У Як розвинути свою команду Data Science У 2022 році наука про дані стане однією з найважливіших технологічних навичок для всіх співробітників. Але як саме ви можете допомогти своїй команді в розвитку цих талантів і точно визначити, чого саме вони повинні навчитися? Нещодавно ми надіслали запитання групі науковців із обробки даних, просячи їх надати будь-які поради щодо створення команди з обробки даних. Нижче наведено кілька основних висновків.
Шукайте талантів у своїй організації.
На ринку недостатньо людей, які володіють необхідними навичками, щоб відповідати зростаючим потребам у здібностях аналізу, таких як машинне навчання, наука про дані та візуалізація даних. Через це абсолютно необхідно розвивати цю навичку в організації.
За словами Майка Коена, викладача Udemy, процес розвиток талантів у компанії вимагає двосторонньої стратегії. Перший напрямок складається з безперервної освіти та навчання на послідовній основі. Майк вважає, що наука про дані завжди розвивається в нових сферах.
Це вказує на те, що ваш штатний персонал повинен регулярно приділяти частину свого часу тому, щоб бути в курсі останніх досягнень у галузі та вдосконалювати фундаментальні математичні та статистичні здібності, на яких базуються стратегії обробки даних.
Прагніть досягти рівноваги між діапазоном і глибиною ваших знань
Майк вважає, що якщо ви намагаєтеся знати все, ви в кінцевому підсумку знаєте дуже мало ні про що. Крім того, неможливо мати повні знання в галузі науки про дані.
Метою науковців із даних має бути досягнення балансу між широкою базою знань і глибоким розумінням певних тем. Іншими словами, Майк каже, що «кожна людина повинна мати власні глибокі знання з невеликої кількості питань».
Швидке посилання:
Надайте членам вашої команди інструменти, необхідні для розвитку їхніх здібностей у галузі обробки даних.
Які технології дають вашим дослідникам даних найкращі шанси на успіх? Діого вважає, що найефективніші інструменти для науки про дані – це ті, які сприяють спільній роботі. Нижче наведено перелік деяких конкретних типів технологій, які спеціалісти з обробки даних повинні використовувати на послідовній основі.
Інструменти для спільних блокнотів Ноутбуки — це форма інтерактивного обчислення, яка дозволяє дослідникам даних не лише писати та запускати код, але й переглядати результати та співпрацювати над своїми відкриттями.
Вони сприяють співпраці, водночас створюючи швидку петлю зворотного зв’язку. Існує широкий вибір інструментів для ноутбуків, але Jupyter зараз є найбільш часто використовуваною альтернативою.
За словами Ребекки Вікері, яка працює в Towards Data Science, «науковцям з обробки даних потрібно використовувати GitHub приблизно з тієї ж причини, що й інженерам програмного забезпечення», тобто для співпраці, «безпечного» внесення змін до проектів і можливості відстежувати та відкочувати зміни. через деякий час. GitHub — це система контролю версій (VCS).
База даних, яка є швидкою та ефективною, а також простою для запитів: щоб ефективно виконувати свої обов’язки, дослідники даних повинні мати можливість розробляти та створювати бази даних, а також взаємодіяти з існуючими.
За словами Сари Метваллі з Towards Data Science, «бази даних роблять організоване зберігання безпечним, ефективним і швидким.
Вони служать посібником для належної організації, зберігання та пошуку зібраних даних. Якщо у вас є бази даних, вам не доведеться з’ясовувати, що робити з вашими даними для кожного нового проекту. Прикладами популярних систем керування базами даних є Hive, Presto та Redshift.
Технології інформаційних панелей, які прості у використанні, набувають популярності, оскільки все більше працівників зацікавлені в отриманні інформації з даних, навіть якщо вони не мають офіційного звання спеціаліста з даних. Tableau та Looker є прикладами рішень панелі візуалізації даних, які допомагають спростити демонстрацію та обмін даними.
