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Come sviluppare il tuo team di data science nel 2024

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Nel Come sviluppare il tuo team di data science Nel 2022, la scienza dei dati sarà una delle competenze tecnologiche più importanti per tutti i dipendenti. Ma come puoi assistere esattamente il tuo team nello sviluppo di questi talenti e individuare esattamente ciò che hanno bisogno di imparare? Di recente, abbiamo inviato una domanda a un gruppo di data scientist, chiedendo loro di fornire eventuali consigli per la creazione di un team di data science. Di seguito sono elencati alcuni punti importanti.

Cerca talenti all'interno della tua organizzazione.

Come sviluppare il tuo team di data science

Non ci sono abbastanza persone sul mercato che possiedono le competenze necessarie per soddisfare la crescente necessità di capacità di analisi come l'apprendimento automatico, la scienza dei dati e la visualizzazione dei dati. Per questo motivo, è assolutamente necessario coltivare questa abilità all'interno dell'organizzazione.

Secondo Mike Cohen, istruttore di Udemy, il processo di sviluppo di talenti all'interno dell'azienda richiede una duplice strategia. Il primo polo è costituito da istruzione e formazione continua su base coerente. Mike crede che la scienza dei dati si sviluppi sempre in nuove aree.

Ciò indica che il tuo personale interno dovrebbe dedicare regolarmente parte del proprio tempo a tenersi al passo con i più recenti progressi nel settore e rispolverare le abilità matematiche e statistiche fondamentali su cui si basano le strategie di data science.

Sforzati di raggiungere un equilibrio tra la portata e la profondità delle tue conoscenze

Come sviluppare il tuo team di data science

Mike crede che se provi a sapere tutto, finisci per sapere molto poco di qualsiasi cosa. Inoltre, non è possibile avere una conoscenza completa nel campo della scienza dei dati.

L'obiettivo per i data scientist dovrebbe essere quello di trovare un equilibrio tra avere un'ampia base di conoscenze e una profonda comprensione di determinati argomenti. Per dirla in altro modo, Mike afferma che "ogni individuo dovrebbe avere la propria profonda conoscenza di un piccolo numero di problemi".

Collegamento veloce:

Offri ai membri del tuo team gli strumenti di cui hanno bisogno per sviluppare le loro capacità di data science.

Quali tecnologie offrono ai tuoi data scientist le migliori possibilità di successo? Diogo ritiene che gli strumenti più efficaci per la scienza dei dati siano quelli che facilitano il lavoro collaborativo. Di seguito è riportato un elenco di alcuni dei tipi specifici di tecnologie che i data scientist dovranno utilizzare in modo coerente.

Strumenti per notebook collaborativi I notebook sono una forma di calcolo interattivo che consente ai data scientist non solo di scrivere ed eseguire codice, ma anche di visualizzare i risultati e collaborare alle loro scoperte.

Promuovono la cooperazione producendo contemporaneamente un rapido ciclo di feedback. È disponibile un'ampia selezione di strumenti per notebook, ma Jupyter è ora l'alternativa più utilizzata.

Secondo Rebecca Vickery, che lavora presso Towards Data Science, "gli scienziati dei dati devono utilizzare GitHub più o meno per lo stesso motivo per cui lo fanno gli ingegneri del software", ovvero per la collaborazione, apportare modifiche "in sicurezza" ai progetti ed essere in grado di tenere traccia e ripristinare le modifiche col tempo. GitHub è un sistema di controllo della versione (VCS).

Un database rapido ed efficace, oltre che semplice da interrogare: per svolgere efficacemente i propri compiti, i data scientist devono essere in grado di sviluppare e creare database e interfacciarsi con quelli esistenti.

Secondo Sara Metwalli di Towards Data Science, “i database rendono l'archiviazione organizzata sicura, efficiente e rapida.

Servono come guida per la corretta organizzazione, archiviazione e recupero dei dati raccolti. Se disponi di database, non dovrai preoccuparti di capire cosa fare con i tuoi dati per ogni nuovo progetto. Hive, Presto e Redshift sono esempi di popolari sistemi di gestione dei database.

Le tecnologie di dashboard semplici da utilizzare stanno guadagnando popolarità perché un numero maggiore di lavoratori è interessato a ricavare insight dai dati, anche se non detengono il titolo ufficiale di data scientist. Tableau e Looker sono esempi di soluzioni di dashboard per la visualizzazione dei dati che aiutano a rendere più semplice l'esposizione e la condivisione dei dati.

Jitendra

Jitendra Vaswani è la fondatrice di Schema Ninja Plugin WordPress, prima di SchemaNinja è il fondatore di molti blog di marketing su Internet Bloggers Ideas.comDigiexe.com. È un marketer online di successo e un pluripremiato consulente di marketing digitale. È apparso su HuffingtonPost, BusinessWorld, YourStory, Payoneer, Lifehacker e altre importanti pubblicazioni come blogger e operatore di marketing digitale di successo. Jitendra Vaswani è anche un oratore frequente e ha oltre 8 anni di esperienza nel campo del marketing digitale. Dai un'occhiata al suo portfolio ( jitendra.co). Trovalo su TwitterFacebook.

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