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Warum müssen Sie ein Data Science-Team einstellen?

Nicht viele Menschen werden in der Lage sein, einen Begriff „Data Science Team“ mehr oder weniger klar zu definieren. Das liegt daran, dass es vor nicht allzu langer Zeit erschien und nicht häufig verwendet wurde. Der Bedarf an Data-Science-Teams wächst jedoch und viele Unternehmen stellen sie ein, um komplexe Projekte zu erstellen, die auf den neuesten Technologien basieren. Wenn Sie also immer noch nicht wissen, was Data Science-Teams tun, aber ein Unternehmen haben, das Softwareoptimierung erfordert, ist dieser Artikel genau das Richtige für Sie.

Wir werden erklären, welche Art von Job Data Science-Team arbeitet, welche Mitglieder es umfasst, welche Rollen und Verantwortlichkeiten sie haben und wie Unternehmen von der Einstellung eines solchen Teams profitieren können. Fahren wir also ohne weiteres mit diesem Thema fort und machen alles klar.

Was ist ein Data Science-Team?

Grundsätzlich ist das Data Science-Team für die Entwicklung und Durchführung ganzheitlicher Projekte verantwortlich. Es verfügt über ein Verständnis und umfassende Erfahrung in der komplexen Systemanalyse, Softwareentwicklung und Datenverwaltung. Und um die Lösung zu liefern, verwenden sie Data Science.

Normalerweise besteht ein solches Team nicht nur aus Software-Ingenieuren, sondern auch aus einer Reihe anderer Spezialisten wie Business Analysten, Datenarchitekten, Chief Data Officers und Chief Analytics Officers. Sie alle arbeiten von Anfang an bis zur Freigabe und Wartung an einem neuen Projekt zusammen.

Wir haben bereits erwähnt, dass Data Science-Teams mit komplexen innovativen Technologien arbeiten, und es ist vernünftig zu sagen, dass wir alle Nuancen in Bezug auf die Teams diskutieren werden, die mit zwei bestimmten arbeiten – maschinelles Lernen und Big Data. Beide sind derzeit sehr beliebt und werden verwendet, um zahlreiche intelligente Lösungen für verschiedene Unternehmen zu erstellen. Bei der Arbeit mit maschinellem Lernen und Big Data benötigen die Softwareentwicklungsunternehmen Spezialisten, die für Folgendes verantwortlich sind:

  • Datensatzvorbereitung;
  • Modelltraining;
  • Erstellung von Benutzeroberflächen;
  • Vorbereitung der Infrastruktur für Modellbereitstellung;
  • Arbeiten mit allen erforderlichen Tools und Bibliotheken und vielem mehr.

Daher muss sichergestellt werden, dass Spezialisten die Technologie nicht nur beherrschen, sondern auch anwenden können, und eine ausgefeilte Lösung erstellen.

Was sind die Hauptaufgaben im Data Science-Team?

Das Data Science-Team besteht aus vielen Spezialisten, und es ist schwer vorstellbar, was passieren wird, wenn Sie mindestens einen von ihnen ausschließen. Der Director of Data Science bei Stitch Fix Michael Hochster unterteilt alle Data Science-Spezialisten in zwei große Kategorien:

  1. Spezialisten für Analyse (Typ A) – sie können Daten leicht verstehen, ohne welche zu haben Programmierkenntnisse, da sie hauptsächlich Analysen, Vergleiche, Prognosen, Modellierungen und sogar Visualisierungen durchführen. Michael Hochsters Beispiel für Typ-A-Spezialisten nannte die folgenden Jobrollen: Statistiker, Quantitativer Analyst, Decision Support Engineering Analyst oder Data Scientist.
  2. Spezialisten für Gebäude (Typ B) – sie verfügen über fundierte Codierungskenntnisse und Mit ihren Fähigkeiten können sie einfach Code schreiben, Anwendungen und Systeme erstellen, personalisierte Anwendungsfälle erstellen, Systeme verbinden und vieles mehr. Spezialisten vom Typ B sind hauptsächlich Software-Ingenieure.

Data Science-Teams benötigen Spezialisten beider Art, die es ermöglichen, eine Lösung jeder Komplexität von Grund auf neu zu entwickeln. Schauen wir uns nun alle wichtigen Aufgabenbereiche genauer an und beschreiben, welche Hauptaufgabe jeder Spezialist ausführt.

