So verwalten Sie Datenprojekte und Teams effektiv

Es ist nie eine schlechte Idee, die Art und Weise, wie wir unsere Arbeit angehen, neu zu bewerten. Dies gilt unabhängig davon, ob Sie ein Student sind, der an einem Portfolioprojekt arbeitet, ein erfahrener ML-Ingenieur, der eine End-to-End-Pipeline verwaltet, oder eine Führungskraft, die für den Erfolg eines gesamten Datenteams verantwortlich ist.

Es könnte ein überflüssiger Schritt sein, den Sie schließlich nix machen. Vielleicht entschließen Sie sich, das Format Ihres wöchentlichen Teamgesprächs zu überarbeiten oder einen letzten Qualitätscheck durchzuführen, der Minuten dauert, aber gelegentlich Stunden spart. Ihre Laufleistung kann (und wird wahrscheinlich) je nach Team und Disziplin variieren, aber die Idee ist dieselbe: Ihre Arbeitsabläufe können mit ziemlicher Sicherheit von einigen Optimierungen und Rationalisierungen profitieren.

Um Ihnen dabei zu helfen, diese Reise mit ein paar konkreten Ideen zu beginnen, haben wir einige aktuelle Herausragende an der Schnittstelle von Datenwissenschaft, Führung und Projektmanagement ausgewählt. Genießen!

• So beheben Sie Fehler in Ihrem Data-Science-Projekt . Ausreißer, fehlende Werte, unausgeglichene Datensätze: Diese werden Ihnen früher oder später zum ungünstigsten Zeitpunkt begegnen. Jason Chong rettet den Tag mit einer Einführung in einige der häufigsten Probleme, auf die Sie als Datenwissenschaftler wahrscheinlich stoßen werden, und schlägt „einen Rahmen für den richtigen Umgang mit ihnen sowie ihre jeweiligen Kompromisse vor. ”
• Die Herausforderungen und Belohnungen einer neuen Führungsrolle . CJ Sullivan blickt auf einen wichtigen Karrierewechsel zurück: von der Technik- in die Skiindustrie und von der Arbeit als einzelner Mitarbeiter zum Director of Data Science. Ihr Beitrag zeigt die Lektionen auf, die uns eine solche Veränderung beibringen kann, wie wir andere führen und wie wir den Wert unserer Arbeit gegenüber nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren.
• Was steht in einer Roadmap? Herauszufinden, wie wir die Ziele erreichen können, die wir uns selbst gesetzt haben, kann einen langen Prozess des Ausprobierens erfordern, aber von Anfang an auf den richtigen Zielen zu landen, ist noch schwieriger. Marie Lefevre erläutert die Vorteile einer gut definierten Roadmap für ein Datenteam und teilt einen Rahmen für die Erstellung einer Roadmap, die Ihnen den Raum gibt, „strategisch statt operativ zu denken“.

• Die Bedeutung des Aufbaus einer robusten Datenplattform . Die Lücke zwischen dem potenziellen Wert von Daten für ein Unternehmen und der tatsächlichen Wirkung zu schließen, läuft oft darauf hinaus, die richtigen Tools in die Hände der richtigen Leute zu geben. Mahdi Karabiben untersucht die (vielen) Einschränkungen, die Datenkataloge derzeit den Interessengruppen auferlegen, und plädiert für weniger UIs, mehr APIs und einen Vorstoß in Richtung einer besseren Datenzugänglichkeit.
• Um die richtigen Entscheidungen zu treffen, müssen Sie die richtigen Metriken finden . „Wie untersucht man rigoros und wissenschaftlich Konzepte, die man nicht einfach definieren kann?“ Bevor Sie Daten sammeln und analysieren, lenkt Cassie Kozyrkov unsere Aufmerksamkeit auf die schwierige Aufgabe, eine klare, umsetzbare Vorstellung von den Phänomenen zu bekommen, die wir messen wollen.
• Warum Datenprojekte durch Iteration und Empathie gedeihen . Data Scientists sind Problemlöser; Wie Taylor Jensen erklärt, ist ein besseres Verständnis der Ziele ihrer internen Kunden mindestens genauso wichtig (wenn nicht sogar wichtiger) als ein starkes Verständnis von Algorithmen und Statistiken. Taylor schlägt vor, dass das Ausleihen der Prinzipien des Design Thinking – von der Empathie bis zum Prototyping – ein starker Schritt für Datenteams sein kann.

• Wir begrüßten den ersten TDS-Beitrag von Anna Rogers – eine zum Nachdenken anregende Reflexion über Originalität und Zuordnung im Kontext generativer KI-Tools.
• KI-generierte Kunst stand auch für Danie Theron im Vordergrund , die Geschlecht, Hautfarbe und intersektionale Verzerrungen in den visuellen Ergebnissen von Stable Diffusion-Bildern untersuchte.
• Für eine umfassende Ressource aus einer Hand zu regulären Ausdrücken und wie man sie in Python verwendet, verpassen Sie nicht den neuesten Beitrag von Susan Maina .
• Wenn Ihre Data-Science-Karriere noch am Anfang steht, bietet Arunn Thevapalans erster TDS-Beitrag eine hilfreiche Roadmap, um einen Fuß in die Tür zu bekommen .
• Die detaillierte Geschichte des Hadoop-Ökosystems von Furcy Pin ist eine nützliche Erinnerung daran, wie neu (relativ gesehen) Big Data tatsächlich ist.
• Was bedeutet die jüngste Entlassungswelle im Technologiesektor für die Zukunft der KI? Wouter van Heeswijk, PhD, fragt sich, ob ein KI-Winter vor der Tür steht .

Bis zur nächsten Variable,

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