içinde Veri Bilimi Ekibinizi Nasıl Geliştirirsiniz? 2022 yılında veri bilimi, tüm çalışanların sahip olması gereken en önemli teknolojik becerilerden biri olacak. Ancak ekibinize bu yeteneklerin geliştirilmesinde ve öğrenmeleri gereken şeyin tam olarak ne olduğunu belirlemede tam olarak nasıl yardımcı olabilirsiniz? Yakın zamanda bir grup veri bilimcisine bir soru göndererek onlardan bir veri bilimi ekibi oluşturmaya yönelik tavsiyelerde bulunmalarını istedik. Birkaç önemli çıkarım aşağıda listelenmiştir.
Kuruluşunuzun içindeki yetenekleri arayın.
Piyasada makine öğrenimi, veri bilimi ve veri görselleştirme gibi analiz yeteneklerine yönelik artan ihtiyacı karşılayacak gerekli becerilere sahip yeterli sayıda insan yok. Bu nedenle bu becerinin organizasyon içinde geliştirilmesi kesinlikle gereklidir.
Udemy eğitmenlerinden Mike Cohen'e göre süreç yetenekleri şirket içinde geliştirmek iki yönlü bir strateji gerektirir. İlk uç, tutarlı bir temelde sürekli eğitim ve öğretimden oluşur. Mike, veri biliminin her zaman yeni alanlara doğru geliştiğine inanıyor.
Bu, şirket içi personelinizin rutin olarak zamanının bir kısmını sektördeki en son gelişmeleri takip etmeye ve veri bilimi stratejilerinin üzerine inşa edildiği temel matematiksel ve istatistiksel becerileri geliştirmeye ayırması gerektiğini gösterir.
Bilginizin kapsamı ve derinliği arasında bir denge kurmaya çalışın
Mike, her şeyi bilmeye çalışırsanız, hiçbir şey hakkında çok az şey bildiğinize inanıyor. Ayrıca veri bilimi alanında tam bilgiye sahip olmak mümkün değildir.
Veri bilimcilerin hedefi, geniş bir bilgi tabanına sahip olmak ile belirli konuların derinlemesine anlaşılması arasında bir denge kurmak olmalıdır. Başka bir deyişle Mike, "her bireyin az sayıda konu hakkında kendi derin bilgisine sahip olması gerektiğini" söylüyor.
Hızlı link:
Ekibinizin üyelerine veri bilimi yeteneklerini geliştirmek için ihtiyaç duydukları araçları verin.
Hangi teknolojiler veri bilimcilerinize başarılı olma şansını en iyi şekilde sunuyor? Diogo, veri bilimi için en etkili araçların işbirlikçi çalışmayı kolaylaştıran araçlar olduğuna inanıyor. Aşağıda, veri bilimcilerinin tutarlı bir şekilde kullanması gereken belirli teknoloji türlerinden bazılarının bir listesi bulunmaktadır.
İşbirliğine dayalı not defterleri için araçlar Not defterleri, veri bilimcilerinin yalnızca kod yazıp çalıştırmasını değil aynı zamanda sonuçları görüntülemesini ve keşifleri üzerinde işbirliği yapmasını sağlayan bir etkileşimli bilgi işlem biçimidir.
İşbirliğini teşvik ederken aynı zamanda hızlı bir geri bildirim döngüsü oluştururlar. Çok çeşitli dizüstü bilgisayar araçları mevcuttur, ancak Jupyter artık en sık kullanılan alternatiftir.
Towards Data Science'ta çalışan Rebecca Vickery'ye göre "Veri bilimcileri, yazılım mühendisleriyle hemen hemen aynı nedenden dolayı GitHub'u kullanmaya ihtiyaç duyuyor"; yani işbirliği için, projelerde "güvenli bir şekilde" değişiklik yapmak ve değişiklikleri takip edip geri alabilmek için. mesai. GitHub bir sürüm kontrol sistemidir (VCS).
Hızlı, etkili ve sorgulanması kolay bir veritabanı: Veri bilimcilerin görevlerini etkili bir şekilde yerine getirebilmeleri için veritabanları geliştirip oluşturabilmeleri ve mevcut veri tabanlarıyla arayüz oluşturabilmeleri gerekir.
Towards Data Science'tan Sara Metwalli'ye göre, "Veritabanları organize depolamayı güvenli, verimli ve hızlı hale getiriyor.
” Toplanan verilerin uygun şekilde düzenlenmesi, saklanması ve geri getirilmesi için bir rehber görevi görürler. Veritabanlarınız varsa, her yeni proje için verilerinizle ne yapacağınızı bulma zahmetine girmenize gerek kalmayacak. Hive, Presto ve Redshift, popüler veritabanı yönetim sistemlerine örnektir.
Kullanımı basit olan kontrol paneli teknolojileri, resmi olarak veri bilimci unvanına sahip olmasalar bile, daha fazla sayıda çalışanın verilerden içgörü elde etmekle ilgilenmesi nedeniyle popülerlik kazanıyor. Tableau ve Looker, verilerin sergilenmesini ve paylaşılmasını kolaylaştırmaya yardımcı olan veri görselleştirme kontrol paneli çözümlerinin örnekleridir.
