Советы по созданию успешной команды по науке о данных

Управление и объединение талантов в области науки о данных и соответствующих навыков с проектами по анализу данных — это общая бизнес-задача. Однако для поддержания и масштабирования возможностей в области науки о данных требуется полный спектр навыков в дополнение к пониманию того, как конкретные роли могут наилучшим образом поддерживать бизнес.

Комплексная команда по науке о данных может внести большой вклад в создание единых, целенаправленных и продуктивных проектов по науке о данных. Навыки в области науки о данных часто структурируются вокруг конкретного проекта или бизнес-вопроса, и когда есть понимание того, как определенные роли и обязанности соотносятся с бизнес-целями, это может помочь членам команды добиться более успешного результата.

Ценность правильной команды по науке о данных

Ниже приведено несколько причин, по которым хорошо структурированная команда специалистов по анализу данных так полезна:

• Гарантирует, что определяются и решаются правильные бизнес-проблемы
• Правильный анализ данных может повысить эффективность затрат и доход, а также выявить возможности для роста бизнеса.
• Алгоритмы можно эффективно масштабировать в производстве
• Аналитические данные можно легко передавать для поддержки руководства и расширения прав и возможностей бизнес-пользователей.
• Гибкая интеграция различных источников данных
• Помогите улучшить процесс принятия решений и внедрить данные и аналитику в ДНК организации.
• Понимание рыночных тенденций и их влияния на деятельность
• Помогает лучше связать аналитические данные с бизнес-действиями
• Гарантирует возможность эффективного масштабирования технологий ИИ

Обязанности и индивидуальные роли команды по науке о данных

Как дисциплина, наука о данных является кросс-функциональным, совместным командным видом спорта, где математические, статистические, аналитические и критические навыки мышления применяются на индивидуальном уровне для использования коллективных навыков и содействия высокопроизводительной, продуктивной командной культуре. Команда может использовать инструменты такие как Python, Hadoop, SQL, Tableau, R и Tensorflow.

Обязанности группы по науке о данных могут включать в себя, помимо прочего, разъяснение роли данных заинтересованным сторонам, разработку визуализаций наборов данных, сравнение результатов для подтверждения точности и определение тенденций путем исследования наборов данных.

На индивидуальном уровне роли и обязанности меняются, но некоторые основные роли могут включать:

Специалист по обработке данных

Заданы задачи по созданию соответствующих, действенных идей путем анализа и интерпретации данных с помощью различных передовых методов машинного обучения (ML), ИИ и статистических методов. Они также разрабатывают модели и алгоритмы для добычи и организации данных.

Аналитик данных

Часто работают с данными, которые были стандартизированы и преобразованы в более доступный формат, устанавливают, что собранные данные являются релевантными, и могут проводить определенные типы анализа в зависимости от задачи. Кроме того, они могут создавать отчеты и визуализации.

Бизнес-аналитик

Заполняет пробел между организациями и ИТ-отделами и использует как аналитические, так и деловые навыки для понимания того, как стратегии на основе данных могут положительно влиять на конечный результат в отношении услуг, продуктов, процессов, оборудования и программного обеспечения.

Инженер по машинному обучению

Благодаря сочетанию навыков моделирования и разработки программного обеспечения они разрабатывают алгоритмы и модели МО и выясняют, какие данные лучше всего подходят для каждой модели. Они также обучают, контролируют и поддерживают модели, а также автоматизируют задачи по работе с данными, создавая программы ИИ.

Инженер по обработке данных

Создает основу базы данных, включая методы для надежной архитектуры, внедрения, тестирования производительности и непрерывного обслуживания. Управление крупномасштабными системами обработки также входит в их обязанности, как и разработка протоколов наборов данных, которые оптимизируют добычу данных, моделирование и производство.

Архитектор данных

Выступая в качестве жизненно важного связующего звена между технологией и бизнесом, они создают стратегию данных, которая распространяется на поток данных, качество и безопасность. Они также преобразуют потребности бизнеса в технические требования.

Дополнительные соображения

Организации внедряют новые технологии ускоренными темпами и замена традиционных методов аналитики которые в значительной степени зависят от исторических данных с более продвинутыми методами. Это часто требует специализированных навыков и перспективных команд по данным и аналитике, которые могут использовать новый класс аналитики, зависящий от более диверсифицированных данных.

Формирование команды по анализу данных зависит от ряда факторов: от размера организации и степени централизации ее аналитических инициатив до ее общей стратегии, целей и бюджета в области данных.

Например, Netflix часто признают пионером в области аналитики, и он использует многочисленные команды для выполнения различных типов аналитики данных. подход к структурированию аналитических ролей заключается в том, чтобы связать своих специалистов по аналитике с различными бизнес-вертикалями, такими как маркетинг, платформа или продукт, а не с функциональной горизонталью. Это позволяет их специалистам по науке о данных, таким как инженеры по аналитике и визуализации, расставлять приоритеты в проектах с наибольшим влиянием, подходить к проблемам более креативно и не зацикливаться на определенных ролях или полномочиях.

Хотите стать специалистом по данным? Посетите учебный лагерь по науке о данных и получите сертификат уже сегодня.

Развивающаяся динамика

Динамика команды по науке о данных будет меняться, а обязанности будут меняться вместе с разработками и тенденциями в аналитике и новых технологиях. Приоритет постоянного профессионального развития и обучения является стратегическим активом для любого специалиста по науке о данных, включая тех, кто занимает руководящие должности.

Начните свою карьеру в области науки о данных с курса «Наука о данных» от Simplilearn и получите глубокие знания различных аспектов и основных технологических фреймворков, используемых для анализа данных.