データ プロジェクトとチームを効果的に管理する方法

Nov 24 2022
仕事への取り組み方を再評価することは決して悪い考えではありません。これは、ポートフォリオ プロジェクトに取り組んでいる学生、エンド ツー エンドのパイプラインを管理する経験豊富な ML エンジニア、またはデータ チーム全体の成功を担当するエグゼクティブのいずれであっても当てはまります。

仕事への取り組み方を再評価することは決して悪い考えではありません。これは、ポートフォリオ プロジェクトに取り組んでいる学生、エンド ツー エンドのパイプラインを管理する経験豊富な ML エンジニア、またはデータ チーム全体の成功を担当するエグゼクティブのいずれであっても当てはまります。

最終的に修正するのは余分なステップである可能性があります。毎週のチーム コールの形式を変更するか、最後の品質チェックを実装することを決定する場合があります。成果はチームや分野によって異なる可能性があります (おそらく変わる可能性があります) が、考え方は同じです。

いくつかの具体的なアイデアでこの旅を始めるのに役立つように、データ サイエンス、リーダーシップ、プロジェクト管理の交差点で最近注目されているものをいくつか選びました。楽しみ!

  • データ サイエンス プロジェクトのトラブルシューティング方法。外れ値、欠損値、不均衡なデータセット: 遅かれ早かれ、最悪のタイミングでこれらに遭遇することになります。Jason Chongは、データ サイエンティストとして遭遇する可能性が高い最も一般的な問題のいくつかに関する入門書で 1 日を節約し、「[それら] に適切に対処する方法とそれぞれのトレードオフに関するフレームワークを提案します。 」
  • 新しいリーダーシップの役割の課題と報酬CJ Sullivanは、テクノロジーからスキー業界へ、そして個人貢献者としての仕事からデータ サイエンスのディレクターになるまでの主要なキャリアの変化について振り返ります。彼女の投稿は、このような変化が他者をリードすることや、非技術的な利害関係者に仕事の価値を伝える方法を調整することについて私たちに教えてくれる教訓を解き明かしています。
  • ロードマップの内容 自分で設定した目標を達成する方法を理解するには、試行錯誤の長いプロセスが必要になる場合がありますが、そもそも正しい目標に到達することはさらに難しい. Marie Lefevreは、データ チームにとって明確に定義されたロードマップの利点を説明し、「運用ではなく戦略的に考える」余地を与えるロードマップを作成するためのフレームワークを共有しています。
  • UnsplashのArtem Kostelnyukによる写真
  • 堅牢なデータ プラットフォームを構築することの重要性。ビジネスにとってのデータの潜在的価値とデータがもたらす実際の影響との間のギャップを埋めることは、多くの場合、適切なツールを適切な人々の手に渡すことになります。Mahdi Karabibenは、データ カタログが現在関係者に課している (多くの) 制限を調査し、UI を減らし、API を増やし、データのアクセシビリティを向上させることを主張しています。
  • 適切な意思決定を行うには、適切な指標を見つける必要があります。「簡単に定義できない概念をどのように厳密かつ科学的に研究しますか?」Cassie Kozyrkovは、データを収集して分析する前に、測定しようとしている現象について、明確で実行可能なアイデアを思いつくという困難な作業に注意を向けさせます。
  • 反復と共感によってデータ プロジェクトが成功する理由。データ サイエンティストは問題解決者です。Taylor Jensenが説明するように、社内の顧客の目標をよりよく理解することは、アルゴリズムと統計をしっかりと把握することと少なくとも同じくらい (それ以上ではないにしても) 重要です。テイラーは、共感からプロトタイピングまで、デザイン思考の原則を取り入れることは、データチームにとって強力な動きになる可能性があると示唆しています。

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