Data Science in Finance: Γιατί οι απόφοιτοι Οικονομικών στρέφονται στο Data Science;

Και πώς το πετυχαίνουν;

Επαγγελματίες που προέρχονται από τον χώρο των Οικονομικών γίνονται περιζήτητοι στην αγορά της Ανάλυσης Δεδομένων, είτε αλλάζοντας ριζικά καριέρα είτε συνδυάζοντας τα Οικονομικά με το Data Science. Ο συνδυασμός των Οικονομικών και της Λογιστικής με τις τεχνικές της Ανάλυσης Δεδομένων θεωρείται σήμερα σημαντικό πλεονεκτήμα και αμείβεται υψηλά, εξασφαλίζοντας τη δυνατότητα εξ αποστάσεως εργασίας σε Ελλάδα και Εξωτερικό.

Η Οικονομική Επιστήμη μελετά την παραγωγή, τη διανομή και την κατανάλωση προϊόντων και υπηρεσιών. Καθ’ όλη τη διάρκεια ζωής μια εταιρείας ή ενός οργανισμού, οι Οικονομολόγοι είναι οι επαγγελματίες εκείνοι που διασφαλίζουν τον σωστό οικονομικό σχεδιασμό με στόχο τη βιωσιμότητα, την ελαχιστοποίηση του κόστους και τη μεγιστοποίηση των κερδών. Παράλληλα, η Επιστήμη των Δεδομένων, το λεγόμενο Data Science, μελετά – μεταξύ άλλων- τον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα που συλλέγονται δύνανται να οδηγήσουν σε ασφαλή συμπεράσματα αναφορικά με τις τάσεις της αγοράς, τις προβλέψεις των προτιμήσεων του αγοραστικού κοινού, τις αποκλίσεις στην απήχηση των προϊόντων, την αξιολόγηση και προτεραιοποίηση των οικονομικών κινδύνων και την εποπτεία επίτευξης των Βασικών Δεικτών Απόδοσης (KPIs).

Όπως επιβεβαιώνουν οι Δημήτρης Κυριακάτης και Ευθύμης Βαφειάδης, ιδρυτές του Workearlyτης πρώτης εκπαιδευτικής coaching υπηρεσίας στην Ελλάδα που προετοιμάζει και εκπαιδεύει υποψηφίους ατομικά στο χώρο της τεχνολογίας-  οι δύο επιστήμες, Data Science και Οικονομικά, δρουν συμπληρωματικά, καθώς η πρώτη (Data Science) μεταφράζει έναν τεράστιο όγκο δεδομένων σε συμπεράσματα και η δεύτερη (Οικονομικά) αξιοποιεί αυτά τα συμπεράσματα προκειμένου να διαμορφώσει μία αποτελεσματική εμπορική πολιτική.

Γιατί ο συνδυασμός του Data Science με τα οικονομικά δίνει σοβαρό προβάδισμα στην αγορα;

Όσοι έχουν ακαδημαϊκό ή επαγγελματικό υπόβαθρο στα Οικονομικά διαθέτουν σοβαρό προβάδισμα έναντι των υπολοίπων στον χώρο του Data Science σε financial τμήματα, διότι αφενός γνωρίζουν σε βάθος τις έννοιες που αναλύουν και αφετέρου λειτουργούν με γνώμονα τον σκοπό του όλου εγχειρήματος, ο οποίος είναι η χάραξη της ορθότερης οικονομικής στρατηγικής. Με απλά λόγια, ο Οικονομολόγος μπορεί να «διαβάσει» καλύτερα τα οικονομικά δεδομένα που χρησιμοποιούνται κατά την Ανάλυση Δεδομένων.

Σε ποιους ειδικότερους τομείς του Data Science μπορεί να απορροφηθεί ένας Οικονομολόγος;

Οικονομικές Προβλέψεις (Predictive Analytics): Πολλαπλά είναι τα τεχνολογικά εργαλεία που συνδράμουν την διενέργεια οικονομικών προβλέψεων (πχ. sql, PowerBI). Αντιπροσωπευτικό παράδειγμα αποτελεί η ανάλυση δημογραφικών δεδομένων των καταναλωτών ενός προϊόντος. Βάσει αυτής της ανάλυσης, μπορούν να εξαχθούν σημαντικά συμπεράσματα για την απήχηση ενός νέου προϊόντος και αντίστοιχα τη διαμόρφωση της στρατηγικής Marketing, καθώς επίσης για τον εντοπισμό κερδοφόρων επενδύσεων.

Οπτικοποίηση οικονομικών δεδομένων (Financial Dashboards & Visualizations): Η οπτική αναπαράσταση εσόδων και εξόδων έχει ως αποτέλεσμα την καλύτερη κατανόηση της πορείας μιας εκστρατείας, η οποία συντελεί στην άμεση λήψη διορθωτικών μέτρων ή αλλαγών.

