مصدر: كبير دايجست البيانات
أطروحة 3000 كلمة، القراءة الموصى بها 9 دقائق.
هذا المقال أعرض لك لتحليل والتفكير وكيفية أداء هذه الخوارزميات واجباتهم في ثلاثة اتجاهات، تلعب الدور الأكبر.
"العلماء بيانات" بيان موقف هذا ربما مثير، ولكن حتى الوقت الحاضر، وكانت مجموعة متنوعة من الوظائف (تعلم الآلة، والتحليل الإحصائي، وغيرها) حتى يمكن أن تغطي الأفراد ومضمون عملهم المطلوبة للشركة على نطاق واسع في مجال البيانات العلمية.
الكاتب مدير ايلينا جريوال البيانات عبر Airbnb فريق، بعد تجربتها في عبر Airbnb على سبيل المثال، التمهيدي لاحتياجات العمل، كيف أن الشركة ستعمل على إعادة تعريف البيانات العلمية لتحليل والمنطق والحساب في ثلاثة اتجاهات، فضلا عن الاتجاهات الثلاثة لكيفية لعب دورا في ذلك.
أسماء أخرى العلماء البيانات
عبر Airbnb ديه البيانات كما صوت المستخدم. في البداية، ويسمى فريقنا "A فريق"، أن فريق التحليل، لأنه أولا ونحن التعاقد مع "المحللين". في عام 2012، وكان وظفت أن "عالم البيانات." نحن ثم استأجر "مهندس البيانات" لقضايا جودة البيانات مقبض، "محلل البيانات" حل مشاكل الوصول إلى البيانات وأدوات البيانات.
ومنذ ذلك الحين، لدينا وجود احتياجات التعلم آلة إضافية، لذلك نحن استأجرت "آلة التعلم العلماء بيانات التوجه". ويرافق هذه العناوين الطلب وفريق التطوير المنافسة التحديثات القادمة. بحلول عام 2015، أنشأنا "علم البيانات" قسم، لكننا لا تزال تستخدم "A فريق" اسم، لأن اسم الاستماع للاهتمام، ولكن أيضا نقل هذا التاريخ نعتز بها.
في عام 2017، أصبحت الشركة الرائدة في بيانات قطاع العلوم، ثم البيانات لدينا حوالي 80 عالما، والمنتشرة في فرق مختلفة. هم بعض الأشخاص في لوحات مشروع بناء، وبعض الناس في خلق NLP (معالجة اللغات الطبيعية) نموذج، والبعض الآخر في النمذجة القرار وتصميم التجارب البناء. وهو يقدم صورة مختلفة للغاية.
التي تشهد نموا سريعا الانضباط الناشئة
هذا التنويع هو غير متوقع. علم البيانات هو جديد نسبيا، ولكنه ينمو بسرعة. من البيانات وجدنا هذا. عدد أول داخليا، فإن المرشحين عبر Airbnb وظائف علم البيانات في 2015-2018 سنوات، أي بزيادة قدرها 4 مرات.
المرشحين عبر Airbnb وظائف علم البيانات
وبالإضافة إلى ذلك، وفقا لبيانات تظهر اتجاهات جوجل التي الاستفسارات البيانات العلمية خلال هذه الفترة كانت هناك زيادة سريعة:
ابتداء من عام 2012 بدأت تنمو في السنوات الست الماضية تضاعف أربع مرات
ليس فقط لأن علم البيانات هو حقل جديد، ولكن أيضا فهم الناس لل"علم البيانات" هو أيضا مختلفة. في بعض الأحيان، ويعتقدون أن البيانات العلمية تعلم الآلة في بعض الأحيان فقط. في بعض الأحيان، يعتبر من شركة تكنولوجيا معلومات الأعمال. العلوم البيانات لا تزال جديدة جدا، وسوف تستمر في التطور.
فهم المهارات علم البيانات متنوعة
لم نتمكن من العثور على علم البيانات من المتوقع أن تلعب دورا ما.
في الشركة، وسوف يؤدي إلى مجموعة متنوعة من الآثار السلبية للالأنسجة المفقودة أو الوقوع في الفوضى، لأن الفريق التعاوني لا يعرف ما هي البيانات التي يمكن أن تساعد العلماء وبيانات العلماء لا يفهمون دورهم.
تلك من الشركة نمذجة البيانات العلمية، لا أعتقد أن استخدام البيانات العلمية للقيام تحليل بسيط. ومن شأن هذه من التحليل العلمي للبيانات الشركة تعتقد أن النمذجة هو عمل من المهندسين.
