Экспертиза в предметной области или знание бизнеса (предметной области) необходимы специалистам по обработке и анализу данных для понимания контекста данных, выбора подходящих функций, построения эффективных моделей, проверки и интерпретации результатов и, в конечном счете, предоставления релевантной информации. и действенные в контексте конкретного домена.
Опыт в предметной области или знание предметной области является важным набором навыков для специалиста по данным по нескольким причинам:
- Интерпретация данных. Специалистам по данным необходимо понимать контекст и значение данных, которые они анализируют. Без специальных знаний специалисты по данным могут испытывать трудности с правильной интерпретацией данных, с которыми они работают, что приводит к неправильным или неполным выводам.
- Сбор и предварительная обработка данных. Для сбора и предварительной обработки данных требуется знание конкретной области, в том числе понимание источников данных и способов очистки и преобразования данных, чтобы сделать их пригодными для анализа. Без специальных знаний ученые не смогут эффективно собирать и предварительно обрабатывать данные.
- Разработка признаков.Разработка признаков — это процесс выбора и преобразования наиболее подходящих признаков из набора данных для создания наилучшей возможной модели. Этот процесс требует глубокого понимания предметной области и конкретной проблемы, для решения которой лучше всего подготовлены профильные специалисты.
- Построение модели.Эксперты в предметной области могут помочь специалистам по обработке и анализу данных определить наиболее подходящие алгоритмы и методы для решения конкретной проблемы и дать представление о компромиссах между различными моделями. Это помогает специалистам по данным создавать более эффективные модели, которые лучше фиксируют основные закономерности в данных.
- Проверка и интерпретация модели. Знание предметной области имеет решающее значение для проверки и интерпретации результатов модели. Эксперты в предметной области могут помочь специалистам по данным определить наиболее важные показатели для оценки производительности модели и дать представление о практических последствиях результатов.
Многие курсы, сосредотачивающиеся на тематических исследованиях, чтобы имитировать отраслевые проблемы, не подходят для подготовки специалистов по данным, ориентированных на бизнес?
Хотя тематические исследования, безусловно, полезны для изучения методов и инструментов науки о данных, их может быть недостаточно для подготовки специалистов по данным, ориентированных на бизнес. Вот несколько причин почему:
- Ограниченный объем: Тематические исследования, как правило, предназначены для решения конкретной проблемы или набора проблем и могут не предоставить достаточно широкого спектра опыта, чтобы должным образом подготовить специалистов по данным к сложным задачам, с которыми они могут столкнуться в реальных бизнес-условиях.
- Отсутствие разнообразия: тематические исследования могут не отражать весь спектр отраслей, типов данных и бизнес-моделей, с которыми специалисты по данным могут столкнуться в своей карьере. В результате они могут не обладать обширным опытом, необходимым для подготовки специалистов по данным к широкому спектру бизнес-задач.
- Ограниченное знакомство с бизнес-контекстом: хотя тематические исследования могут дать понимание технических аспектов науки о данных, они могут не подготовить должным образом специалистов по данным к бизнес-контексту, в котором они будут работать. Специалисты по данным должны не только понимать технические аспекты науки о данных, но и уметь эффективно общаться с заинтересованными сторонами бизнеса и понимать, как их работа вписывается в более широкую бизнес-стратегию.
- Ограниченный доступ к реальным данным: в тематических исследованиях обычно используются чистые и структурированные данные, которые уже были обработаны и подготовлены для анализа. Однако в реальном мире данные часто беспорядочны, неструктурированы и с ними сложно работать. Без доступа к этому типу данных специалисты по данным могут быть недостаточно подготовлены к проблемам, с которыми они столкнутся в реальных условиях бизнеса.
Чтобы устранить эти ограничения, важно, чтобы курсы по науке о данных предоставляли разнообразный опыт и знакомство с реальным бизнес-контекстом и данными. Это может включать партнерство с отраслевыми экспертами для предоставления реальных данных и проблем, а также предоставление студентам возможности работать над проектами, имеющими реальное влияние. Кроме того, курсы могут включать обучение деловым и коммуникативным навыкам, чтобы специалисты по данным могли эффективно общаться с заинтересованными сторонами бизнеса и понимать более широкий бизнес-контекст, в котором они работают.
Что должна сделать организация, чтобы восполнить этот пробел?
Чтобы восполнить пробел и убедиться, что специалисты по данным обладают необходимыми знаниями предметной области или предметной области, организации могут предпринять несколько шагов:
- Нанимайте специалистов по обработке и анализу данных с опытом работы в соответствующей области. Организации могут нанять специалистов по обработке данных с опытом работы или образованием в соответствующей области. Это может помочь гарантировать, что специалисты по данным имеют четкое представление о бизнес-контексте, в котором они работают, и могут эффективно определять соответствующие источники данных и задавать правильные вопросы.
- Обучение предметной области.Организации также могут проводить обучение по предметной области для специалистов по данным, чтобы помочь им глубже понять бизнес-контекст. Это может включать партнерство с отраслевыми экспертами или обучение на рабочем месте, чтобы помочь специалистам по данным лучше понять нюансы бизнеса и данных, с которыми они работают.
- Поощряйте межфункциональное сотрудничество.Организации могут поощрять межфункциональное сотрудничество между учеными, занимающимися данными, и заинтересованными сторонами бизнеса, чтобы помочь преодолеть разрыв между техническими знаниями и бизнес-знаниями. Это может включать в себя создание кросс-функциональных команд или предоставление специалистам по данным возможностей для тесного сотрудничества с заинтересованными сторонами бизнеса, чтобы лучше понять бизнес-контекст, в котором они работают.
- Разработайте технико-функциональную роль. Организации также могут разработать технико-функциональную роль, чтобы выступать в качестве союзника штатных специалистов по данным. Эти союзники обладают как техническими навыками в области науки о данных, так и глубоким пониманием бизнес-контекста, в котором они работают. Тесно сотрудничая с высшим руководством, они могут помочь определить проекты с высокой окупаемостью и обеспечить соответствие инициатив в области обработки данных более широкой бизнес-стратегии.
В целом, предприняв эти шаги, организации могут помочь гарантировать, что специалисты по данным обладают необходимыми знаниями предметной области или предметной области для эффективного анализа данных и предоставления информации, которая повышает ценность бизнеса.
Блог исследует важность знания предметной области или предметной области в области науки о данных. В нем объясняется, как глубокое понимание бизнес-контекста, в котором применяется наука о данных, может помочь специалистам по данным определить соответствующие источники данных, задать правильные вопросы и, в конечном итоге, предоставить информацию, которая повышает ценность бизнеса. В блоге также подчеркивается, как отсутствие знаний в предметной области может привести к упущенным возможностям и неэффективному анализу, а также объясняется важность развития техно-функциональной роли, чтобы выступать в качестве союзника штатных специалистов по данным. В целом, в блоге подчеркивается решающая роль, которую знание предметной области играет в успехе инициатив по науке о данных, и почему это один из самых важных навыков, которым должен обладать специалист по данным.
