Cách quản lý dự án dữ liệu và nhóm hiệu quả

Đánh giá lại cách chúng ta tiếp cận công việc không bao giờ là một ý kiến ​​tồi. Điều này luôn đúng cho dù bạn là sinh viên đang làm việc trong một dự án danh mục đầu tư, một kỹ sư ML dày dạn kinh nghiệm quản lý quy trình từ đầu đến cuối hay một giám đốc điều hành chịu trách nhiệm về sự thành công của toàn bộ nhóm dữ liệu.

Nó có thể là một bước thừa mà cuối cùng bạn đã bỏ qua. Có thể bạn quyết định sửa đổi định dạng cuộc gọi nhóm hàng tuần của mình hoặc thực hiện một lần kiểm tra chất lượng cuối cùng chỉ mất vài phút nhưng đôi khi tiết kiệm hàng giờ. Số dặm của bạn có thể (và có khả năng sẽ) khác nhau giữa các nhóm và bộ môn, nhưng ý tưởng là giống nhau: quy trình làm việc của bạn gần như chắc chắn có thể được hưởng lợi từ một số điều chỉnh và hợp lý hóa.

Để giúp bạn bắt đầu hành trình này với một vài ý tưởng cụ thể, chúng tôi đã chọn một số ý tưởng nổi bật gần đây về sự giao thoa giữa khoa học dữ liệu, khả năng lãnh đạo và quản lý dự án. Vui thích!

• Cách khắc phục sự cố dự án khoa học dữ liệu của bạn . Ngoại lệ, thiếu giá trị, bộ dữ liệu mất cân bằng: sớm hay muộn, bạn nhất định gặp phải những điều này vào thời điểm tồi tệ nhất có thể. Jason Chong tiết kiệm thời gian với phần sơ lược về một số vấn đề phổ biến nhất mà bạn có thể gặp phải với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu và đề xuất “một khuôn khổ về cách giải quyết [chúng] cũng như sự đánh đổi tương ứng của chúng. ”
• Những thách thức và phần thưởng của vai trò lãnh đạo mới . CJ Sullivan phản ánh về quá trình chuyển đổi nghề nghiệp quan trọng: từ công nghệ sang ngành trượt tuyết và từ làm việc với tư cách là người đóng góp cá nhân sang trở thành Giám đốc Khoa học Dữ liệu. Bài đăng của cô ấy rút ra những bài học mà một sự thay đổi như vậy có thể dạy chúng ta về cách lãnh đạo người khác và về cách điều chỉnh cách chúng ta truyền đạt giá trị công việc của mình cho các bên liên quan phi kỹ thuật.
• Có gì trong một lộ trình? Tìm ra cách đạt được các mục tiêu mà chúng ta đặt ra cho bản thân có thể đòi hỏi một quá trình thử và sai lâu dài, nhưng đạt được các mục tiêu phù hợp ngay từ đầu thậm chí còn phức tạp hơn. Marie Lefevre chỉ ra những lợi ích của một lộ trình được xác định rõ ràng cho nhóm dữ liệu và chia sẻ một khuôn khổ để tạo ra một khuôn khổ sẽ cho bạn không gian để “suy nghĩ một cách chiến lược thay vì vận hành”.

• Tầm quan trọng của việc xây dựng một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ . Việc thu hẹp khoảng cách giữa giá trị tiềm năng của dữ liệu đối với một doanh nghiệp và tác động thực tế mà nó tạo ra thường bắt nguồn từ việc đưa đúng công cụ vào tay đúng người. Mahdi Karabiben khám phá (nhiều) danh mục dữ liệu hạn chế hiện đang đặt ra cho các bên liên quan và lập luận về việc ít giao diện người dùng hơn, nhiều API hơn và thúc đẩy khả năng truy cập dữ liệu lớn hơn.
• Để đưa ra quyết định đúng đắn, bạn cần tìm đúng số liệu . “Làm thế nào để bạn nghiên cứu một cách nghiêm túc, khoa học những khái niệm mà bạn không thể dễ dàng định nghĩa?” Trước khi bạn thu thập và phân tích dữ liệu, Cassie Kozyrkov thu hút sự chú ý của chúng ta vào nhiệm vụ khó khăn là đưa ra một ý tưởng rõ ràng, khả thi về các hiện tượng mà chúng ta muốn đo lường.
• Tại sao các dự án dữ liệu phát triển thông qua lặp lại và đồng cảm . Các nhà khoa học dữ liệu là những người giải quyết vấn đề; như Taylor Jensen giải thích, việc hiểu rõ hơn về mục tiêu của khách hàng nội bộ của họ ít nhất cũng quan trọng (nếu không muốn nói là hơn) so với việc nắm vững các thuật toán và số liệu thống kê. Taylor gợi ý rằng việc mượn các nguyên tắc của tư duy thiết kế—từ đồng cảm đến tạo nguyên mẫu—có thể là một động thái mạnh mẽ cho các nhóm dữ liệu.

• Chúng tôi hoan nghênh đóng góp TDS đầu tiên của Anna Rogers —một phản ánh kích thích tư duy về tính độc đáo và ghi công trong bối cảnh các công cụ AI tổng quát.
• Nghệ thuật do AI tạo ra cũng là ưu tiên hàng đầu của Danie Theron , người đã nghiên cứu về giới tính, màu da và các thành kiến ​​giao nhau trong kết quả trực quan của hình ảnh Khuếch tán ổn định.
• Để có tài nguyên toàn diện, một cửa về biểu thức chính quy và cách sử dụng chúng trong Python, đừng bỏ lỡ bài đăng mới nhất của Susan Maina .
• Nếu sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn đang ở giai đoạn đầu, bài đăng TDS đầu tiên của Arunn Thevapalan sẽ cung cấp một lộ trình hữu ích để bạn bước chân vào .
• Lịch sử chi tiết của Furcy Pin về hệ sinh thái Hadoop là một lời nhắc nhở hữu ích về việc dữ liệu lớn (nói một cách tương đối) thực sự gần đây như thế nào.
• Làn sóng sa thải gần đây trong lĩnh vực công nghệ có ý nghĩa gì đối với tương lai của AI? Tiến sĩ Wouter van Heeswijk tự hỏi liệu một mùa đông AI có thể sắp đến gần hay không .

Cho đến Biến tiếp theo,

Trình chỉnh sửa TDS