Trong tạp chí Cách phát triển nhóm khoa học dữ liệu của bạn Vào năm 2022, khoa học dữ liệu sẽ là một trong những kỹ năng công nghệ quan trọng nhất mà tất cả nhân viên phải sở hữu. Nhưng chính xác thì bạn có thể hỗ trợ nhóm của mình phát triển những tài năng này như thế nào và xác định chính xác những gì họ cần học? Gần đây, chúng tôi đã gửi câu hỏi tới một nhóm các nhà khoa học dữ liệu, yêu cầu họ cung cấp bất kỳ lời khuyên nào họ có thể có để xây dựng nhóm khoa học dữ liệu. Một số điểm chính được liệt kê dưới đây.
Tìm kiếm tài năng trong tổ chức của bạn.
Trên thị trường không có đủ người sở hữu các kỹ năng cần thiết để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về khả năng phân tích như học máy, khoa học dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Vì vậy, việc trau dồi kỹ năng này trong tổ chức là điều hoàn toàn cần thiết.
Theo Mike Cohen, giảng viên tại Udemy, quá trình phát triển tài năng nội bộ đòi hỏi một chiến lược hai hướng. Mũi nhọn đầu tiên bao gồm giáo dục và đào tạo liên tục trên cơ sở nhất quán. Mike tin rằng khoa học dữ liệu luôn phát triển sang các lĩnh vực mới.
Điều này có nghĩa là nhân viên nội bộ của bạn phải thường xuyên dành một chút thời gian để theo kịp những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực này và trau dồi các khả năng toán học và thống kê cơ bản mà các chiến lược khoa học dữ liệu được xây dựng dựa trên đó.
Phấn đấu đạt được sự cân bằng giữa phạm vi và chiều sâu kiến thức của bạn
Mike tin rằng nếu bạn cố gắng biết mọi thứ thì cuối cùng bạn sẽ biết rất ít về mọi thứ. Ngoài ra, việc có kiến thức đầy đủ về lĩnh vực khoa học dữ liệu là điều không khả thi.
Mục tiêu của các nhà khoa học dữ liệu là đạt được sự cân bằng giữa việc có nền tảng kiến thức rộng và hiểu biết sâu sắc về một số chủ đề nhất định. Nói cách khác, Mike nói rằng “mỗi cá nhân nên có kiến thức sâu sắc của riêng mình về một số vấn đề nhỏ”.
Liên kết nhanh:
Cung cấp cho các thành viên trong nhóm của bạn những công cụ họ cần để xây dựng khả năng khoa học dữ liệu của họ.
Những công nghệ nào mang lại cho các nhà khoa học dữ liệu của bạn cơ hội thành công cao nhất? Diogo tin rằng các công cụ hiệu quả nhất cho khoa học dữ liệu là những công cụ tạo điều kiện thuận lợi cho công việc hợp tác. Sau đây là danh sách một số loại công nghệ cụ thể mà các nhà khoa học dữ liệu sẽ cần sử dụng một cách nhất quán.
Công cụ dành cho sổ ghi chép cộng tác Sổ ghi chép là một dạng điện toán tương tác cho phép các nhà khoa học dữ liệu không chỉ viết và chạy mã mà còn xem kết quả và cộng tác trên những khám phá của họ.
Họ thúc đẩy sự hợp tác đồng thời tạo ra một vòng phản hồi nhanh chóng. Có sẵn rất nhiều công cụ sổ ghi chép, nhưng Jupyter hiện là công cụ thay thế được sử dụng thường xuyên nhất.
Theo Rebecca Vickery, người làm việc tại Hướng tới Khoa học Dữ liệu, “Các nhà khoa học dữ liệu cần sử dụng GitHub vì lý do tương tự như các kỹ sư phần mềm làm”, đó là để cộng tác, thực hiện các thay đổi cho dự án một cách “an toàn” và có thể theo dõi và khôi phục các thay đổi tăng ca. GitHub là một hệ thống kiểm soát phiên bản (VCS).
Cơ sở dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả cũng như truy vấn đơn giản: Để thực hiện nhiệm vụ của mình một cách hiệu quả, các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng phát triển và tạo cơ sở dữ liệu cũng như giao tiếp với các cơ sở dữ liệu hiện có.
Theo Sara Metwalli của Hướng tới Khoa học Dữ liệu, “Cơ sở dữ liệu giúp việc lưu trữ có tổ chức trở nên an toàn, hiệu quả và nhanh chóng.
” Chúng đóng vai trò như một hướng dẫn để tổ chức, lưu trữ và truy xuất dữ liệu được thu thập một cách thích hợp. Nếu có cơ sở dữ liệu, bạn sẽ không phải gặp khó khăn khi tìm hiểu xem phải làm gì với dữ liệu của mình cho từng dự án mới. Hive, Presto và Redshift là những ví dụ về các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu phổ biến.
Các công nghệ bảng điều khiển dễ sử dụng đang trở nên phổ biến vì ngày càng có nhiều nhân viên quan tâm đến việc thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu, ngay cả khi họ không có chức danh chính thức là nhà khoa học dữ liệu. Tableau và Looker là những ví dụ về giải pháp bảng điều khiển trực quan hóa dữ liệu giúp hiển thị và chia sẻ dữ liệu dễ dàng hơn.