# 1 CDO & CAO

Die oben genannten Abkürzungen werden verwendet, um zwei Spezialisten des Data Science-Teams zu identifizieren – Chief Data Officer und Chief Analytics Officer. Diese Jobs werden getrennt, jedoch führt meistens eine Person die ganzheitliche Arbeit im Zusammenhang mit diesen Jobs aus. Die Hauptverantwortung von CDO und CAO liegt in der Daten- und Geschäftsanalyse. Sie untersuchen alle Daten und machen sie verständlich, indem sie die Erkenntnisse hervorheben. Sie können auch Datenverwaltung und Datenstrategieerstellung durchführen.

Nehmen wir an, Sie haben ein Unternehmen und benötigen eine Lösung mit maschineller Lerntechnologie. CDO und CAO sind diejenigen, die maschinelles Lernen an Ihren Geschäftsanforderungen und -zielen ausrichten können. Sie werden dazu beitragen, die Änderung zu befürworten und den Aufbau Ihrer Geschäfts-IT-Struktur zu beeinflussen. Diese Aufgaben erfordern definitiv bestimmte Fähigkeiten. Hier ist also, was jeder CDO und CAO sein sollte:

  • Visionär mit umfassenden Datenanalyse- und Wissenschaftskompetenzen;
  • Kenntnisse mit Fachkenntnissen auf dem Gebiet;
  • Mit bestimmten Programmierkenntnissen.

# 2 Data Analyst

Die Hauptaufgabe von Data Analyst besteht darin, Informationen zu sammeln und zu interpretieren. Dieser Spezialist stellt sicher, dass die gesammelten Daten korrekt und relevant sind, und interpretiert die Analyseergebnisse leicht. In einigen großen Unternehmen (eines davon ist HP) ist es entscheidend, dass Datenanalysten über Visualisierungsfähigkeiten verfügen und diese verwenden können, um alle angegebenen Zahlen in Grafiken umzuwandeln.

In Bezug auf die Anforderungen ist es für alle Datenanalysten vorzuziehen, über kritisches Denken, Datenvisualisierungsfähigkeiten und Erfahrung in der Datenpräsentation zu verfügen.

# 3 Data Scientist

Dieser Spezialist verfügt über umfassende Kenntnisse der Datenwissenschaft, weiß, wie man sie in der Praxis anwendet, kann komplexe datenbezogene Probleme lösen und kann herausfinden, welche Probleme gelöst werden müssen Welcher weg. Datenwissenschaftler sind an der Entwicklung von Modellen, Algorithmen und Informatik für maschinelles Lernen beteiligt. Der gesamte Lebenszyklus der Modellentwicklung ist auch ein entscheidendes Wissen, über das jeder Datenwissenschaftler verfügen sollte.

Obwohl diese Jobrolle sehr komplex erscheint und sich auf ein enges Feld bezieht, sollte erwähnt werden, dass Datenwissenschaftler auch Markt- und Kundentrends analysieren und mithilfe von Berichterstellungstools bestimmte Muster und Beziehungen zwischen Datensätzen ermitteln und hervorheben können.

Datenwissenschaftler sollten nicht nur über Kenntnisse verfügen, sondern auch über beeindruckende Computerkenntnisse verfügen.

# 4 Business Analyst

Diese Jobrolle ist von entscheidender Bedeutung, da sie eine Reihe von Aktivitäten ausführt, um die Vorteile eines Unternehmens, die Besonderheiten und Wettbewerbsfähigkeit sowie die Software zu ermitteln, die erforderlich ist, um das Unternehmen noch besser zu machen und profitabler. Business Analysten arbeiten mit einer Vielzahl von Daten, bewerten wichtige Geschäftsprozesse, ermitteln wichtige Anforderungen und Anforderungen, treffen datengesteuerte Entscheidungen und Empfehlungen und liefern komplexe Berichte auf der Grundlage ihrer Forschung.

Business Analysts helfen Unternehmen zu identifizieren und zu verstehen, wie die neue Software ihr Unternehmen und sein Produktivitätsniveau beeinflusst und verbessert. Sie helfen auch dabei, die Entwicklungsrisiken zu minimieren und einen ausgewogenen Preis für eine erforderliche Software zu definieren, den besten Funktionsumfang und den Technologie-Stack auszuwählen, der zum Erstellen einer Lösung erforderlich ist.

Normalerweise müssen Business Analysten über gute Kommunikationsfähigkeiten, Kenntnisse der Entwicklung und der spezifischen Geschäftsbranche verfügen, über Datenvisualisierungsfähigkeiten verfügen und die Geschäftsprozesse verstehen.

