Dans le Comment développer votre équipe de science des données En 2022, la science des données sera l'une des compétences technologiques les plus importantes que tous les employés doivent posséder. Mais comment pouvez-vous exactement aider votre équipe à développer ces talents et identifier exactement ce qu'elle doit apprendre ? Récemment, nous avons envoyé une question à un groupe de scientifiques des données, leur demandant de fournir tout conseil qu'ils pourraient avoir pour constituer une équipe de science des données. Quelques plats à emporter importants sont énumérés ci-dessous.
Recherchez des talents au sein de votre organisation.
Il n'y a pas assez de personnes sur le marché qui possèdent les compétences nécessaires pour répondre au besoin croissant de capacités d'analyse telles que l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation des données. Pour cette raison, il est absolument nécessaire de cultiver cette compétence au sein de l'organisation.
Selon Mike Cohen, instructeur chez Udemy, le processus de développer les talents en interne nécessite une stratégie à deux volets. Le premier volet comprend la formation continue et la formation continue. Mike pense que la science des données se développe toujours dans de nouveaux domaines.
Cela indique que votre personnel interne doit régulièrement consacrer une partie de son temps à se tenir au courant des dernières avancées du secteur et à approfondir les capacités mathématiques et statistiques fondamentales sur lesquelles reposent les stratégies de science des données.
S'efforcer d'atteindre un équilibre entre l'étendue et la profondeur de vos connaissances
Mike pense que si vous essayez de tout savoir, vous finissez par en savoir très peu sur quoi que ce soit. De plus, il n'est pas possible d'avoir des connaissances complètes dans le domaine de la science des données.
L'objectif des scientifiques des données devrait être de trouver un équilibre entre une large base de connaissances et une compréhension approfondie de certains sujets. En d'autres termes, Mike dit que "chaque individu devrait avoir sa propre connaissance approfondie d'un petit nombre de problèmes".
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Donnez aux membres de votre équipe les outils dont ils ont besoin pour développer leurs capacités en science des données.
Quelles technologies offrent à vos data scientists les meilleures chances de réussite ? Diogo estime que les outils les plus efficaces pour la science des données sont ceux qui facilitent le travail collaboratif. Vous trouverez ci-dessous une liste de certains des types spécifiques de technologies que les scientifiques des données devront utiliser de manière cohérente.
Outils pour les cahiers collaboratifs Les cahiers sont une forme d'informatique interactive qui permet aux scientifiques des données non seulement d'écrire et d'exécuter du code, mais aussi de visualiser les résultats et de collaborer sur leurs découvertes.
Ils favorisent la coopération tout en produisant simultanément une boucle de rétroaction rapide. Il existe une large sélection d'outils de bloc-notes disponibles, mais Jupyter est maintenant l'alternative la plus souvent utilisée.
Selon Rebecca Vickery, qui travaille chez Towards Data Science, "les scientifiques des données doivent utiliser GitHub pour la même raison que les ingénieurs en logiciel", c'est-à-dire pour la collaboration, apporter des modifications "en toute sécurité" aux projets et pouvoir suivre et annuler les modifications. heures supplémentaires. GitHub est un système de contrôle de version (VCS).
Une base de données rapide, efficace et simple à interroger : Pour mener à bien leur mission, les data scientists doivent être capables de développer et de créer des bases de données ainsi que de s'interfacer avec celles existantes.
Selon Sara Metwalli de Towards Data Science, « Les bases de données rendent le stockage organisé sûr, efficace et rapide.
« Ils servent de guide pour l'organisation, le stockage et la récupération appropriés des données collectées. Si vous avez des bases de données, vous n'aurez pas à vous soucier de savoir quoi faire de vos données pour chaque nouveau projet. Hive, Presto et Redshift sont des exemples de systèmes de gestion de base de données populaires.
Les technologies de tableau de bord simples à utiliser gagnent en popularité car un plus grand nombre de travailleurs souhaitent tirer des enseignements des données, même s'ils ne détiennent pas le titre officiel de data scientist. Tableau et Looker sont des exemples de solutions de tableau de bord de visualisation de données qui facilitent l'exposition et le partage des données.
