În Cum să vă dezvoltați echipa de știință a datelor În 2022, știința datelor va fi una dintre cele mai importante abilități tehnologice pe care toți angajații le vor avea. Dar cum vă puteți ajuta echipa în dezvoltarea acestor talente și cum vă puteți identifica exact ce trebuie să învețe? Recent, am trimis o întrebare unui grup de oameni de știință a datelor, cerându-i să ofere orice sfat pe care l-ar putea avea pentru a construi o echipă de știință a datelor. Câteva lucruri importante sunt enumerate mai jos.
Căutați talent în cadrul organizației dvs.
Nu există destui oameni pe piață care posedă abilitățile necesare pentru a se potrivi nevoii tot mai mari de abilități de analiză, cum ar fi învățarea automată, știința datelor și vizualizarea datelor. Din acest motiv, este absolut necesar să se cultive această abilitate în cadrul organizației.
Potrivit lui Mike Cohen, instructor la Udemy, procesul de dezvoltarea talentului intern necesită o strategie în două direcții. Prima parte este compusă din educație și formare continuă pe o bază consecventă. Mike crede că știința datelor se dezvoltă mereu în noi domenii.
Acest lucru indică faptul că personalul dvs. intern ar trebui să-și dedice în mod obișnuit o parte din timp pentru a fi la curent cu cele mai recente progrese din sector și pentru a perfecționa abilitățile matematice și statistice fundamentale pe care sunt construite strategiile de știință a datelor.
Străduiți-vă să obțineți un echilibru între gama și profunzimea cunoștințelor dvs
Mike crede că dacă încerci să știi totul, ajungi să știi foarte puțin despre orice. În plus, nu este fezabil să aveți cunoștințe complete în domeniul științei datelor.
Scopul oamenilor de știință ar trebui să fie acela de a găsi un echilibru între a avea o bază largă de cunoștințe și o înțelegere profundă a anumitor subiecte. Altfel spus, Mike spune că „fiecare individ ar trebui să aibă propriile cunoștințe profunde despre un număr mic de probleme”.
Legătură rapidă:
Oferiți-le membrilor echipei dvs. instrumentele de care au nevoie pentru a-și dezvolta abilitățile de știință a datelor.
Ce tehnologii oferă oamenilor de știință de date cele mai bune șanse de a avea succes? Diogo consideră că cele mai eficiente instrumente pentru știința datelor sunt cele care facilitează munca în colaborare. Următoarea este o listă a unora dintre tipurile specifice de tehnologii pe care oamenii de știință de date vor trebui să le utilizeze în mod constant.
Instrumente pentru notebook-uri colaborative Notebook-urile sunt o formă de calcul interactiv care le permite oamenilor de știință de date nu numai să scrie și să ruleze cod, ci și să vadă rezultatele și să colaboreze la descoperirile lor.
Ele favorizează cooperarea, producând simultan o buclă de feedback rapidă. Există o selecție largă de instrumente pentru notebook-uri disponibile, dar Jupyter este acum alternativa cea mai des folosită.
Potrivit Rebecca Vickery, care lucrează la Towards Data Science, „Oamenii de știință de date trebuie să folosească GitHub din același motiv pe care îl fac inginerii de software”, care este pentru colaborare, pentru a efectua „în siguranță” modificări la proiecte și pentru a putea urmări și anula modificările. peste orar. GitHub este un sistem de control al versiunilor (VCS).
O bază de date rapidă și eficientă, precum și simplu de interogat: pentru a-și îndeplini sarcinile în mod eficient, oamenii de știință din date trebuie să fie capabili să dezvolte și să creeze baze de date, precum și să interfațeze cu cele existente.
Potrivit Sara Metwalli de la Towards Data Science, „Bazele de date fac stocarea organizată sigură, eficientă și rapidă.
Ele servesc drept ghid pentru organizarea, stocarea și preluarea adecvată a datelor care sunt colectate. Dacă aveți baze de date, nu va trebui să treceți prin necazul de a afla ce să faceți cu datele dvs. pentru fiecare proiect nou. Hive, Presto și Redshift sunt exemple de sisteme populare de gestionare a bazelor de date.
Tehnologiile de bord, care sunt simplu de utilizat, câștigă popularitate, deoarece un număr mai mare de lucrători sunt interesați să obțină informații din date, chiar dacă nu dețin titlul oficial de cercetător al datelor. Tableau și Looker sunt exemple de soluții de tablou de bord pentru vizualizarea datelor care ajută la facilitarea expunerii și partajării datelor.