Βασικοί Δείκτες Οικονομικής Απόδοσης (Financial KPIs): Η εποπτεία τήρησης των KPIs είναι απαραίτητη για τη διασφάλιση της προόδου μίας εμπορικής ενέργειας και σημαντικός πυλώνας του Data Science.  Για παράδειγμα, ένα KPI θα μπορούσε να είναι η πιθανότητα σύστασης ενός προϊόντος  από υφιστάμενους πελάτες σε άλλους μελλοντικούς πελάτες. Η μέτρηση αυτής της πιθανότητας υλοποιείται με τη βοήθεια εργαλείων Data Science.

Αξιολόγηση Οικονομικού Κινδύνου: Με την Ανάλυση Δεδομένων καθίσταται ασφαλέστερη και πληρέστερη η καταγραφή των κινδύνων, η μέτρηση της πιθανότητας πραγμάτωσής τους και της βαρύτητας των απειλούμενων επιπτώσεων. Η πλήρης κατανόηση των οικονομικών κινδύνων λειτουργεί καταλυτικά στον χρόνο αντίδρασης της εταιρείας, σε περίπτωση πραγματοποίησής του.

Σύμφωνα με το Workearlyόσοι προέρχονται από τον χώρο των Οικονομικών μπορούν να διεκδικήσουν ευκολότερα θέσεις σε εξειδικευμένους κλάδους του Data Science και συγκεκριμένα στους εξής τομείς:

  • Data Analysis & Reporting for Finance (Descriptive & Inferential Statistics, Regression Analysis, Time Series )
  • Reporting with PowerBI
  • Python for Finance
  • Algorithmic trading – για εφαρμογές στο χρηματιστήριο
  • Data Visualization and Sentiment Analysis with Tableau

Κατόπιν όλων των παραπάνω, καθίσταται σαφές ότι Οικονομικά και Data Science αλληλεπιδρούν σημαντικά, δίνοντας τη δυνατότητα σε επαγγελματίες του χώρου της Οικονομικής Επιστήμης να εισέλθουν στον χώρο της Ανάλυσης Δεδομένων και να διεκδικήσουν υψηλά αμειβόμενες θέσεις στην αγορά.

Για ποιο λόγο είναι πλέον αναγκαίες για έναν Οικονομολόγο οι γνώσεις Ανάλυσης Δεδομένων;

Οι δεξιότητες που καλείται να έχει πλέον ένας Οικονομολόγος σήμερα έχουν αλλάξει σημαντικά σε σχέση με το παρελθόν. Μέχρι πρότινος, πέρα από τη γνωσιακή κατάρτιση, οι εταιρείες αναζητούσαν υποψηφίους με βασικές γνώσεις στη χρήση ηλεκτρονικών υπολογιστών. Συγκεκριμένα, ένας Οικονομολόγος ή ένας Λογιστής ήταν απαραίτητο να χρησιμοποιεί Microsoft Excel.

Σήμερα, οι εταιρείες προσπαθούν να ενσωματώσουν στις ομάδες τους υποψηφίους που, μαζί με τις γνώσεις τους στο κατεξοχήν αντικείμενο, διαθέτουν και γνώσεις για τη χρήση της SQL (Structured Query Language). Η SQL είναι ένα τεχνολογικό εργαλείο με τη βοήθεια του οποίου αντλούνται, οργανώνονται και μεταφράζονται τα δεδομένα με αποτέλεσμα να εξάγονται συμπεράσματα με μεγαλύτερη ακρίβεια και πληρότητα (περισσότερα για την SQL μπορείς να διαβάσεις εδώ). Η SQL αντικαθιστά σταδιακά το Excel και επιλέγεται κατά κόρον από τις εταιρείες για σκοπούς reporting. Συνεπακόλουθο αυτής της τεχνολογικής αλλαγής είναι η δημιουργία νέων skills των υποψηφίων.

Μπορεί ένας Οικονομολόγος να γίνει Data Scientist χωρίς γνώσεις Πληροφορικής;

Οι γνώσεις που απαιτούνται για να αποκτήσει κάποιος δεξιότητες Ανάλυσης Δεδομένων είναι γνώσεις που μπορούν να αποκτηθούν μέσα από μελέτη, ασκήσεις, παραδείγματα και αξιολογήσεις, ανεξαρτήτως τεχνικού ή μη υπόβαθρου. Η πλειονότητα των υποψηφίων που εκπαιδεύονται στο Workearly δηλώνουν, για παράδειγμα, ότι η SQL είναι πιο εύχρηστη σε σύγκριση με Microsoft Excel, γρηγορότερη και πιο αποδοτική.

