में अपनी डेटा साइंस टीम कैसे विकसित करें 2022 में, डेटा विज्ञान सभी कर्मचारियों के लिए सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी कौशल में से एक होगा। लेकिन आप वास्तव में इन प्रतिभाओं के विकास में अपनी टीम की सहायता कैसे कर सकते हैं और यह बता सकते हैं कि उन्हें क्या सीखने की ज़रूरत है? हाल ही में, हमने डेटा वैज्ञानिकों के एक समूह को एक प्रश्न भेजा था, जिसमें उनसे डेटा विज्ञान टीम बनाने के लिए कोई सलाह देने के लिए कहा गया था। कुछ प्रमुख निष्कर्ष नीचे सूचीबद्ध हैं।
अपने संगठन के अंदर प्रतिभा की खोज करें।
बाज़ार में ऐसे पर्याप्त लोग नहीं हैं जिनके पास मशीन लर्निंग, डेटा साइंस और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन जैसी विश्लेषण क्षमताओं की बढ़ती आवश्यकता से मेल खाने के लिए आवश्यक कौशल हों। इस वजह से, संगठन के भीतर इस कौशल को विकसित करना नितांत आवश्यक है।
उडेमी के एक प्रशिक्षक, माइक कोहेन के अनुसार, की प्रक्रिया घर में प्रतिभा का विकास करना दोतरफा रणनीति की आवश्यकता है। पहले चरण में सतत आधार पर निरंतर शिक्षा और प्रशिक्षण शामिल है। माइक का मानना है कि डेटा विज्ञान हमेशा नए क्षेत्रों में विकसित हो रहा है।
इसका मतलब यह है कि आपके इन-हाउस स्टाफ को नियमित रूप से अपना कुछ समय क्षेत्र में नवीनतम प्रगति से अवगत रहने और बुनियादी गणितीय और सांख्यिकीय क्षमताओं पर ध्यान देने के लिए समर्पित करना चाहिए, जिन पर डेटा विज्ञान रणनीतियों का निर्माण किया जाता है।
अपने ज्ञान की सीमा और गहराई के बीच संतुलन हासिल करने का प्रयास करें
माइक का मानना है कि अगर आप हर चीज़ जानने की कोशिश करते हैं, तो आप किसी भी चीज़ के बारे में बहुत कम जान पाते हैं। इसके अलावा, डेटा विज्ञान के क्षेत्र में संपूर्ण ज्ञान होना संभव नहीं है।
डेटा वैज्ञानिकों का लक्ष्य व्यापक ज्ञान आधार और कुछ विषयों की गहरी समझ के बीच संतुलन बनाना होना चाहिए। इसे दूसरे तरीके से कहें तो, माइक का कहना है कि "प्रत्येक व्यक्ति को कुछ मुद्दों का अपना गहन ज्ञान होना चाहिए।"
त्वरित लिंक:
अपनी टीम के सदस्यों को अपनी डेटा विज्ञान क्षमताओं को विकसित करने के लिए आवश्यक उपकरण दें।
कौन सी प्रौद्योगिकियां आपके डेटा वैज्ञानिकों को सफल होने का सर्वोत्तम मौका प्रदान करती हैं? डिओगो का मानना है कि डेटा विज्ञान के लिए सबसे प्रभावी उपकरण वे हैं जो सहयोगात्मक कार्य की सुविधा प्रदान करते हैं। निम्नलिखित कुछ विशिष्ट प्रकार की तकनीकों की सूची है जिनका डेटा वैज्ञानिकों को निरंतर आधार पर उपयोग करने की आवश्यकता होगी।
सहयोगी नोटबुक के लिए उपकरण नोटबुक इंटरैक्टिव कंप्यूटिंग का एक रूप है जो डेटा वैज्ञानिकों को न केवल कोड लिखने और चलाने में सक्षम बनाता है बल्कि परिणाम देखने और उनकी खोजों पर सहयोग करने में भी सक्षम बनाता है।
वे तेजी से फीडबैक लूप तैयार करने के साथ-साथ सहयोग को बढ़ावा देते हैं। नोटबुक टूल का विस्तृत चयन उपलब्ध है, लेकिन ज्यूपिटर अब सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला विकल्प है।
टुवर्ड्स डेटा साइंस में काम करने वाली रेबेका विकरी के अनुसार, "डेटा वैज्ञानिकों को उसी कारण से GitHub का उपयोग करने की आवश्यकता है जो सॉफ्टवेयर इंजीनियर करते हैं," जो सहयोग के लिए है, "सुरक्षित रूप से" परियोजनाओं में परिवर्तन करना और परिवर्तनों को ट्रैक करने और रोलबैक करने में सक्षम होना अधिक समय तक। GitHub एक संस्करण नियंत्रण प्रणाली (VCS) है।
एक डेटाबेस जो त्वरित और प्रभावी है, साथ ही क्वेरी करना भी आसान है: अपने कर्तव्यों को प्रभावी ढंग से पूरा करने के लिए, डेटा वैज्ञानिकों को डेटाबेस विकसित करने और बनाने के साथ-साथ मौजूदा डेटाबेस के साथ इंटरफेस करने में सक्षम होने की आवश्यकता है।
टुवर्ड्स डेटा साइंस की सारा मेटवाली के अनुसार, “डेटाबेस संगठित भंडारण को सुरक्षित, कुशल और तेज़ बनाते हैं।
वे एकत्र किए गए डेटा के उचित संगठन, भंडारण और पुनर्प्राप्ति के लिए एक मार्गदर्शक के रूप में कार्य करते हैं। यदि आपके पास डेटाबेस है, तो आपको यह पता लगाने की परेशानी से नहीं गुजरना पड़ेगा कि प्रत्येक नए प्रोजेक्ट के लिए आपके डेटा का क्या करना है। हाइव, प्रेस्टो और रेडशिफ्ट लोकप्रिय डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों के उदाहरण हैं।
उपयोग में आसान डैशबोर्ड प्रौद्योगिकियां लोकप्रियता हासिल कर रही हैं क्योंकि बड़ी संख्या में कर्मचारी डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में रुचि रखते हैं, भले ही उनके पास डेटा वैज्ञानिक का आधिकारिक पदवी न हो। टेबलू और लुकर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन डैशबोर्ड समाधान के उदाहरण हैं जो डेटा को प्रदर्शित करना और साझा करना आसान बनाने में सहायता करते हैं।
