MPOWER se enorgullece de ser \u201ccompasivo y basado en datos\u201d como uno de nuestros valores fundamentales, pero \u00bfqu\u00e9 significa realmente eso? Nos sentamos y exploramos el tema con el Analista de Operaciones de MPOWER, Ashish Agarwal.<\/p>\n
Ashish comenz\u00f3 a trabajar en MPOWER en el verano de 2016 a trav\u00e9s de la Beca Hisaoka ofrecida por el Centro Dingman<\/a> en la Universidad de Maryland<\/a>. Actualmente est\u00e1 cursando dos posgrados all\u00ed, un M.B.A. y un M.S. en Sistemas de Informaci\u00f3n. Ashish tiene 7 a\u00f1os de experiencia trabajando en an\u00e1lisis de negocios y estrategia basada en datos en India. Tambi\u00e9n es un estudiante internacional con experiencia directa de los desaf\u00edos que enfrentan los estudiantes no dom\u00e9sticos cuando buscan apoyo financiero para estudiar en los Estados Unidos. Despu\u00e9s de graduarse, Ashish trabajar\u00e1 a tiempo completo como el primer Gerente de An\u00e1lisis de ºÚÁϳԹÏÍø.<\/p>\n Me atrajo a MPOWER por muchas razones.<\/p>\n Primero, creo sinceramente en la misi\u00f3n de MPOWER. No deber\u00edan existir barreras entre buenos estudiantes y una educaci\u00f3n de calidad. Punto.<\/p>\n Segundo, nuestro equipo est\u00e1 apasionado por hacer un impacto positivo y duradero. Y s\u00ed, el trabajo es absolutamente gratificante, pero es a\u00fan mejor cuando se colabora con personas talentosas y afines.<\/p>\n Finalmente, me encanta el ambiente de trabajo din\u00e1mico. Las startups son \u00fanicas en s\u00ed mismas y \u00f3ptimas para aquellos que se aburren f\u00e1cilmente. Trabajas con todos y haces un poco de todo, y cada proyecto es vital para el \u00e9xito general del negocio. Luchar contra la burocracia, la monoton\u00eda o una descripci\u00f3n de trabajo r\u00edgida no son problemas aqu\u00ed.<\/p>\n Somos nerds globales que se preocupan, trabajan duro y se divierten<\/a>, y estoy feliz de ser parte del equipo.<\/p>\n C\u00f3mo valoramos la empat\u00eda. A diferencia del modelo de instituci\u00f3n financiera est\u00e1ndar, la compasi\u00f3n es un factor importante en nuestro proceso de toma de decisiones. Y adem\u00e1s de eso, nos aseguramos de que siempre est\u00e9 equilibrado con un enfoque basado en datos.<\/p>\n Admiro nuestra misi\u00f3n y la creencia aut\u00e9ntica en proporcionar ayuda financiera y oportunidades para los estudiantes de todo el mundo. No solo nuestro equipo est\u00e1 altamente calificado, sino que cada persona tambi\u00e9n tiene experiencia asistiendo a la escuela en los Estados Unidos como estudiante extranjero o ayudando a estudiantes internacionales a trav\u00e9s de programas de inclusi\u00f3n financiera.<\/p>\n Los datos son el futuro del mundo empresarial. La disponibilidad de datos, el aumento en la capacidad de procesamiento y la llegada de la computaci\u00f3n en la nube han cambiado el panorama empresarial. Cualquiera puede obtener datos ahora<\/a> \u2014 est\u00e1n en todas partes y son fascinantes.<\/p>\n Hace diez, 20 a\u00f1os, la s\u00f3lida experiencia laboral era el santo grial del lugar de trabajo. Las empresas que tomaban decisiones comerciales basadas en datos ten\u00edan una ventaja competitiva distinta.<\/p>\n Ahora, las empresas que no utilizan datos se quedan sistem\u00e1ticamente atr\u00e1s. Incluso los trabajos t\u00edpicamente cualitativos, como los recursos humanos<\/a>, requieren manipulaci\u00f3n b\u00e1sica de datos. La experiencia sigue siendo importante, pero ya no es suficiente para ser competitivo. Poseer tanto experiencia laboral como habilidades de manipulaci\u00f3n de datos se ha convertido en un diferenciador clave tanto para los buscadores de empleo como para las empresas.