Gracias por el A2A.
He estado pensando en esto por bastante tiempo. Esto significa que podría no tener esta opinión exacta sobre el asunto en un par de semanas, es solo la hipótesis actual.
Lo que voy a describir se ajusta a mi política de contratación durante el año pasado más o menos. Considero que mi equipo es un equipo de ciencia de datos y los siguientes puntos están en el contexto de la construcción y el crecimiento del equipo.
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Cada equipo de ciencia de datos necesita la mentalidad correcta
Lo que quiero decir con esto es que no nos importa si estamos etiquetados como científicos de datos o si usamos o no big data y aprendizaje automático. Esta carrera por el zumbido parece ser una obsesión en este momento.
Lo que nos importa es utilizar datos de cualquier forma y origen para responder preguntas, desarrollar productos y crear valor. Si es grande o pequeño, si se trata de pruebas estadísticas de la vieja escuela o de aprendizaje automático avanzado, realmente no nos importa.
Todo equipo de ciencia de datos necesita jugadores de equipo, no todos los unicornios estrella
Es posible que haya leído en las redes sociales acerca de este ser mitológico llamado el científico de datos. Él lo sabe todo y hace todo a la perfección. Él es un dios entre los hombres.
El no existe. Si lo hace, no puedo pagarle y no tengo idea de cómo crecerá con la organización, por lo que es probable que se vaya al próximo concierto que paga mucho.
La ciencia de datos es un esfuerzo de equipo. Cada persona en mi equipo tiene un conjunto básico de habilidades. Todos sabemos matemáticas y estadísticas, todos codificamos y todos conocemos nuestro negocio. Cada uno de nosotros individualmente es más fuerte en algunas cosas de cada una de esas áreas. Soy fácilmente el más débil en estadísticas, por ejemplo, y es por eso que mi análisis de datos siempre es revisado por el resto del equipo. Sin embargo, soy bastante bueno en el diseño de experimentos aplicados a nuestro negocio, que a menudo discuto con el miembro del equipo que tiene la mayor experiencia en experimentos científicos de su experiencia en investigación científica.
Esto sucede en cada contexto detallado de nuestro trabajo. Hay un poco de orden en que uno de nosotros sobresale enormemente y es esto lo que hace que un equipo muy pequeño como el mío sea un equipo comercial de alto impacto. Es el esfuerzo conjunto.
Esto también permite un crecimiento masivo. Si uno de nosotros quiere aprender sobre un área específica, es probable que otro tenga ese conocimiento. Cuando ninguno de nosotros lo hace, compramos libros, tomamos cursos y los aplicamos a preguntas de negocios.
Esto me lleva al siguiente punto …
Cada equipo de ciencia de datos necesita el apoyo de las partes interesadas.
A veces tengo un vacío que necesito llenar con otro miembro del equipo, un proceso diferente e incluso un equipo diferente. Dado que podemos identificar las necesidades del negocio y el conocimiento específico que se necesita, podemos proponerlo. Es posible avanzar con estas propuestas con el apoyo de la alta gerencia, a menudo partes interesadas de nuestros productos.
Sucedió tanto con mis empleados para este equipo como con la creación de un equipo de ingeniería de datos. Todos estos abordaron problemas específicos bien definidos.
Espero que esto ayude. Me pregunto si esperaba cosas más técnicas, pero es probable que sean específicas del equipo / negocio / mercado. Lo que describí es, espero, genérico.
