Come gestire in modo efficace i progetti di dati e i team

Non è mai una cattiva idea rivalutare il modo in cui affrontiamo il nostro lavoro. Questo è vero se sei uno studente che lavora a un progetto di portfolio, un esperto ingegnere ML che gestisce una pipeline end-to-end o un dirigente responsabile del successo di un intero team di dati.

Potrebbe essere un passaggio superfluo che alla fine annulli. Forse decidi di rivedere il formato della tua chiamata settimanale al team o di implementare un ultimo controllo di qualità che richiede minuti ma a volte fa risparmiare ore. Il tuo chilometraggio potrebbe (e probabilmente lo farà) variare a seconda dei team e delle discipline, ma l'idea è la stessa: i tuoi flussi di lavoro possono quasi certamente beneficiare di alcune modifiche e ottimizzazioni.

Per aiutarti a iniziare questo viaggio con alcune idee concrete, abbiamo selezionato diversi recenti elementi di spicco all'intersezione tra scienza dei dati, leadership e gestione dei progetti. Divertiti!

• Come risolvere i problemi del tuo progetto di data science . Valori anomali, valori mancanti, set di dati sbilanciati: prima o poi, sei destinato a incontrarli nel momento peggiore possibile. Jason Chong salva la giornata con un primer su alcuni dei problemi più comuni che potresti incontrare come scienziato di dati e propone “un quadro su come affrontarli correttamente così come i loro rispettivi compromessi. "
• Le sfide e le ricompense di un nuovo ruolo di leadership . CJ Sullivan riflette su un'importante transizione di carriera: dalla tecnologia all'industria dello sci e dal lavoro come collaboratore individuale al ruolo di direttore della scienza dei dati. Il suo post svela le lezioni che un tale cambiamento può insegnarci sulla guida degli altri e sull'adeguamento del modo in cui comunichiamo il valore del nostro lavoro agli stakeholder non tecnici.
• Cosa c'è in una tabella di marcia? Capire come raggiungere gli obiettivi che ci siamo prefissati può richiedere un lungo processo di tentativi ed errori, ma raggiungere gli obiettivi giusti in primo luogo è ancora più complicato. Marie Lefevre spiega i vantaggi di una tabella di marcia ben definita per un team di dati e condivide un framework per crearne uno che ti dia lo spazio per "pensare in modo strategico piuttosto che operativo".

• L'importanza di costruire una solida piattaforma dati . Colmare il divario tra il valore potenziale dei dati per un'azienda e l'impatto effettivo che spesso si riduce a mettere gli strumenti giusti nelle mani delle persone giuste. Mahdi Karabiben esplora le (molte) limitazioni che i cataloghi di dati attualmente impongono alle parti interessate e sostiene un minor numero di interfacce utente, più API e una spinta verso una maggiore accessibilità dei dati.
• Per prendere le decisioni giuste, devi trovare le metriche giuste . "Come studi in modo rigoroso e scientifico concetti che non puoi facilmente definire?" Prima di raccogliere dati e analizzarli, Cassie Kozyrkov richiama la nostra attenzione sul difficile compito di trovare un'idea chiara e attuabile dei fenomeni che miriamo a misurare.
• Perché i progetti di dati prosperano attraverso l'iterazione e l'empatia . I data scientist sono risolutori di problemi; come spiega Taylor Jensen , una migliore comprensione degli obiettivi dei propri clienti interni è almeno altrettanto importante (se non di più) di una solida conoscenza di algoritmi e statistiche. Taylor suggerisce che prendere in prestito i principi del pensiero progettuale, dall'empatia alla prototipazione, può essere una mossa potente per i data team.

• Abbiamo accolto con favore il primo contributo TDS di Anna Rogers , una riflessione stimolante sull'originalità e l'attribuzione nel contesto degli strumenti di intelligenza artificiale generativa.
• L'arte generata dall'intelligenza artificiale è stata anche al centro dell'attenzione di Danie Theron , che ha studiato il genere, il tono della pelle e i pregiudizi intersezionali negli output visivi delle immagini di Stable Diffusion.
• Per una risorsa completa e completa sulle espressioni regolari e su come usarle in Python, non perderti l'ultimo post di Susan Maina .
• Se la tua carriera nella scienza dei dati è agli inizi, il post TDS di debutto di Arunn Thevapalan fornisce un'utile tabella di marcia per mettere piede nella porta .
• La storia dettagliata dell'ecosistema Hadoop di Furcy Pin è un utile promemoria di quanto siano effettivamente recenti (relativamente parlando) i big data.
• Cosa significa la recente ondata di licenziamenti nel settore tecnologico per il futuro dell'IA? Wouter van Heeswijk, PhD si chiede se un inverno AI potrebbe essere proprio dietro l'angolo .

Fino alla prossima variabile,

Redattori TDS