No Como desenvolver sua equipe de ciência de dados Em 2022, a ciência de dados será uma das habilidades tecnológicas mais importantes para todos os funcionários. Mas como exatamente você pode ajudar sua equipe no desenvolvimento desses talentos e identificar exatamente o que eles precisam aprender? Recentemente, enviamos uma pergunta a um grupo de cientistas de dados, pedindo-lhes que fornecessem qualquer conselho que pudessem ter para a construção de uma equipe de ciência de dados. Alguns tópicos principais estão listados abaixo.
Procure talentos dentro da sua organização.
Não há pessoas suficientes no mercado que possuam as habilidades necessárias para atender à crescente necessidade de habilidades de análise, como aprendizado de máquina, ciência de dados e visualização de dados. Por isso, é absolutamente necessário cultivar essa habilidade dentro da organização.
De acordo com Mike Cohen, instrutor da Udemy, o processo de desenvolver talentos internamente requer uma estratégia em duas frentes. O primeiro ponto é composto de educação continuada e treinamento em uma base consistente. Mike acredita que a ciência de dados está sempre se desenvolvendo em novas áreas.
Isso indica que sua equipe interna deve dedicar rotineiramente parte de seu tempo para se manter a par dos avanços mais recentes no setor e aprimorar as habilidades matemáticas e estatísticas fundamentais sobre as quais as estratégias de ciência de dados são construídas.
Esforce-se para alcançar um equilíbrio entre o alcance e a profundidade do seu conhecimento
Mike acredita que se você tentar saber tudo, acabará sabendo muito pouco sobre qualquer coisa. Além disso, não é viável ter conhecimento completo na área de ciência de dados.
O objetivo dos cientistas de dados deve ser encontrar um equilíbrio entre ter uma ampla base de conhecimento e uma compreensão profunda de determinados tópicos. Em outras palavras, Mike diz que “cada indivíduo deve ter seu próprio conhecimento profundo de um pequeno número de questões”.
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Forneça aos membros de sua equipe as ferramentas necessárias para desenvolver suas habilidades em ciência de dados.
Quais tecnologias fornecem aos seus cientistas de dados a melhor chance de serem bem-sucedidos? Diogo acredita que as ferramentas mais eficazes para ciência de dados são aquelas que facilitam o trabalho colaborativo. A seguir está uma lista de alguns dos tipos específicos de tecnologias que os cientistas de dados precisarão utilizar de forma consistente.
Ferramentas para notebooks colaborativos Os notebooks são uma forma de computação interativa que permite aos cientistas de dados não apenas escrever e executar códigos, mas também visualizar os resultados e colaborar em suas descobertas.
Eles fomentam a cooperação ao mesmo tempo em que produzem um ciclo rápido de feedback. Há uma ampla seleção de ferramentas de notebook disponíveis, mas o Jupyter agora é a alternativa mais usada.
De acordo com Rebecca Vickery, que trabalha na Towards Data Science, “os cientistas de dados precisam usar o GitHub praticamente pelo mesmo motivo que os engenheiros de software”, que é para colaboração, fazer alterações “com segurança” em projetos e ser capaz de rastrear e reverter alterações hora extra. GitHub é um sistema de controle de versão (VCS).
Um banco de dados rápido e eficaz, além de simples de consultar: para desempenhar suas funções com eficiência, os cientistas de dados precisam ser capazes de desenvolver e criar bancos de dados, bem como interagir com os existentes.
De acordo com Sara Metwalli, da Towards Data Science, “os bancos de dados tornam o armazenamento organizado seguro, eficiente e rápido.
” Eles servem como um guia para a organização, armazenamento e recuperação adequados dos dados coletados. Se você tiver bancos de dados, não terá que se dar ao trabalho de descobrir o que fazer com seus dados para cada novo projeto. Hive, Presto e Redshift são exemplos de sistemas populares de gerenciamento de banco de dados.
As tecnologias de painel que são simples de usar estão ganhando popularidade porque um número maior de trabalhadores está interessado em obter insights de dados, mesmo que não possuam o título oficial de cientista de dados. O Tableau e o Looker são exemplos de soluções de painel de visualização de dados que ajudam a facilitar a exibição e o compartilhamento de dados.
