implementadas. Ferramentas de visualiza\u00e7\u00e3o como o Tableau tornaram-se absolutamente necess\u00e1rias para a visualiza\u00e7\u00e3o de dados e para a cria\u00e7\u00e3o de apresenta\u00e7\u00f5es envolventes.<\/p>\n A an\u00e1lise de dados \u00e9 muito mais do que c\u00e1lculos te\u00f3ricos e programa\u00e7\u00e3o complicada. Por si s\u00f3, a an\u00e1lise de dados e a matem\u00e1tica s\u00e3o in\u00fateis. Uma \u00f3tima an\u00e1lise de dados envolve pensamento cr\u00edtico, resolu\u00e7\u00e3o de problemas e um processo de pensamento cuidadoso.<\/p>\n Antes de pegar sua calculadora ou programa favorito, voc\u00ea precisa entender todos os \u00e2ngulos do problema que est\u00e1 tentando resolver. Em seguida, voc\u00ea precisa decidir quais dados responderiam \u00e0 sua pergunta. Uma vez que essas etapas estejam conclu\u00eddas, voc\u00ea pode realizar a an\u00e1lise.<\/p>\n Finalmente, FINALMENTE, voc\u00ea pode tirar conclus\u00f5es de seu trabalho. Esta etapa deve vir por \u00faltimo. Todos os humanos t\u00eam preconceitos inerentes<\/a>. Se voc\u00ea n\u00e3o for cuidadoso, \u00e9 f\u00e1cil obter os dados errados, resolver o problema errado e\/ou manipular os dados para mostrar a conclus\u00e3o desejada inconscientemente. No melhor dos casos, seus dados s\u00e3o in\u00fateis. No pior dos casos, seus resultados empurram sua empresa na dire\u00e7\u00e3o errada.<\/p>\n Nossa compaix\u00e3o nos impulsiona a ser objetivos em rela\u00e7\u00e3o aos nossos dados. Sabemos que os preconceitos existem, e queremos ter 100% de certeza de que nosso produto \u00e9 certo para nossos clientes.<\/p>\n Tanto nos dados quanto na vida, guarde suas conclus\u00f5es para o final.<\/p>\n
\nVoc\u00ea tem muita experi\u00eancia de trabalho em uma variedade de configura\u00e7\u00f5es. O que especificamente te atraiu para a MPOWER Financing?<\/span><\/h4>\n
Qual \u00e9 a melhor parte de trabalhar na MPOWER?<\/span><\/h4>\n
\u201cBig Data\u201d se tornou uma grande palavra da moda. Por que a an\u00e1lise de dados \u00e9 importante?<\/span><\/h4>\n
Que conselhos voc\u00ea tem para estudantes ou profissionais que buscam ir atr\u00e1s ou se aventurar na an\u00e1lise de dados?<\/span><\/h4>\n
Como fazer an\u00e1lise de dados da maneira certa?<\/span><\/h4>\n
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