Denken Sie über Softwareoptimierung für Ihr Unternehmen nach und benötigen Sie eine Beratung mit Business Analyst?

# 5 Engineer für maschinelles Lernen

 Entwicklung für maschinelles Lernen

Diese Jobrolle kombiniert Fähigkeiten zur Maschinenmodellierung mit Softwareentwicklung . Dank der Ingenieure für maschinelles Lernen weiß das Entwicklungsteam, welches Modell verwendet werden soll und welche Daten benötigt werden. Auch ML-Ingenieure wissen, wie man mit Statistiken und Wahrscheinlichkeiten arbeitet. Sie können jedes Modell sorgfältig trainieren, warten, überwachen und bei Bedarf verbessern.

Die Hauptfähigkeiten, über die Ingenieure des maschinellen Lernens verfügen sollten, sind Informatik, Datenmodellierung, Programmiersprachen, Wahrscheinlichkeits- und Bewertungstechniken.

# 6 Data Architect & Data Engineer

Beide Spezialisten arbeiten an einem Ziel – ein Konzept zu erstellen, zu visualisieren und dann ein komplexes Datenmanagement-Framework zu erstellen. Data Architect und Data Engineer können mit extrem großen Datenmengen arbeiten, was großartig ist, da das Unternehmen, das über solche Spezialisten verfügt, Big Data-Lösungen anbieten kann. Sie können die Daten strukturieren, ihre Architektur definieren, die Daten zentralisieren und zahlreiche oder vereinte Datenbanken organisieren.

Beide sollten moderne Datenbanktechnologien, Programmiersprachen und Frameworks sowie Visualisierungsplattformen kennen und in der Praxis anwenden.

# 7 Data Visualization Engineer

Diese Jobrolle kann optional sein, da wir oben erwähnt haben, dass die Visualisierung von anderen Spezialisten wie Datenarchitekten oder Datenanalysten durchgeführt werden kann. Einige Unternehmen ziehen es jedoch vor, die Visualisierungsaufgabe insbesondere an Data Visualization Engineers zu delegieren, da dies ihr Hauptaugenmerk ist und die Ergebnisse besser und genauer ausfallen können. Dieser Spezialist muss über Kenntnisse der UI-Entwicklung und der grundlegenden Designprinzipien (benutzerorientiert und grafisch) verfügen und in der Lage sein, benutzerdefinierte Visualisierungselemente zu erstellen.

Zu den Fähigkeiten von Data Visualization Engineer gehören Kenntnisse über verschiedene Visualisierungsmethoden und -ansätze, das Verständnis der Entwurfsgrundlagen, die Fähigkeit, Diagramme und Tabellen einschließlich verschiedener grafischer Elemente zu erstellen und damit zu arbeiten.

Fähigkeiten, die Spezialisten des Data Science-Teams benötigen

Jobrolle Sprachen / Frameworks Plattformen und Tools
Datenanalyst R, Python, JavaScript, C / C ++, SQL [19659054] Datenvisualisierungstools
Data Scientist R, SAS, Python, Matlab, SQL, noSQL, Hive, Schwein, Hadoop, Spark, Scala, Perl Cloud-Plattformen – AWS, Microsoft Azure usw. + Big Data Plattformen und Tools – Seahorse, JupyterLab, TensorFlow und MapReduce
Data Architect RESTful Services, Spark, Python, Hive, Kafka und CSS Datenbanktechnologien: PostgreSQL, MapReduce, MongoDB + Visualisierungsplattformen Tableau, Spotfire usw.
ML Engineer R, Python, Scala, Julia, Java Datenmodellierungswerkzeuge

Fazit

Heutzutage benötigt jedes Unternehmen zuverlässige Software, um produktiv und wettbewerbsfähig zu bleiben. Und wenn Sie ein wirklich intelligentes Tool benötigen, ist es immer besser, ein Team einzustellen, das Ihnen eine vollständige Zyklusentwicklung und einen fortschrittlichen Ansatz für Data Science und Management bietet.

Ein solches Team sollte eine Reihe von Spezialisten haben, die mit CDO und CAO beginnen und mit Business Analysten und Datenvisualisierungsingenieuren enden, die für die Datenerfassung, Interpretation, Strukturierung und Visualisierung verantwortlich sind. Außerdem können sie Datenmodelle erstellen und eine intelligente Lösung bereitstellen, die perfekt zu Ihren Geschäftsanforderungen passt.

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