كما أننا نواجه تحديا آخر : هل فريق تحليل البيانات من يشعر الموظفون أن عملهم لم ينته العمل القيم في تعلم الآلة، حتى إذا كانوا يعملون لرجال الأعمال لعبت دورا رئيسيا. شركاء الأعمال حريصة على اقتراح عملية أكثر واقعية لديها لمساعدتهم على اتخاذ القرارات، والأدوات التي يمكن استخدامها لفهم البيانات الخاصة بهم تمديد.
استثمرنا في بيانات التعليم وإعداد البيانات الجامعة مشهورة جدا، ولكن لا تزال بحاجة الخبراء. والسبب هو أنه عندما نجد التزام أعضاء الفريق إلى واجبات "بيانات علمية"، ونحن لا تزال تستخدم لقب "محلل بيانات" في. في نفس الوقت، من كيف نتحدث عن نقطة "بيانات العمل العلمي" من رأي، وهذا سيعطي الناس نوع من "التحليل ليس مهما بأنها" الانطباع.
أناقش زيارتها قادة الشركة والزملاء فريقهم كيفية التعامل مع مثل هذه المشاكل - لقد خلق جدول لتبادل هيكل تنظيمي مختلف. سمعت مبنية بعض الشركات من الصفر فريق التحليل الجديد، وبعض فريق تقسيم تعلم آلة منفصلة، وبعض فريق أدوات دمج البيانات العلمية وهلم جرا.
ومن الواضح أن عدم وجود طريقة عامة، ولكن المفتاح هو كيف واعية، وتحديد استراتيجية من نحن وكيف يمكننا خلق القيمة. ونحن نعلم أن هدفنا هو "دعم مهمة"، على سبيل المثال، فإن معظم الشركات لا عمل حاجة. ولذلك، فإننا لا تأخذ فقط بعين الاعتبار دور الفرد وتوضيح التوقعات، ولكن أيضا في حاجة لتلبية احتياجات الشركة الحالية.
بيانات ثلاثة أسلوب العمل العلمي: حل
قررنا إعادة تعريف وظائف علم البيانات وفقا لهذه الاتجاهات الثلاثة. نحن بحاجة لوصف صحيح ما تبحث عنه، وذلك لجذب الناس من المجالات ذات الصلة.
- تحليل تتبع (المسار تحليلات)
هذا هو المثل الأعلى لهؤلاء العلماء بيانات جيدة لطرح الأسئلة، ويمكن استخراج بشكل صحيح البيانات، واستكشاف، ومن ثم تحليلها تلقائيا باستخدام لوحات وأدوات التصور على مقترحات معقولة لتعزيز القرارات التجارية من العطاء.
- تتبع خوارزمية (المسار الخوارزميات)
هذه القدرة على استعداد للتعلم آلة الخبراء، الذين يحرصون على الانضمام إلى التفكير البيانات في تصميم المنتجات والعمليات التشغيلية، وخلق قيمة مضافة للسلوك المهني.
- المنطق المسار (الاستدلال المسار)
هذا هو لالإحصائيين والاقتصاديين وعلماء الاجتماع، ويمكن استخدام المعرفة الإحصائية لتحسين كفاءة اتخاذ القرارات، وقياس تأثير عملنا تسبب بشكل صحيح.
يجب أن يكون لكل فريق العلماء بيانات الخبرة في مجال واحد على الأقل المشار إليها أعلاه، ومهارات اكتساب في المناطق الأخرى وفقا لاحتياجات العمل ومصالحهم. كل خطوة يمكن أن يكون مزيد من التخصص، ولكن الجميع لديه "العلماء البيانات" في العنوان، دعونا نعطي وصفا أكثر وضوحا.
دعونا ننظر أولا في التخصصات الأخرى، مثل الهندسة. هناك قسم الهندسة بسيط: "الأمامية" و "النهاية الخلفية"، والتي يمكن أن تساعدنا على فهم مهارة أو خبرة الشخص. أعرف أن هذا ليس تقسيم الكمال، لكنها لا تفعل أكثر من مجرد وصفها بأنها "مشروع" يجب أن يفهم بسهولة أكبر. في البيانات العلمية، ونحن أيضا لا تستطيع أن تفعل هذا الوصف بسيطة، ولكن هذا سيكون اتجاهنا.
آفاق المستقبل
نقيم أيضا تم تعديل معايير الأداء لتعكس هيكل الوظائف. لدينا مستويات مختلفة من العلماء ومديري البيانات. قمنا بتقييم نجاح من خلال دراسة تأثيرها على الأعمال التجارية.
