डेटा प्रोजेक्ट्स और टीमों को प्रभावी ढंग से कैसे प्रबंधित करें

जिस तरह से हम अपने काम के प्रति दृष्टिकोण रखते हैं उसका पुनर्मूल्यांकन करना कभी भी बुरा विचार नहीं है। यह सच है कि आप एक पोर्टफोलियो प्रोजेक्ट पर काम करने वाले छात्र हैं, एक अनुभवी एमएल इंजीनियर हैं जो एंड-टू-एंड पाइपलाइन का प्रबंधन करते हैं, या एक संपूर्ण डेटा टीम की सफलता के लिए जिम्मेदार कार्यकारी हैं।

यह एक अतिश्योक्तिपूर्ण कदम हो सकता है कि आप अंत में निक्स करें। हो सकता है कि आप अपने साप्ताहिक टीम कॉल के प्रारूप को संशोधित करने का निर्णय लें, या एक अंतिम गुणवत्ता जांच को लागू करने का निर्णय लें जिसमें मिनट लगते हैं लेकिन कभी-कभी घंटों की बचत होती है। आपका माइलेज (और संभावित रूप से) टीमों और विषयों में भिन्न हो सकता है, लेकिन विचार एक ही है: आपके वर्कफ़्लो लगभग निश्चित रूप से कुछ ट्वीकिंग और स्ट्रीमलाइनिंग से लाभान्वित हो सकते हैं।

कुछ ठोस विचारों के साथ इस यात्रा को शुरू करने में आपकी मदद करने के लिए, हमने डेटा साइंस, लीडरशिप और प्रोजेक्ट मैनेजमेंट के चौराहे पर हाल के कई स्टैंडआउट चुने हैं। आनंद लेना!

• अपने डेटा साइंस प्रोजेक्ट का समस्या निवारण कैसे करें । आउटलेयर, लापता मान, असंतुलित डेटासेट: जल्दी या बाद में, आप सबसे खराब समय पर इनका सामना करने के लिए बाध्य हैं। जेसन चोंग कुछ सबसे आम मुद्दों पर एक प्राइमर के साथ दिन बचाता है, जिन्हें आप एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में चलाने की संभावना रखते हैं, और प्रस्तावित करते हैं कि "[उन्हें] के साथ-साथ उनके संबंधित व्यापार-नापसंद से कैसे ठीक से निपटना है। ”
• एक नई नेतृत्व भूमिका की चुनौतियां और पुरस्कार । सीजे सुलिवन एक प्रमुख कैरियर परिवर्तन पर प्रतिबिंबित करते हैं: तकनीक से स्की उद्योग तक, और एक व्यक्तिगत योगदानकर्ता के रूप में काम करने से लेकर डेटा साइंस के निदेशक बनने तक। उसकी पोस्ट उन पाठों को खोलती है जो इस तरह के बदलाव से हमें दूसरों का नेतृत्व करने के बारे में और गैर-तकनीकी हितधारकों के लिए अपने काम के मूल्य को संप्रेषित करने के तरीके को समायोजित करने के बारे में सिखा सकते हैं।
• रोडमैप में क्या है? हमने अपने लिए निर्धारित लक्ष्यों को कैसे पूरा किया जाए, यह पता लगाने के लिए परीक्षण और त्रुटि की लंबी प्रक्रिया की आवश्यकता हो सकती है, लेकिन पहली जगह में सही लक्ष्यों पर उतरना और भी पेचीदा है। मैरी लेफ़ेवरे एक डेटा टीम के लिए एक अच्छी तरह से परिभाषित रोडमैप के लाभों के बारे में बताती हैं, और एक ऐसा ढांचा बनाने के लिए साझा करती हैं जो आपको "कार्यात्मक रूप से सोचने के बजाय रणनीतिक रूप से सोचने" के लिए जगह देगा।

• एक मजबूत डेटा प्लेटफॉर्म बनाने का महत्व । किसी व्यवसाय के लिए डेटा के संभावित मूल्य और इसके वास्तविक प्रभाव के बीच की खाई को बंद करना अक्सर सही लोगों के हाथों में सही उपकरण डालने पर निर्भर करता है। Mahdi Karabiben वर्तमान में हितधारकों पर मौजूद (कई) सीमाओं के डेटा कैटलॉग की पड़ताल करती है, और कम UI, अधिक API और अधिक डेटा पहुंच की ओर एक धक्का के लिए तर्क देती है।
• सही निर्णय लेने के लिए, आपको सही मेट्रिक्स खोजने की आवश्यकता है । "आप कैसे कड़ाई से, वैज्ञानिक रूप से उन अवधारणाओं का अध्ययन करते हैं जिन्हें आप आसानी से परिभाषित नहीं कर सकते?" इससे पहले कि आप डेटा एकत्र करें और उसका विश्लेषण करें, Cassie Kozyrkov हमारा ध्यान उस घटना के स्पष्ट, क्रियाशील विचार के साथ आने के कठिन कार्य की ओर आकर्षित करता है जिसे हम मापना चाहते हैं।
• पुनरावृत्ति और समानुभूति के माध्यम से डेटा प्रोजेक्ट क्यों फलते-फूलते हैं । डेटा वैज्ञानिक समस्या-समाधानकर्ता हैं; जैसा कि टेलर जेन्सेन बताते हैं, उनके आंतरिक ग्राहकों के लक्ष्यों की बेहतर समझ कम से कम उतनी ही महत्वपूर्ण है (यदि ऐसा नहीं है तो) एल्गोरिदम और आंकड़ों की मजबूत समझ से। टेलर सुझाव देते हैं कि डिजाइन थिंकिंग के सिद्धांतों को उधार लेना—सहानुभूति से प्रोटोटाइप बनाने तक—डेटा टीमों के लिए एक शक्तिशाली कदम हो सकता है।

• हमने अन्ना रोजर्स के पहले टीडीएस योगदान का स्वागत किया- जनरेटिव -एआई टूल्स के संदर्भ में मौलिकता और एट्रिब्यूशन पर एक विचारोत्तेजक प्रतिबिंब।
• डैनी थेरॉन के लिए एआई-जेनरेट की गई कला भी सबसे ऊपर थी , जिन्होंने स्थिर प्रसार छवियों के दृश्य आउटपुट में लिंग, त्वचा की टोन और इंटरसेक्शनल पूर्वाग्रहों का अध्ययन किया ।
• रेगुलर एक्सप्रेशंस पर एक व्यापक, वन-स्टॉप संसाधन और पायथन में उनका उपयोग करने के तरीके के लिए, सुसान मैना की नवीनतम पोस्ट को याद न करें ।
• यदि आपका डेटा साइंस करियर अपने शुरुआती चरण में है, तो अरुण थेवापालन की पहली टीडीएस पोस्ट आपके पैर को दरवाजे पर लाने के लिए एक उपयोगी रोडमैप प्रदान करती है ।
• Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र का Furcy Pin का विस्तृत इतिहास इस बात का एक उपयोगी अनुस्मारक है कि हाल ही में (अपेक्षाकृत बोल रहा है) बड़ा डेटा वास्तव में कितना है।
• तकनीकी क्षेत्र में छंटनी की हालिया लहर का एआई के भविष्य के लिए क्या मतलब है? Wouter van Heeswijk, PhD को आश्चर्य है कि क्या AI सर्दी बस कोने के आसपास हो सकती है ।

अगले चर तक,

टीडीएस संपादक