Как специалист по анализу данных или инженер по машинному обучению, есть необходимые методы и образ мышления, которые нужно внедрить и внедрить, чтобы добиться успеха в своих проектах или на рабочем месте. Большинство проектов в области науки о данных носят более экспериментальный характер и не так четко определены, как проекты по разработке программного обеспечения; соблюдение некоторых хороших принципов кодирования помогает повысить эффективность и масштабировать проекты в области науки о данных.

Наука о данных, являющаяся междисциплинарной областью, в которой используются различные научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения знаний и понимания из многих структурных и неструктурированных данных, требует обширных знаний о том, как реализовывать свои проекты.

Чтобы найти простой обходной путь для ваших проектов или на рабочем месте, обратите внимание на несколько рекомендаций:

Изучите свои данные

Задача специалиста по данным состоит в том, чтобы собирать большие наборы структурированных и неструктурированных данных из разрозненных источников, анализировать данные для получения практических сведений путем определения правильных наборов данных и переменных, интерпретации данных для поиска решений и возможностей.

Специалисты по работе с данными должны провести начальную фазу проекта, чтобы понять, какие данные доступны и достаточно ли содержащейся в них информации для ответа на поставленный бизнес-вопрос. Часто базовые данные изначально имеют неправильный формат или содержат ошибки или аномалии, которые необходимо устранить, прежде чем данные можно будет использовать.

Используйте правильные инструменты

Необходимо будет задать вопросы и рассмотреть бизнес-потребности вашего проекта или организации, а также узнать, кто будет использовать ваш инструмент аналитики. Будет ли он использоваться опытными аналитиками / учеными, нетехническими пользователями, которым нужен интуитивно понятный интерфейс, или он должен подойти обоим типам пользователей?

Существует огромное количество инструментов аналитики для поддержки специалистов по данным. Убедитесь, что ваш набор инструментов для анализа данных может обрабатывать постоянно увеличивающуюся скорость и сложность данных, чтобы ваша команда могла работать более эффективно и результативно. Выбрать правильный инструмент анализа данных непросто, поскольку ни один инструмент не подходит для всех нужд.

Часто тестируйте и проверяйте

Одна из распространенных ошибок, которые делают специалисты по данным, особенно новички, - это не писать модульные тесты. Специалисты по обработке данных иногда утверждают, что модульное тестирование неприменимо, потому что нет правильного ответа на модель, которую можно было бы узнать заранее или использовать для тестирования. Однако большинство проектов в области науки о данных начинается с преобразования данных. Хотя вы не можете протестировать выходные данные модели, по крайней мере, вы должны проверить правильность входных данных. По сравнению со временем, которое вы вкладываете в написание модульных тестов, хорошие простые тесты сэкономят вам гораздо больше времени позже, особенно при работе с большими проектами или большими данными.

Важно регулярно тестировать и проверять модели и результаты. Это связано с тем, что основные тенденции, которые когда-то были важными предположениями модели, могут внезапно измениться из-за внешних факторов, что сделает предыдущие результаты недействительными. Ваши сотрудники / команда должны быть готовы к повторению моделей, чтобы они оставались актуальными в вашем развивающемся бизнесе.

Идеи для принятия лучших решений

Четкое понимание того, что не работает, лучше проинформирует о направлении перехода. Специалисты по обработке данных создают действительно важные вещи. Они делают это очень осознанно и используют разум, теорию и доказательства.

Данные дают уникальную возможность взаимодействовать со многими различными функциями бизнеса / проекта. В результате вам в основном нужно быть в центре, а это означает, что вы должны понимать, что такое множество различных функций, что каждая точка данных сообщает вам, как вы можете взаимодействовать с ними.

Не просто обладайте техническими навыками, у вас должна быть возможность извлечь полезную информацию.

Наконец, специалисты по обработке данных, являющиеся экспертами-аналитиками, которые используют свои навыки как в области технологий, так и в социальных науках, чтобы находить тенденции и управлять данными. Они используют отраслевые знания, контекстное понимание, скептицизм к существующим предположениям - чтобы найти решения для бизнес-задач. Чтобы осуществить это, должны быть внедрены передовые методы и методы.

Примечание редактора: AIPlusOAU является дочерней компанией Data Science Nigeria, расположенной в университете Обафеми Аволово, Иле-Ифе, штат Осун. Наша цель - создать сообщество специалистов по данным, инженеров по машинному обучению / искусственному интеллекту и исследователей. Мы стремимся помочь молодым талантам начать и развивать свои навыки работы с данными.

Следите за AIplusOAU в Twitter, чтобы узнать о новых тенденциях в области науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.