У Како да развијете свој тим за науку о подацима У 2022. години, наука о подацима биће једна од најважнијих технолошких вештина за све запослене. Али како тачно можете помоћи свом тиму у развоју ових талената и тачно одредити шта је то што треба да науче? Недавно смо послали питање групи научника за податке, тражећи од њих да дају било какав савет који би могли имати за изградњу тима за науку о подацима. Неколико главних ствари су наведене у наставку.
Потражите таленте унутар ваше организације.
На тржишту нема довољно људи који поседују неопходне вештине да одговарају растућој потреби за способностима анализе као што су машинско учење, наука о подацима и визуелизација података. Због тога је апсолутно неопходно култивисати ову вештину унутар организације.
Према Мике Цохену, инструктору у Удеми, процес развијање талената у кући захтева двосмерну стратегију. Први део се састоји од континуираног образовања и обуке на доследној основи. Мике верује да се наука о подацима увек развија у нове области.
Ово указује на то да би ваше интерно особље требало рутински да посвети део свог времена праћењу најновијих достигнућа у сектору и усавршавању основних математичких и статистичких способности на којима су засноване стратегије науке о подацима.
Настојте да постигнете равнотежу између опсега и дубине вашег знања
Мајк верује да ако покушате да знате све, на крају знате врло мало о било чему. Поред тога, није изводљиво имати потпуно знање из области науке о подацима.
Циљ научника података треба да буде успостављање равнотеже између широке базе знања и дубоког разумевања одређених тема. Другим речима, Мајк каже да „сваки појединац треба да има своје дубоко знање о малом броју питања“.
Брзи линк:
Дајте члановима вашег тима алате који су им потребни да изграде своје способности науке о подацима.
Које технологије пружају вашим научницима за податке најбоље шансе за успех? Диого верује да су најефикаснији алати за науку о подацима они који олакшавају колаборативни рад. Следи листа неких од специфичних врста технологија које ће научници података морати да користе на доследној основи.
Алатке за колаборативне бележнице Бележнице су облик интерактивног рачунарства који научницима података омогућава не само да пишу и покрећу код, већ и да виде резултате и сарађују на својим открићима.
Они подстичу сарадњу док истовремено стварају брзу петљу повратних информација. Доступан је широк избор алата за нотебоок рачунаре, али Јупитер је сада најчешће коришћена алтернатива.
Према Ребеци Викери, која ради у Товардс Дата Сциенце, „Научници података морају да користе ГитХуб из истог разлога као и софтверски инжењери“, а то је за сарадњу, „безбедно“ уношење промена у пројекте и могућност праћења и враћања промена током времена. ГитХуб је систем контроле верзија (ВЦС).
База података која је брза и ефикасна, као и једноставна за испитивање: Да би ефикасно обављали своје дужности, научници података морају да буду у стању да развију и креирају базе података, као и да се повезују са постојећим.
Према Сари Метвали из Товардс Дата Сциенце, „базе података чине организовано складиштење безбедним, ефикасним и брзим.
” Они служе као водич за правилну организацију, складиштење и проналажење података који се прикупљају. Ако имате базе података, нећете морати да пролазите кроз невоље да смислите шта да радите са својим подацима за сваки нови пројекат. Хиве, Престо и Редсхифт су примери популарних система за управљање базама података.
Технологије контролне табле које су једноставне за коришћење добијају на популарности јер је све већи број радника заинтересован за добијање увида из података, чак и ако немају званичну титулу научника података. Таблеау и Лоокер су примери решења за контролну таблу за визуелизацију података која олакшавају излагање и дељење података.
