この投稿では、SAPがIT市場で最も有望な専門職の新しい才能を見つけようとする理由をさらに詳しく説明します。
SAPがデータサイエンスおよび機械学習の専門家のトレーニングを開始することにした理由
2017年初頭、同社は、ビジネスで新しいテクノロジーを使用するためのソリューションのポートフォリオであるSAP Leonardoを導入しました。 モノのインターネット、機械学習、ブロックチェーン、予測分析、ビッグデータ、その他多くのサービスと連携するためのサービスが含まれています。
SAP Leonardoの発表後、ロシアの顧客とパートナーから、システムの機能と、生産、産業、小売、その他の産業におけるイノベーションの適用方法について多くの質問を受けました。 私たちは、新しいテクノロジーへの関心だけでなく、たとえばビッグデータや機械学習で働くことができる専門家の不足にも直面していました。 そのため、SAP Young Professionals Programを開始しました。そのプログラムの参加者は、1年以内に需要のある職業で珍しい実務経験を積むことができます。
ビッグデータスペシャリストは21世紀の最も求められている専門職です
お客様にとって最も苦痛な問題の1つは、蓄積された膨大な量のビッグデータをどう処理するか、そして利益を得るためにビッグデータをスマートデータに変換する方法です。 多くの企業は、仕事で接続デバイス、工作機械、センサーを長い間使用してきました。 しかし、同時に、ほとんどの場合、それは謎のままです-データを機能させる方法は？
データサイエンティストは、今日最も人気のあるメディアの職業の1つです。 ハーバードビジネスレビュー誌は、「21世紀で最もセクシーな職業」と呼んでいます。マッキンゼーは、2018年に米国のみでビッグデータを扱う14万〜19万人の専門家の需要を予測しています。
SAPでは、いくつかの理由でビッグデータが開発されています。 まず、主要なビジネスプロセス（販売、調達、物流、財務、製造）がすでにSAPシステムを介して実行されています。 顧客は、ビッグデータを扱う際の当社の専門知識を信頼しています。
第二に、SAPはビッグデータを扱うための独自の強力なソリューション、特にSAP Predictive Analyticsを持っています。 また、SAP HANAでビッグデータ（ロジスティック回帰、勾配ブースティング、ランダムフォレストなど）を操作するための既知のアルゴリズムも使用します。
それとは別に、ニューラルネットワークの使用を強調する価値があります。 年の初めに、SAPとGoogleは戦略的パートナーシップに合意しました。その一部は、SAPテクノロジーでのTensorFlowオープンソースライブラリの使用でした。
ビッグデータを扱うとき、幅広い問題を解決します。 以下に例を示します。
-製造中の製品の修理と品質の予測
-顧客の売上と支払行動の予測、および顧客維持の方法
-人事機能の予測：従業員の流出、従業員の定着方法、従業員の平均寿命予測
SAP Young Professionals Programの募集とトレーニングの進め方
2017/18年度のプログラムに参加するには、4コース以上の学生、学部生、または1〜2年前に高校を卒業した若い専門家を招待します。 プログラム参加者は2つの領域に分けられ、それぞれに特定の要件があります。
-開発者向け：統合サブシステムコンポーネントの知識、Web開発用の言語とツールの知識（JavaScript、SAP UI5、SAP Fiori）、データベースの経験（HANA、SQL）
-データサイエンスおよび機械学習の専門家向け：離散数学の知識、統計および統計分析、機械学習の基本アルゴリズムの理解、データベースおよびSQLスキル、プログラミング言語の知識（Python、Hadoop、R）。
トレーニングはフルタイム（モスクワとエカテリンブルクのSAPオフィス）およびオンライン形式で行われます。 SAP YPP参加者へのオフライン講義は、さまざまなSAP部門の専門家（コンサルタント、プリセールスなど）によって提供されます。 クラスは、会社の構造とポートフォリオ、ERPシステムの機能、ソフトスキルの開発（プレゼンテーション、プロジェクトチームでの作業など）、デザイン思考（デザイン思考セッション）に専念します。 フルタイム形式に加えて、学生はオンラインクラスにも参加し、最も重要なことに、SAP Learning Hubに無料でアクセスできます。SAPLearning Hub-さまざまなITトピックに関する多くの電子マニュアルとインタラクティブコースを備えたクラウドベースの巨大な「リポジトリ」であり、通信する機会もあります専門家によって。
学習の重要な部分は練習です。 初心者のデータサイエンティストは、データサイエンスの原理を理解するために、すでに処理済みの実際のクライアントデータを使用します。
3か月のトレーニングの後、学生は試験を待ってから、SAPのさまざまな部門とパートナーに配布され、上級同僚の監督の下で既存のクライアントプロジェクトのプロジェクトチームの一部として働き始めます。 プログラムの最後に、ベストを証明した参加者は、SAPチームまたはパートナーのいずれかで働くというオファーを受け取ります。
プログラムについて質問したり、参加の申請を送信したい場合は、それについて書いてください 。