Roman RemberAnkita Shrivastva, una manager di scienza dei dati presso la pratica di dati e intelligenza artificiale di Accenture, condivide il suo inaspettato percorso nel campo dei dati e dell’analisi. Spiega che la sua transizione è stata “non pianificata e occasionale”, guidata da un trasferimento in Irlanda e da un’opportunità di unirsi alla pratica locale di dati e analisi di Accenture a Dublino.
Aver lavorato precedentemente in investment banking e consulenza sulla gestione dei rischi finanziari in India, il background di Shrivastva nella strategia professionale e nella consulenza, unito a una solida base in matematica e statistica, si è rivelato prezioso nel garantirle la posizione. Ha scoperto l’immensa potenzialità dei dati in diversi settori, espandendo la propria competenza oltre il settore bancario e dei servizi finanziari.
Riflettendo sul suo percorso professionale, Shrivastva rivela il grande contrasto tra le sue esperienze precedenti nel corporate finance e il mondo frenetico dei dati e dell’IA. Sottolinea il costante cambiamento e l’evoluzione nel campo, mettendo in risalto la necessità di apprendimento continuo e di acquisizione di competenze per restare pertinenti. La specializzazione in questo campo dinamico è limitata e soggetta a diventare obsoleta.
Durante la sua carriera, Shrivastva ha avuto il privilegio di lavorare con individui eccezionali che hanno plasmato la sua traiettoria professionale. Osservando il loro stile di leadership empatica, ha appreso l’importanza della dinamica di squadra e delle forze individuali. Con il progredire della sua carriera, mira ad emulare questo stile per favorire una cultura lavorativa positiva e inclusiva.
Ciò che Shrivastva apprezza di più del suo lavoro è il costante cambiamento e la variabilità del lavoro come consulente di dati e IA. L’ampia portata del campo comprende diverse aree come la strategia dei dati, l’architettura, la privacy e la governance, offrendo continue opportunità di apprendimento e crescita. I ruoli di consulenza richiedono un insieme di abilità multifacetico, tra cui risoluzione dei problemi, gestione delle persone, vendite e consegna.
Per quanto riguarda la idoneità degli individui per i ruoli di IA e analisi, Shrivastva ritiene che siano essenziali competenze di risoluzione dei problemi astratti, un approccio metodico, attenzione ai dettagli e comunicazione efficace. Queste qualità contribuiscono al successo in un ambiente di squadra nel affrontare problemi complessi legati ai dati.
Per quanto riguarda le opportunità di progressione di carriera, l’IA e l’analisi offrono numerosi percorsi che i professionisti possono esplorare. Si può specializzare in aree come la governance dei dati, la gestione, la privacy o diventare uno scienziato dei dati concentrato su modelli di apprendimento automatico. In alternativa, gli individui possono perseguire ruoli tecnici nell’ingegneria e nell’architettura dei dati o fornire servizi consulenziali olistici ai clienti sulle loro strategie di dati e IA. Shrivastva sottolinea che il campo in continua crescita di IA e analisi offre innumerevoli opportunità per coloro interessati a lavorare con i dati.
Per coloro che stanno considerando una carriera nell’IA e nell’analisi, in particolare le donne che potrebbero mancare di fiducia o ritengano di non avere le qualifiche necessarie, Shrivastva consiglia di non sottovalutarsi. Il campo valorizza background ed esperienze diverse, e le competenze tecniche possono essere coltivate nel tempo. Incoraggia le donne a cogliere opportunità e sottolinea che i dati e l’IA offrono spazio per tutti per contribuire.
Il percorso di Ankita Shrivastva nel campo dei dati e dell’IA mette in evidenza il potenziale di crescita, apprendimento e innovazione in questo campo dinamico. Poiché la tecnologia continua a plasmare le industrie, la domanda di professionisti qualificati nei dati e nell’analisi continuerà a crescere, offrendo un mondo di possibilità per coloro che desiderano avventurarsi in questo settore.
Domande frequenti sul percorso di Ankita Shrivastva nel mondo dei Dati e dell’IA:
1. Cosa ha portato Ankita Shrivastva a trasferirsi nel campo dei dati e dell’analisi?
Il trasferimento di Ankita Shrivastva in Irlanda e l’opportunità di unirsi alla pratica locale di dati e analisi di Accenture a Dublino l’hanno portata a trasferirsi nel campo.
2. Qual era il background di Ankita Shrivastva prima di entrare nel campo dei dati e dell’analisi?
Ankita Shrivastva aveva lavorato precedentemente in investment banking e consulenza sulla gestione dei rischi finanziari in India.
3. Quali competenze e qualifiche sono state preziose per Ankita Shrivastva nel garantirsi una posizione nei dati e nell’analisi?
Il background di Ankita Shrivastva nella strategia professionale e nella consulenza, unito a una solida base in matematica e statistica, si è rivelato prezioso nel garantirle la posizione.
4. Cosa ha scoperto Ankita Shrivastva sul potenziale dei dati in diversi settori?
Ankita Shrivastva ha scoperto l’immensa potenzialità dei dati in diversi settori, espandendo la sua competenza oltre il settore bancario e dei servizi finanziari.
5. Cosa sottolinea Ankita Shrivastva riguardo al campo dei dati e dell’IA?
Ankita Shrivastva sottolinea il costante cambiamento e l’evoluzione nel campo, mettendo in risalto la necessità di apprendimento continuo e di acquisizione di competenze per restare pertinenti.
6. Cosa apprezza Ankita Shrivastva nel suo lavoro come consulente di dati e IA?
Ankita Shrivastva apprezza il costante cambiamento e la variabilità del lavoro come consulente di dati e IA, così come le continue opportunità di apprendimento e crescita.
7. Quali competenze e qualità ritiene essenziali Ankita Shrivastva per i ruoli di IA e analisi?
Ankita Shrivastva ritiene che siano essenziali competenze di risoluzione dei problemi astratti, un approccio metodico, attenzione ai dettagli e comunicazione efficace per i ruoli di IA e analisi.
8. Quali opportunità di progressione di carriera sono disponibili in IA e analisi?
L’IA e l’analisi offrono numerosi percorsi per i professionisti, tra cui la specializzazione in aree come la governance dei dati, la gestione, la privacy, o diventare uno scienziato dei dati o lavorare in ruoli tecnici come ingegneria e architettura dei dati.
9. Che consiglio ha Ankita Shrivastva per coloro che stanno considerando una carriera in IA e analisi, in particolare donne?
Ankita Shrivastva consiglia di non sottovalutarsi e incoraggia le donne a cogliere opportunità, poiché il campo valorizza background ed esperienze diverse.
10. Come mette in evidenza il percorso di Ankita Shrivastva il potenziale nel campo dei dati e dell’IA?
Il percorso di Ankita Shrivastva mette in evidenza il potenziale di crescita, apprendimento e innovazione nel campo dinamico dei dati e dell’IA, poiché la tecnologia continua a plasmare le industrie.
Definizioni:
– Data Science: Lo studio scientifico dei dati per estrarre conoscenze e informazioni da essi.
– Analisi: Il processo di esaminare i dati per scoprire modelli, tendenze e informazioni che possono influenzare la presa di decisioni.
– IA (Intelligenza Artificiale): La simulazione dell’intelligenza umana in macchine che possono svolgere compiti che richiederebbero tipicamente l’intelligenza umana.
– Accenture: Una società globale di servizi professionali che offre una vasta gamma di servizi, inclusi strategia, consulenza, digitale, tecnologia e operazioni.
