Data Science in Finance: Γιατί οι απόφοιτοι Οικονομικών στρέφονται στο Data Science;
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).
Oι 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.
Διαβάστε Επίσης:
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.
ΔΕΙΤΕ ΕΠΙΣΗΣ:
Σύμφωνα με το Workearly – όσοι 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
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, R και άλλα εργαλεία Open Source reporting και Visualization, όπως PowerBI και Tableau.
Remote jobs
Η επέλαση της πανδημίας και η συνεπαγόμενη εξάπλωση της τηλεργασίας σε όλους σχεδόν τους εργασιακούς τομείς ανάγκασε πολλές εταιρείες να επενδύσουν και να εξελιχθούν τεχνολογικά. Αυτό ως γεγονός είχε διττό αποτέλεσμα: από τη μία, την εκτόξευση της ζήτησης των εξ αποστάσεων θέσεων εργασίας (remote jobs) και από την άλλη την αύξηση της ζήτησης συγκεκριμένων ρόλων που βοηθούν τις επιχειρήσεις στην (μετα)covid εποχή να βελτιώσουν την απόδοση και τα έσοδά τους.
Στην Ελλάδα, προ πανδημίας, λίγοι σκεφτόμασταν την πιθανότητα να δουλεύουμε χωρίς να χρειάζεται να μετακινούμαστε καθημερινά από και προς το γραφείο. Αυτό που στην αρχή έμοιαζε με επιβεβλημένη συνθήκη, έχει ήδη αποκτήσει φανατικούς οπαδούς οι οποίοι ορκίζονται στην ελευθερία που προσφέρει και τον επιπλέον χρόνο που κερδίζουν αποφεύγοντας τις μετακινήσεις.Μια άλλη πολύ σημαντική παράμετρος είναι οι ευκαιρίες και οι υψηλές απολαβές που παρουσιάζει η διεθνής αγορά εργασίας, για κάποιον που επιθυμεί να παραμείνει στην Ελλάδα, συνεργαζόμενος με εταιρείες του εξωτερικού.
Η Vaquancy είναι το πρώτο agency στην Ελλάδα, που συνδέει όσους θέλουν να εργαστούν εξ αποστάσεως με εταιρείες του Εξωτερικού.
Η Vaquancy – The Global Recruitment Hub for Tech Hybrid Talent, με έδρα στο Λονδίνο και παραρτήματα στην Αθήνα και στο Λος Άντζελες, είναι το πρώτο πρακτορείο διασύνδεσης στην Ελλάδα, που συνδέει επαγγελματίες με εταιρείες του εξωτερικού, για εξ αποστάσεως ρόλους. Διαθέτοντας ένα δίκτυο 100+ εταιρειών-πελατών στην Ευρώπη, τις ΗΠΑ και τον Καναδά, εξειδικεύεται στην στελέχωση εξ αποστάσεως θέσεων εργασίας.
Ποια είναι η μισθολογική κλίμακα ανάλογα με την ειδικότητα και τα χρόνια εμπειρίας και ποιές δεξιότητες έχουν την μεγαλύτερη ζήτηση ανα ειδικότητα ?
Παρακάτω παρουσιάζεται η στατιστική μελέτη της Vaquancy για 2022, με δεδομένα που αντλήθηκαν από πόλεις της Ευρώπης – Παρίσι, Βερολίνο, Λονδίνο, Μόναχο, Βρυξέλλες και Άμστερνταμ, Μαδρίτη, Δουβλίνο, Λεμεσός – που έχουν το μεγαλύτερο πλήθος εξ αποστάσεως θέσεων σε κλάδους της Πληροφορικής και της Ανάλυσης Δεδομένων.
Data Analyst - Μέσες ετήσιες απολαβές βάση ετών εμπειρίας:
0-3 χρόνια: 40.000 €
2-3 χρόνια: 48.000 €
4-6 χρόνια: 65.000 €
7+ χρόνια: 72.000 €
Πώς μπορεί κανείς να εργαστεί στις περιζήτητες αυτές ειδικότητες;
To Workearly είναι η πρώτη personal online coaching υπηρεσία στην Ελλάδα που σε προετοιμάζει για μια επιτυχημένη καριέρα στον χώρο της τεχνολογίας. Αυτή τη στιγμή, που ήδη πολλές εταιρείες δουλεύουν σχεδόν αποκλειστικά remotely, το Workearly αναλαμβάνει να καθοδηγήσει όσους θέλουν να μπουν στον χώρο του IT ή του HR και να απευθυνθούν όχι μόνο στην ελληνική, αλλά και στην παγκόσμια αγορά εργασίας. To Workearly απευθύνεται σε υποψηφίους που προέρχονται από κλάδους όπως αυτοί των Οικονομικών, της Πληροφορικής, της Υγείας, του Management , του HR και του Marketing.
Οποιοσδήποτε υποψήφιος ενδιαφέρεται να εργαστεί εξ αποστάσεως σε μια από τις παραπάνω ειδικότητες ή για οποιαδήποτε άλλη ειδικότητα του IT και του HR, μπορεί να απευθυνθεί στο Workearly και μέσω της δωρεάν αξιολόγησης προφίλ, αφού δημιουργηθεί το κατάλληλο εκπαιδευτικό πλάνο, σύμφωνα με τους στόχους και το τεχνικό του υπόβαθρο, να προετοιμαστεί σωστά για να διεκδικήσει νέες ευκαιρίες καριέρας τόσο στην Ελλάδα όσο και στο Εξωτερικό.Οι απόφοιτοι, λαμβάνουν αναγνωρισμένη πιστοποίηση, και επίσης έχουν την δυνατότητα άμεσης διασύνδεσης με την αγορά στην Ελλάδα αλλά και το εξωτερικό, μέσω του συνεργαζόμενου ομίλου Vaquancy – The Global Recruitment Hub for Tech Hybrid Talent, ένα από τα ελάχιστα πρακτορεία ευρέσεως εργασίας παγκοσμίως που ειδικεύεται στην στελέχωση εταιρειών σε υβριδικούς ρόλους.
Εκπαίδευση για εξ αποστάσεως θέσεις εργασίας.
Οι ενδιαφερόμενοι μπορούν να επικοινωνήσουν με το Workearly συμπληρώνοντας την αίτηση εδώ.
ΒΗΜΑΤΑ – ΑΙΤΗΣΗ:
Ο κάθε υποψήφιος μπορεί να κάνει αίτηση για δωρεάν αξιολόγηση ώστε να ενημερωθεί για το training.
Στη συνέχεια, αφού προγραμματιστεί ένα ατομικό session, για την κατανόηση των στόχων και των αναγκών, θα δημιουργηθεί ένα ατομικό εκπαιδευτικό πλάνο για το Training.