Απαραίτητα προϋπόθεση είναι η εξατομικευμένη εκπαίδευση. Το υλικό και ο ρυθμός εκμάθησης θα πρέπει να προσαρμόζεται στις ανάγκες κάθε επαγγελματία και της θέσης στην οποία στοχεύει, σύμφωνα με τις γνώσεις και την εμπειρία που διαθέτει, τον χρόνο που μπορεί να αφιερώσει και την ταχύτητα με την οποία μπορεί να προχωρήσει. Αυτή ακριβώς είναι η μέθοδος που ακολουθεί το Workearly, με σκοπό να αποκτηθούν στο συντομότερο δυνατό χρόνο και με τα μεγαλύτερα δυνατά αποτελέσματα όλες οι απαραίτητες γνώσεις για τη χρήση των νέων τεχνολογικών εργαλείων που χρησιμοποιούνται στην Ανάλυση Δεδομένων, όπως sql, nosql, PowerBI, Datawarehouse, Python και άλλα εργαλεία Open Source reporting και Visualization, όπως PowerBI και Tableau.

Στο Workearly, η εκπαίδευση σχεδιάζεται αποκλειστικά με βάση το προφίλ του κάθε επαγγελματία μέσω ειδικής αξιολόγησης. Είναι η μοναδική υπηρεσία η οποία εξειδικεύεται στον συνδυασμό των τεχνολογικών δεξιοτήτων, όπως η Ανάλυση Δεδομένων με τον κλάδο από όπου προέρχεται ο κάθε επαγγελματίας (για παράδειγμα Data Analysis for Finance). Αυτός είναι και ο καταλυτικός παράγοντας στην ποιότητα των αποτελεσμάτων και στις επαγγελματικές επιτυχίες των εκπαιδευομένων, καθιστώντας το Workearly αναγνωρισμένα ως την υπηρεσία με την υψηλότερη ποιότητα στον κλαδο της επαγγελματικής κατάρτισης.

Υπάρχει  καθημερινή προσωπική επικοινωνία, επίβλεψη και αξιολόγηση προόδου μέσω μικρών στόχων (microlearning).  Η διαδικασία εκμάθησης γίνεται με το πιο σύγχρονο εκπαιδευτικό υλικό και πρακτική εξάσκηση με τη συμβολή εξειδικευμένων συνεργατών από την Ελλάδα αλλά και όλο τον κόσμο που εργάζονται στην αγορά σε αντίστοιχους ρόλους.

Με τεχνογνωσία σε εκπαιδευτικές πρακτικές από τις μεγαλύτερες εταιρείες τεχνολογίας παγκοσμίως, φέρνει για πρώτη φορά στην Ελλάδα την προσέγγιση της εξατομικευμένης εκπαίδευσης, η οποία άλλαξε για πάντα τα δεδομένα στην επαγγελματική κατάρτιση. Η εκπαίδευση γίνεται 100% εξ αποστάσεως και αποκλειστικά στους χρόνους του καθενός ώστε να επιτευχθεί η μέγιστη ευελιξία.

Mε παρουσία σε περισσότερες από 6 χώρες και εκατοντάδες επαγγελματίες που το εμπιστεύονται στην Ελλάδα, με πολλούς να είναι στελέχη εταιρειών με θέσεις ευθύνης σε μεγάλες πολυεθνικές, το Workearly αναγνωρισμένα αντιπροσωπεύει την νέα εποχή στην ατομική εκπαίδευση και το upskilling.​

Αυτή τη στιγμή, ήδη πολλές εταιρείες δουλεύουν σχεδόν αποκλειστικά remotely, το Workearly είναι ο μοναδικός οργανισμός που εξειδικεύεται στην προετοιμασία εξ αποστάσεως εργασίας για χώρες του Εξωτερικού και αναλαμβάνει να καθοδηγήσει όσους θέλουν να μπουν στον χώρο του IT και να απευθυνθούν όχι μόνο στην Ελληνική, αλλά και στην Παγκόσμια αγορά εργασίας.

Οποιοσδήποτε υποψήφιος ενδιαφέρεται να εκπαιδευτεί, μπορεί να απευθυνθεί στο Workearly και μέσω της δωρεάν αξιολόγησης προφίλ, αφού δημιουργηθεί το κατάλληλο εκπαιδευτικό πλάνο, σύμφωνα με τις ανάγκες του, να προετοιμαστεί σωστά για να διεκδικήσει νέες ευκαιρίες καριέρας.

Ακολουθήστε στο Google News και μάθετε πρώτοι όλες τις ειδήσεις
Δείτε όλες τις τελευταίες Ειδήσεις από την Ελλάδα και τον Κόσμο, από
Τα Νέα της Αγοράς
ΒΗΜΑτοδότης
  • Ο γρίφος της Μποτσουάνα Οι αγορές είναι προεξοφλητικοί μηχανισμοί, στην περίπτωση της νέας μετάλλαξης , προεξόφλησαν ξανά το χειρότερο, δηλαδή νέους περιορισμούς στις... ΒΗΜΑτοδότης |
Σίβυλλα
Helios Kiosk