Эффективная стратегическая основа для групп специалистов по обработке и анализу данных.
Начало работы в науке о данных и работа над проектами может показаться запутанным, пугающим и иррациональным для молодых специалистов по данным и новичков в этой области. Некоторые жалобы часто бывают такими: «процесс не является простым, «у меня нет ментальной картины или потока того, что делать дальше». В большинстве случаев это боязливое настроение просто из-за отсутствия адекватного объяснения и сообщения о пути со стороны проводников, наставников или руководства. Написание алгоритмов машинного обучения полезно, но без четкого понимания рабочего процесса очень сложно понять мыслительный процесс проектов. Как путешествие в тысячу миль, каждый проект по науке о данных имеет начало и конец. Это концепция «Рабочий процесс обработки данных».
.
Один из способов оценить преимущество четко определенного рабочего процесса обработки данных — это то, что он подобен набору ограждений или средств отслеживания, помогающих планировать, организовывать и реализовывать проект по обработке данных. Рабочие процессы повышают эффективность процесса и помогают отслеживать каждый шаг на этапе проекта. Это больше похоже на отслеживание проекта, оно делает процесс плавным, эффективным и понятным.
Освоение рабочего процесса по науке о данных имеет решающее значение и закладывает основу проектов по науке о данных в реальном мире. Без ментальной модели обычно очень трудно понять процессы и точно знать, какие шаги необходимо предпринять.
С простым определением,
рабочий процесс обработки и анализа данных определяет этапы (или этапы) проекта исследования данных. Использование четко определенного рабочего процесса по науке о данных полезно тем, что он обеспечивает простой способ напомнить всем «членам группы по науке о данных о работе, которую необходимо выполнить для выполнения проекта по науке о данных». ДЖЕФФ ЗОЛТЦ
По опыту я отношусь к этому как к недостающему звену в моей ранней борьбе в качестве новичка в экосистеме науки о данных. Я изо всех сил пытался понять мыслительный процесс и поэтому очень запутался. Оглядываясь назад, я могу выделить две причины, по которым я боролся:
Во-первых, «у меня не было надежного наставника, который мог бы показать мне, как определять и решать проблемы с данными»
-
Во-вторых,
"У меня не было полной ментальной модели того, как все части сочетаются друг с другом. Когда вы используете «извлечение признаков», когда вы используете «подгонку» вместо «преобразования»?» и т. д.
Поскольку стратеги в области науки о данных, внедряя рабочие процессы, смогут лучше донести информацию до молодых специалистов или новичков в команде. Насколько важны алгоритмы, настолько же важны рабочие процессы.
Почему важен рабочий процесс?
Во-первых, общение играет ключевую роль. «Построение эффективного рабочего процесса окажет большее влияние на ваш мыслительный процесс и работу с данными, чем ваша способность выбирать между алгоритмами. Кроме того, как только вы тщательно освоите рабочий процесс, вы сможете быстро перебирать различные алгоритмы, даже если вы не очень хорошо в них разбираетесь».
Во-вторых,
Освоение и понимание алгоритмов полезно. Однако довольно сложно заранее расшифровать, какой алгоритм лучше всего подойдет для конкретной задачи. Вот почему так важно создать гибкий рабочий процесс, позволяющий легко экспериментировать с различными алгоритмами».
С учетом сказанного давайте рассмотрим, как выглядит простой рабочий процесс обработки данных.
Обратите внимание, что это пример рабочего процесса, и работа над проектами может потребовать от вас настройки и повторения шагов, пока вы не получите желаемый результат.
Из приведенной выше диаграммы мы можем легко уловить мысленный поток необходимых действий, связанных с каждым шагом пути. Благодаря этому наш мыслительный процесс и наша работа хорошо организованы. Более того, очень видно, что все начинается с:
Приобретение: когда мы, прежде всего, понимаем бизнес-проблему в контексте, изучаем проблему, задаем вопросы, идентифицируем данные и импортируем их.
Наконец, он заканчивается
Действия. Сообщите и измерьте влияние результатов на вашу аудиторию, чтобы принять необходимые меры.
N:B:
Ни один проект по науке о данных не может быть завершен на 100 %. Вот почему повторение рабочего процесса обработки данных является ключом к продолжению построения и точной настройки ваших результатов.
Это помогает новичкам и ранним специалистам по данным понять, что они делают на каждом этапе. Принятие этого подхода в организациях принесет пользу командам в долгосрочной перспективе.
На этом этапе первостепенное значение приобретают навыки межличностного общения, такие как умение общаться, а не просто написание кода и построение моделей. Именно здесь большинству специалистов по данным требуется дополнительная подготовка.
Наконец, как уже упоминалось, понимание алгоритмов полезно, но построение гибкого рабочего процесса позволяет легко экспериментировать с различными алгоритмами. Кроме того, построение эффективного рабочего процесса окажет большее влияние на ваш мыслительный процесс и работу с данными, чем ваша способность выбирать между алгоритмами.