عن الجوانب التقنية من العلماء البيانات، يتضمن نظام التقييم لدينا الجوانب الرئيسية التالية:
- على المستوى التقني
- تحليل: تحديد ورصد المؤشرات وتحليل البيانات وصفي وأدوات البناء أن القرارات بالسيارة
- الخوارزمية: خوارزمية البناء للمنتجات البيانات، وتكون قادرة على شرح
- المنطق: استخدام المعرفة الإحصائية لإقامة علاقة سببية
- الأساسيات: كل العلماء بيانات لديها لجودة البيانات ورمز الجودة مسؤولة (لجميع الاتجاهات للتطبيق)
- المستوى التجاري (لجميع الاتجاهات وجدت)
- الملكية: يمكن أن تعزز نجاح المشروع، وخلق تأثير على الآخرين
- التأثير: اتصال واضح، لاعب فريق، وقادرة على إقامة علاقة جيدة
- غنى: للمساهمة في بناء الفريق من خلال التوجيه والتوظيف وخلق ثقافة مؤسسية العمل والتنوع الآخرين
يمكننا أيضا كتابة الكثير من المحتوى، ولكن الأكثر أهمية هو أن غيرنا بوضوح نظام التقييم من العلماء بيانات لتوضيح توقعاتهم.
عندما لا تحتاج التخصص
عبر Airbnb العمل هو كبير نسبيا، فإنه من الضروري التمييز بين تلك التي تتعامل مع هذه القضية ومن ثم تقسيمها. إذا كانت بعض الشركات الصغيرة، عند النظر أيضا عما إذا كانت لتشكيل فريق من الخبراء، اقتراحي هو توفير القضايا الشاملة.
تكون قادرة على حل بعض المشاكل الملحة في مرحلة مبكرة من المفيد جدا، وانه لا ينبغي البدء في عمق التخصص الدقيق للكلمة. مع مرور الوقت، والإرادة الأخير الطبيعي أن يكون المهنية، ولكن بداية أو فريق عمل متكامل على نحو أفضل، إلا إذا كنت قد رأيت الفرص المقبلة .
حتى عام 2015 لم نكن تنفيذ بناء فرق محترفة، عندما سوى 30 شخصا في قسمنا.
و، والعمل يحتاج التغيير، ونحن بحاجة أيضا في أي وقت لتغيير دور فريق لتوفير وظائف مختلفة.
جني الفوائد
حتى في مستوى مهني عال اليوم، والعلماء بيانات في اتجاهات مختلفة لا تزال بحاجة إلى الانخراط في أنواع أخرى من العمل، ولكن نحن أيضا تشجيع أعضاء الفريق ليصبح كل مستدير.
وعموما، ثم نفعل ذلك للحد من الارتباك. وقال شركاء لقد سمعت، "نحن بحاجة إلى موهبة وخبرة منطقية معرفة المنطق الخوارزمية". حتى اللغة هي مفيدة جدا لاحتياجات الاتصالات التجارية.
وهذا يساعدنا على تحديد الثغرات. اتصلت مؤخرا مدير المنتج، انها قلقة للغاية حول الفريق لا يستطيع أحد أن يأتي إلى طرق مبتكرة لفحصها في تحدي المناطق.
وعلى الفور تشخيص المشكلة التي هي: البيانات العلمية على أن فريق معين، لا أحد لديه المنطق المعرفة المهنية. حتى نتمكن من تجنيد مرة واحدة عن طريق إدخال الدقيق لأعضاء الفريق القادم، أو تشجيع على التعلم من الخبراء الآخرين المنطق.
ونحن سعداء جدا لسماع أعضاء فريق العمل التحليلي لم يعد يشعر بالاغتراب أو خفض. يعرف المحللون أنه إذا ما حاولوا آلة التعلم تطبيقها على القضايا التجارية التي يجري تجهيزها، سيتم تخفيض العوامل التي تؤثر على عمل.
ونحن نأمل أن تكون هذه المشاركة يمكن أن توفر بعض الأفكار بالنسبة لك!
إذا الباحثين عن عمل هي غامض "علم البيانات" عنوان للمرشحين والتوظيف صعب للغاية، لأنه يمكن أن يكون لها معان متعددة. وإذا كان كل الشركات التي لديها إطار مماثل لتجنيد الناس، ثم البيانات للمجتمع العلمي بأسره وتقديم القيمة من قبل أكثر ملاءمة.
وبناء الفريق البيانات الخاصة بك تواجه أيضا مشاكل مماثلة؟ أكاديمية تسينغهوا للعلوم هي مشتركة البيانات الكبيرة البيانات دايجست على "البيانات على مستوى أعلى الإبلاغ عن بناء فريق" البحثية. اللوحة 5 دقائق لمساعدتنا في ملء الاستبيان، في سبتمبر شئت "البيانات بناء أعلى مستوى إبلاغ فريق بانوراما" عن طريق البريد حصل في 2018 النسخة الكاملة من PDF، يحتوي الاستبيان كل من تحليل البيانات، في النصف الأول من 2018 تحليل بيانات الوظائف الصف، أكبر وكالة للفريق بيانات المقابلات زعيم والمحتويات الأخرى.
أفراد العمليات: ران هيل
