Cómo administrar proyectos y equipos de datos de manera efectiva

Nunca es una mala idea reevaluar la forma en que abordamos nuestro trabajo. Esto es cierto ya sea que sea un estudiante que trabaja en un proyecto de cartera, un ingeniero de ML experimentado que administra una canalización de extremo a extremo o un ejecutivo responsable del éxito de todo un equipo de datos.

Podría ser un paso superfluo que finalmente rechaces. Tal vez decida revisar el formato de su llamada de equipo semanal o implementar un último control de calidad que lleva unos minutos pero que, en ocasiones, ahorra horas. Su millaje puede variar (y probablemente variará) entre equipos y disciplinas, pero la idea es la misma: sus flujos de trabajo casi con certeza se pueden beneficiar de algunos ajustes y simplificación.

Para ayudarlo a comenzar este viaje con algunas ideas concretas, hemos seleccionado varios destacados recientes en la intersección de la ciencia de datos, el liderazgo y la gestión de proyectos. ¡Disfrutar!

• Cómo solucionar los problemas de su proyecto de ciencia de datos . Valores atípicos, valores faltantes, conjuntos de datos desequilibrados: tarde o temprano, seguramente los encontrará en el peor momento posible. Jason Chong salva el día con una introducción a algunos de los problemas más comunes con los que es probable que se encuentre como científico de datos y propone “un marco sobre cómo tratar [ellos] adecuadamente, así como sus respectivas compensaciones. ”
• Los desafíos y recompensas de un nuevo rol de liderazgo . CJ Sullivan reflexiona sobre una importante transición profesional: de la tecnología a la industria del esquí, y de trabajar como colaborador individual a convertirse en Director de Ciencia de Datos. Su publicación revela las lecciones que un cambio de este tipo puede enseñarnos sobre cómo liderar a otros y cómo ajustar la forma en que comunicamos el valor de nuestro trabajo a las partes interesadas no técnicas.
• ¿Qué hay en una hoja de ruta? Descubrir cómo alcanzar las metas que nos fijamos puede requerir un largo proceso de prueba y error, pero aterrizar en las metas correctas en primer lugar es aún más complicado. Marie Lefevre explica en detalle los beneficios de una hoja de ruta bien definida para un equipo de datos y comparte un marco para crear uno que le brinde el espacio para "pensar estratégicamente en lugar de operacionalmente".

• La importancia de construir una plataforma de datos robusta . Cerrar la brecha entre el valor potencial de los datos para una empresa y el impacto real que tienen a menudo se reduce a poner las herramientas adecuadas en manos de las personas adecuadas. Mahdi Karabiben explora las (muchas) limitaciones que los catálogos de datos imponen actualmente a las partes interesadas y aboga por menos interfaces de usuario, más API y un impulso hacia una mayor accesibilidad a los datos.
• Para tomar las decisiones correctas, debe encontrar las métricas correctas . “¿Cómo se estudian rigurosa y científicamente conceptos que no se pueden definir fácilmente?” Antes de recopilar datos y analizarlos, Cassie Kozyrkov llama nuestra atención sobre la difícil tarea de generar una idea clara y práctica de los fenómenos que pretendemos medir.
• Por qué los proyectos de datos florecen a través de la iteración y la empatía . Los científicos de datos son solucionadores de problemas; como explica Taylor Jensen , una mejor comprensión de los objetivos de sus clientes internos es al menos tan importante (si no más) que una sólida comprensión de los algoritmos y las estadísticas. Taylor sugiere que tomar prestados los principios del pensamiento de diseño, desde la empatía hasta la creación de prototipos, puede ser un movimiento poderoso para los equipos de datos.

• Damos la bienvenida a la primera contribución de TDS de Anna Rogers : una reflexión que invita a la reflexión sobre la originalidad y la atribución en el contexto de las herramientas de IA generativa.
• El arte generado por IA también fue lo más importante para Danie Theron , quien estudió el género, el tono de piel y los sesgos interseccionales en los resultados visuales de las imágenes de difusión estable.
• Para obtener un recurso completo e integral sobre expresiones regulares y cómo usarlas en Python, no se pierda la última publicación de Susan Maina .
• Si su carrera en ciencia de datos se encuentra en sus primeras etapas, la publicación TDS de debut de Arunn Thevapalan proporciona una hoja de ruta útil para poner el pie en la puerta .
• La historia detallada del ecosistema Hadoop de Furcy Pin es un recordatorio útil de cuán reciente (en términos relativos) es realmente el big data.
• ¿Qué significa la reciente ola de despidos en el sector tecnológico para el futuro de la IA? Wouter van Heeswijk, PhD se pregunta si un invierno de IA podría estar a la vuelta de la esquina .

Hasta la próxima Variable,

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