智慧的好奇心是成功分析职业的驱动力。适应性和持续学习是在多样化的数据科学领域中导航的关键。数据科学领导者通过深入理解问题、与充满激情的团队合作以及简化解决方案而脱颖而出。
在COVID-19之后，系统化的方法优先考虑构建数据基础设施，这成为了一个重要的行业趋势。生成式人工智能即将成为主流，预示着在各个行业中的多样化应用。对于进入数据科学或生成式人工智能职业的人来说，持续学习和技术更新是必不可少的。
编码只是其中的一个方面；数据科学职业需要广泛的技能集，包括领域专业知识和项目管理。加入即将到来的“Leading with Data”会议，与人工智能和数据科学领导者进行深入讨论！
是如何开始分析之旅的？没有一个预先设定的计划进入分析世界，但总是寻求一个智力刺激的职业。经济学学术背景，加上在DSP Merrill Lynch的实习，在那里研究了印度债务市场的创新，为对研究和分析的兴趣奠定了基础。
职业生涯早期是怎样的，是如何适应不同领域的？早期涉及大量的学习和适应。从为一家法律公司创建内容，转变为在EY进行转让定价的财务分析，然后是制药行业的市场研究。每个领域都是独特的，需要深入理解各自的领域。关键是保持对核心目标的关注，无论数据的大小如何，并提取有意义的见解。
作为领导者，观点是如何随着时间演变的？领导观点已经演变为优先考虑深入理解问题、协作研究以及与充满激情的团队合作，以制定最佳解决方案。强调在利益相关者沟通中的简单性，确保成功的采用，并专注于从一开始就考虑最终结果。