Dalam majalah Bagaimana Mengembangkan Tim Ilmu Data Anda Pada tahun 2022, ilmu data akan menjadi salah satu keterampilan teknologi terpenting yang harus dimiliki semua karyawan. Namun bagaimana tepatnya Anda dapat membantu tim Anda dalam mengembangkan bakat-bakat ini dan menentukan dengan tepat apa yang perlu mereka pelajari? Baru-baru ini, kami mengirimkan pertanyaan kepada sekelompok data scientist, meminta mereka memberikan saran apa pun yang mungkin mereka miliki untuk membangun tim data science. Beberapa hal penting tercantum di bawah ini.
Cari bakat dalam organisasi Anda.
Tidak ada cukup orang di pasar yang memiliki keterampilan yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan yang semakin meningkat akan kemampuan analisis seperti pembelajaran mesin, ilmu data, dan visualisasi data. Oleh karena itu, keterampilan ini mutlak diperlukan dalam organisasi.
Menurut Mike Cohen, instruktur di Udemy, prosesnya mengembangkan bakat di dalam perusahaan memerlukan strategi dua arah. Cabang pertama terdiri dari pendidikan dan pelatihan berkelanjutan secara konsisten. Mike percaya bahwa ilmu data selalu berkembang ke bidang-bidang baru.
Hal ini menunjukkan bahwa staf internal Anda harus secara rutin mendedikasikan sebagian waktunya untuk mengikuti perkembangan terkini di sektor ini dan mempelajari kemampuan matematika dan statistik dasar yang menjadi dasar pengembangan strategi ilmu data.
Berusaha keras untuk mencapai keseimbangan antara jangkauan dan kedalaman pengetahuan Anda
Mike percaya bahwa jika Anda mencoba mengetahui segalanya, Anda hanya akan mengetahui sedikit saja tentang apa pun. Selain itu, tidak mungkin memiliki pengetahuan yang utuh di bidang ilmu data.
Tujuan dari data scientist adalah mencapai keseimbangan antara memiliki basis pengetahuan yang luas dan pemahaman mendalam tentang topik tertentu. Dengan kata lain, Mike mengatakan bahwa “setiap individu harus memiliki pengetahuan mendalam tentang sejumlah kecil permasalahan.”
Tautan Cepat:
Berikan anggota tim Anda alat yang mereka perlukan untuk membangun kemampuan ilmu data mereka.
Teknologi manakah yang memberikan peluang terbaik bagi data scientist Anda untuk meraih kesuksesan? Diogo percaya bahwa alat yang paling efektif untuk ilmu data adalah alat yang memfasilitasi kerja kolaboratif. Berikut ini adalah daftar beberapa jenis teknologi spesifik yang perlu dimanfaatkan oleh data scientist secara konsisten.
Alat untuk buku catatan kolaboratif Notebook adalah bentuk komputasi interaktif yang memungkinkan ilmuwan data tidak hanya menulis dan menjalankan kode tetapi juga melihat hasilnya dan berkolaborasi dalam penemuan mereka.
Mereka memupuk kerja sama sekaligus menghasilkan umpan balik yang cepat. Ada banyak pilihan alat notebook yang tersedia, namun Jupyter kini menjadi alternatif yang paling sering digunakan.
Menurut Rebecca Vickery, yang bekerja di Towards Data Science, “Ilmuwan data perlu menggunakan GitHub untuk alasan yang sama seperti yang dilakukan para insinyur perangkat lunak,” yaitu untuk berkolaborasi, membuat perubahan pada proyek dengan “aman” dan mampu melacak dan mengembalikan perubahan. lembur. GitHub adalah sistem kontrol versi (VCS).
Basis data yang cepat dan efektif, serta mudah untuk dibuat kuerinya: Untuk menjalankan tugasnya secara efektif, ilmuwan data harus mampu mengembangkan dan membuat basis data serta berinteraksi dengan yang sudah ada.
Menurut Sara Metwalli dari Towards Data Science, “Database membuat penyimpanan terorganisir menjadi aman, efisien, dan cepat.
” Mereka berfungsi sebagai panduan untuk pengorganisasian, penyimpanan, dan pengambilan data yang dikumpulkan dengan benar. Jika Anda memiliki database, Anda tidak perlu bersusah payah memikirkan apa yang harus dilakukan dengan data Anda untuk setiap proyek baru. Hive, Presto, dan Redshift adalah contoh sistem manajemen basis data yang populer.
Teknologi dasbor yang mudah digunakan semakin populer karena semakin banyak pekerja yang tertarik untuk mendapatkan wawasan dari data, meskipun mereka tidak memiliki gelar resmi sebagai ilmuwan data. Tableau dan Looker adalah contoh solusi dasbor visualisasi data yang membantu mempermudah pameran dan berbagi data.
