W Jak rozwinąć zespół zajmujący się analityką danych W 2022 roku analityka danych będzie jedną z najważniejszych umiejętności technologicznych, jakie powinni posiadać wszyscy pracownicy. Ale jak dokładnie możesz pomóc swojemu zespołowi w rozwoju tych talentów i wskazać, czego powinni się nauczyć? Niedawno wysłaliśmy pytanie do grupy analityków danych, prosząc ich o wszelkie porady dotyczące budowania zespołu zajmującego się analityką danych. Poniżej wymieniono kilka najważniejszych wniosków.
Szukaj talentów wewnątrz swojej organizacji.
Na rynku nie ma wystarczającej liczby osób posiadających niezbędne umiejętności, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na umiejętności analityczne, takie jak uczenie maszynowe, nauka o danych i wizualizacja danych. Z tego powodu absolutnie konieczne jest rozwijanie tej umiejętności w organizacji.
Według Mike’a Cohena, instruktora w Udemy, proces rozwijanie talentów we własnym zakresie wymaga dwutorowej strategii. Pierwszy filar obejmuje konsekwentne kształcenie i szkolenie. Mike wierzy, że analityka danych stale rozwija się w nowych obszarach.
Oznacza to, że Twój wewnętrzny personel powinien rutynowo poświęcać część swojego czasu na bycie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w branży i doskonalenie podstawowych umiejętności matematycznych i statystycznych, na których budowane są strategie analizy danych.
Staraj się osiągnąć równowagę pomiędzy zakresem i głębokością swojej wiedzy
Mike wierzy, że jeśli próbujesz wiedzieć wszystko, w rezultacie wiesz bardzo mało o czymkolwiek. Ponadto posiadanie pełnej wiedzy z zakresu data science nie jest możliwe.
Celem analityków danych powinno być znalezienie równowagi pomiędzy posiadaniem szerokiej bazy wiedzy a głębokim zrozumieniem pewnych tematów. Ujmując to inaczej, Mike twierdzi, że „każdy powinien posiadać własną, głęboką wiedzę na temat niewielkiej liczby zagadnień”.
Szybki link:
Zapewnij członkom swojego zespołu narzędzia, których potrzebują do rozwijania swoich umiejętności w zakresie analityki danych.
Które technologie zapewniają analitykom danych największą szansę na odniesienie sukcesu? Diogo wierzy, że najskuteczniejsze narzędzia do analityki danych to te, które ułatwiają współpracę. Poniżej znajduje się lista niektórych konkretnych rodzajów technologii, z których badacze danych będą musieli stale korzystać.
Narzędzia do współpracy w notatnikach Notatniki to forma interaktywnego przetwarzania danych, która umożliwia analitykom danych nie tylko pisanie i uruchamianie kodu, ale także przeglądanie wyników i współpracę przy ich odkryciach.
Wspierają współpracę, jednocześnie tworząc szybką pętlę informacji zwrotnej. Dostępny jest szeroki wybór narzędzi do notebooków, ale obecnie najczęściej używaną alternatywą jest Jupyter.
Według Rebecci Vickery, która pracuje w Towards Data Science, „Naukowcy zajmujący się danymi muszą korzystać z GitHub z tego samego powodu, co inżynierowie oprogramowania”, czyli do współpracy, „bezpiecznego” wprowadzania zmian w projektach oraz możliwości śledzenia i wycofywania zmian nadgodziny. GitHub to system kontroli wersji (VCS).
Baza danych, która jest szybka i skuteczna, a także łatwa do przeszukiwania: aby skutecznie wykonywać swoje obowiązki, badacze danych muszą umieć opracowywać i tworzyć bazy danych, a także łączyć się z istniejącymi.
Zdaniem Sary Metwalli z Towards Data Science: „Bazy danych sprawiają, że zorganizowane przechowywanie danych jest bezpieczne, wydajne i szybkie.
Służą jako wskazówki dotyczące właściwej organizacji, przechowywania i wyszukiwania gromadzonych danych. Jeśli masz bazy danych, nie będziesz musiał zawracać sobie głowy zastanawianiem się, co zrobić z danymi w każdym nowym projekcie. Hive, Presto i Redshift to przykłady popularnych systemów zarządzania bazami danych.
Technologie dashboardów, które są proste w użyciu, zyskują na popularności, ponieważ coraz większa liczba pracowników jest zainteresowana wyciąganiem wniosków z danych, nawet jeśli nie posiadają oficjalnego tytułu analityka danych. Tableau i Looker to przykłady rozwiązań w postaci pulpitów nawigacyjnych do wizualizacji danych, które ułatwiają prezentowanie i udostępnianie danych.
