I Hur du utvecklar ditt datavetenskapsteam År 2022 kommer datavetenskap att vara en av de viktigaste tekniska färdigheterna för alla anställda att besitta. Men exakt hur kan du hjälpa ditt team att utveckla dessa talanger och precisera vad det är som de behöver lära sig? Nyligen skickade vi en fråga till en grupp dataforskare och bad dem ge alla råd de kan ha för att bygga ett datavetenskapsteam. Några viktiga takeaways listas nedan.
Sök efter talanger inom din organisation.
Det finns inte tillräckligt många människor på marknaden som har de nödvändiga färdigheterna för att matcha det växande behovet av analysförmågor som maskininlärning, datavetenskap och datavisualisering. På grund av detta är det absolut nödvändigt att odla denna färdighet inom organisationen.
Enligt Mike Cohen, en instruktör på Udemy, processen för utveckla talanger internt kräver en tvådelad strategi. Den första spetsen består av fortsatt utbildning och träning på en konsekvent basis. Mike tror att datavetenskap alltid utvecklas till nya områden.
Detta indikerar att din interna personal rutinmässigt borde ägna en del av sin tid till att hålla sig à jour med de senaste framstegen inom branschen och fräscha upp de grundläggande matematiska och statistiska förmågorna som datavetenskapsstrategier bygger på.
Sträva efter att uppnå en jämvikt mellan omfånget och djupet av dina kunskaper
Mike tror att om du försöker veta allt så kommer du i slutändan att veta väldigt lite om någonting. Dessutom är det inte möjligt att ha fullständiga kunskaper inom området datavetenskap.
Målet för datavetare bör vara att hitta en balans mellan att ha en bred kunskapsbas och en djup förståelse för vissa ämnen. För att uttrycka det på ett annat sätt, säger Mike att "varje individ borde ha sin egen djupgående kunskap om ett litet antal frågor."
Snabb länk:
Ge medlemmarna i ditt team de verktyg de behöver för att bygga sina datavetenskapliga förmågor.
Vilka tekniker ger dina datavetare den bästa chansen att bli framgångsrika? Diogo menar att de mest effektiva verktygen för datavetenskap är de som underlättar samarbete. Följande är en lista över några av de specifika typerna av teknologier som dataforskare kommer att behöva använda på en konsekvent basis.
Verktyg för samverkande anteckningsböcker Anteckningsböcker är en form av interaktiv datoranvändning som gör det möjligt för datavetare att inte bara skriva och köra kod utan också att se resultaten och samarbeta kring sina upptäckter.
De främjar samarbete samtidigt som de producerar en snabb återkopplingsslinga. Det finns ett brett urval av verktyg för bärbara datorer, men Jupyter är nu det mest använda alternativet.
Enligt Rebecca Vickery, som arbetar på Towards Data Science, "måste datavetare använda GitHub av ungefär samma anledning som mjukvaruingenjörer gör", vilket är för samarbete, "säkert" göra ändringar i projekt och kunna spåra och återställa ändringar över tid. GitHub är ett versionskontrollsystem (VCS).
En databas som är snabb och effektiv, samt enkel att söka efter: För att kunna utföra sina uppgifter effektivt måste datavetare kunna utveckla och skapa databaser såväl som gränssnitt mot befintliga.
Enligt Sara Metwalli på Towards Data Science, "Databaser gör organiserad lagring säker, effektiv och snabb.
” De fungerar som en guide för korrekt organisation, lagring och hämtning av data som samlas in. Om du har databaser behöver du inte gå igenom besväret att ta reda på vad du ska göra med dina data för varje nytt projekt. Hive, Presto och Redshift är exempel på populära databashanteringssystem.
Dashboardtekniker som är enkla att använda vinner popularitet eftersom ett större antal arbetare är intresserade av att få insikter från data, även om de inte har den officiella titeln som datavetare. Tableau och Looker är exempel på instrumentpanellösningar för datavisualisering som hjälper till att göra det lättare att visa och dela data.