<\/p>\n El an\u00e1lisis de datos es un campo enorme, es muy f\u00e1cil perderse sin un objetivo final. Nadie tiene tiempo para dominarlo todo. Entonces, primero, recomiendo averiguar qu\u00e9 quieres y cu\u00e1les son tus metas profesionales. \u00bfEst\u00e1s interesado en resolver problemas comerciales del mundo real, o trabajar m\u00e1s en el lado t\u00e9cnico? \u00bfCu\u00e1l es tu funci\u00f3n de trabajo preferida?<\/a><\/p>\n Si tu fortaleza est\u00e1 en la tecnolog\u00eda y la programaci\u00f3n, podr\u00edas aprender un lenguaje de programaci\u00f3n para registrar tu trabajo y compartirlo con otros. Una gran opci\u00f3n es R<\/a> \u2014 es adecuado tanto para el an\u00e1lisis de datos como para las estad\u00edsticas. Adem\u00e1s, est\u00e1 RStudio<\/a>, que es una interfaz visual para escribir c\u00f3digo para procesar n\u00fameros y dibujar gr\u00e1ficos con el lenguaje de programaci\u00f3n R. Por encima de todo, R y RStudio pueden facilitar el proceso de aprendizaje del an\u00e1lisis de datos. Tableau<\/a> y Hadoop<\/a> tambi\u00e9n son excelentes programas para jugar, y hay cientos de tutoriales en l\u00ednea para ayudarte a comenzar.<\/p>\n Si la programaci\u00f3n no es tu mejor habilidad, intenta desarrollar competencias funcionales en \u00e1reas como finanzas o marketing. Descubre c\u00f3mo se usa com\u00fanmente el an\u00e1lisis en tu funci\u00f3n de trabajo preferida. Si est\u00e1s en marketing, puedes aprender c\u00f3mo funciona Google Analytics sin aprender ninguna programaci\u00f3n.<\/p>\n Es importante recordar que aprender a presentar tus datos es tan importante como analizarlos correctamente. Si no puedes explicarlo a los dem\u00e1s \u2014 compa\u00f1eros de trabajo, tu jefe, la alta direcci\u00f3n \u2014 tus ideas nunca se implementar\u00e1n. Las herramientas de visualizaci\u00f3n como Tableau se han vuelto absolutamente necesarias para la visualizaci\u00f3n de datos y para hacer presentaciones atractivas.<\/p>\n El an\u00e1lisis de datos es mucho m\u00e1s que c\u00e1lculos te\u00f3ricos y programaci\u00f3n complicada. Por s\u00ed mismos, el an\u00e1lisis de datos y las matem\u00e1ticas son in\u00fatiles. Un gran an\u00e1lisis de datos implica pensamiento cr\u00edtico, resoluci\u00f3n de problemas y un proceso de pensamiento cuidadoso.<\/p>\n Antes de sacar tu calculadora o programa favorito, necesitas entender todos los \u00e1ngulos del problema que est\u00e1s tratando de resolver. Luego, debes decidir qu\u00e9 datos responder\u00edan a tu pregunta. Una vez que estos pasos est\u00e1n completos, puedes realizar el an\u00e1lisis.<\/p>\n Finalmente, FINALMENTE, puedes sacar conclusiones de tu trabajo. Este paso debe ser el \u00faltimo. Todos los humanos tienen sesgos inherentes<\/a>. Si no tienes cuidado, es f\u00e1cil obtener los datos incorrectos, resolver el problema equivocado y\/o manipular los datos para mostrar tu conclusi\u00f3n deseada inconsciente. En el mejor de los casos, tus datos son in\u00fatiles. En el peor de los casos, tus resultados empujan a tu empresa en la direcci\u00f3n equivocada.<\/p>\n Nuestra compasi\u00f3n nos impulsa a ser objetivos con nuestros datos. Sabemos que existen sesgos, y queremos estar 100% seguros de que nuestro producto es el correcto para nuestros clientes.<\/p>\n Tanto en los datos como en la vida, guarda tus conclusiones para el final.<\/p>\n
\nTienes mucha experiencia laboral en una variedad de entornos. \u00bfQu\u00e9 te atrajo en particular a ºÚÁϳԹÏÍø?<\/span><\/h4>\n
\u00bfCu\u00e1l es la mejor parte de trabajar en MPOWER?<\/span><\/h4>\n
\u201cBig Data\u201d se ha convertido en una gran palabra de moda. \u00bfPor qu\u00e9 es importante el an\u00e1lisis de datos?<\/span><\/h4>\n
\u00bfQu\u00e9 consejo tienes para los estudiantes o profesionales que buscan dedicarse o incursionar en el an\u00e1lisis de datos?<\/span><\/h4>\n
\u00bfC\u00f3mo se realiza el an\u00e1lisis de datos de la manera correcta?<\/span><\/h4>\n
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