
在2021年底,人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)領(lǐng)域不再是未來不確定的新生領(lǐng)域。人工智能和ML已經(jīng)發(fā)展成為對更廣泛的數(shù)據(jù)科學(xué)世界具有巨大影響力的影響領(lǐng)域,這一事實(shí)在今年比以往任何時(shí)候都更加真實(shí)。
然而,隨著AI、ML以及隨后的數(shù)據(jù)科學(xué)的不斷擴(kuò)展,決定數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)成功與否的參數(shù)也在不斷擴(kuò)展。從人工智能和ML領(lǐng)域獲得重要和深刻見解的機(jī)會(huì)取決于數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì),這些團(tuán)隊(duì)比一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家操作一臺(tái)筆記本電腦要大。對于任何一個(gè)人來說,需要獲取、清理和準(zhǔn)備分析的數(shù)據(jù)太多了--這一過程消耗了數(shù)據(jù)科學(xué)家平均工作日的很大一部分。
現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目圍繞著關(guān)于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、先前的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目以及部署必須與多個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)共享的數(shù)據(jù)模型的潛在方法的重要信息。因此,研究數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)為什么需要上下文、一致性和數(shù)據(jù)的安全協(xié)作以確保數(shù)據(jù)科學(xué)的成功是至關(guān)重要的。讓我們快速檢查這些需求,以便我們能夠更好地理解數(shù)據(jù)科學(xué)的成功可能是什么樣的。
我們對未來數(shù)據(jù)科學(xué)成功的檢驗(yàn)從上下文開始:如果沒有記錄、存儲(chǔ)和提供給數(shù)據(jù)科學(xué)家的機(jī)構(gòu)知識(shí),依賴于嘗試和失敗實(shí)驗(yàn)的迭代模型構(gòu)建過程就不能持續(xù)很長時(shí)間。然而,由于缺乏適當(dāng)?shù)奈募蛢?chǔ)存,大量的機(jī)構(gòu)知識(shí)經(jīng)常丟失。
考慮以下常見場景:一個(gè)初級(jí)或公民數(shù)據(jù)科學(xué)家被拉進(jìn)一個(gè)項(xiàng)目以提高他們的技能,但由于缺乏上下文,很快就會(huì)與同步和異步協(xié)作進(jìn)行斗爭。這些臨時(shí)團(tuán)隊(duì)成員需要上下文來更多地了解他們正在與之交互的數(shù)據(jù)、過去解決過問題的人員以及以前的工作如何影響當(dāng)前的項(xiàng)目前景。
正確記錄項(xiàng)目、數(shù)據(jù)模型及其工作流的需要很容易分散數(shù)據(jù)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的注意力,更不用說單獨(dú)操作的單個(gè)科學(xué)家了。領(lǐng)導(dǎo)們可以考慮選擇雇傭一個(gè)自由開發(fā)者來貢獻(xiàn)他們的時(shí)間來保存和傳播機(jī)構(gòu)知識(shí),以改進(jìn)現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的標(biāo)準(zhǔn)審查和反饋會(huì)議。這些會(huì)議以及軟件系統(tǒng)、工作臺(tái)和最佳實(shí)踐可以簡化對項(xiàng)目相關(guān)上下文的更有效捕獲,從而提高未來初級(jí)和公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)能力。
數(shù)據(jù)科學(xué)的成功需要對知識(shí)及其周圍環(huán)境進(jìn)行簡化的管理。如果沒有它,新的、初級(jí)的和公民的數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)很難進(jìn)入并為他們的項(xiàng)目做出有意義的貢獻(xiàn),這反過來導(dǎo)致團(tuán)隊(duì)重新創(chuàng)建項(xiàng)目,而不是為以前的工作做出貢獻(xiàn)。
當(dāng)涉及到金融服務(wù)、健康和生命科學(xué)以及制造業(yè)時(shí),ML和AI領(lǐng)域已經(jīng)為基礎(chǔ)變革做出了貢獻(xiàn);然而,這些行業(yè)受制于重要的監(jiān)管環(huán)境。這意味著,在受監(jiān)管的環(huán)境中進(jìn)行的AI項(xiàng)目必須是可復(fù)制的,并有清晰的審計(jì)跟蹤。換句話說,以某種方式、形狀或形式參與數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的IT和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者需要確保在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的結(jié)果方面有一定程度的數(shù)據(jù)一致性。
IT和商業(yè)領(lǐng)袖可以期待可靠的一致性水平,在進(jìn)行人工智能促進(jìn)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移時(shí),他們也可以享有更多的信心。當(dāng)涉及到數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目時(shí),有很多風(fēng)險(xiǎn),有很多投資依賴于它們,所以數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該有一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施,在這個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施中,他們可以從頭到尾都有保證的可復(fù)制性水平。這種完全的可復(fù)制性轉(zhuǎn)化為高層管理人員正在尋找的數(shù)據(jù)的一致性,以便決定數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目是否足夠重要,是否符合他們的業(yè)務(wù)目標(biāo)。
反過來,這些高層管理人員應(yīng)該預(yù)期,隨著他們的科學(xué)團(tuán)隊(duì)的擴(kuò)大,必要的培訓(xùn)集和硬件需求也將擴(kuò)大,以確保舊項(xiàng)目結(jié)果的一致性。因此,幫助管理環(huán)境的過程和系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的擴(kuò)展是絕對必要的。例如,如果一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家正在使用筆記本電腦,而一個(gè)數(shù)據(jù)工程師正在運(yùn)行一個(gè)云虛擬機(jī)上運(yùn)行的庫的不同版本,該數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會(huì)看到他們的數(shù)據(jù)模型從一臺(tái)機(jī)器到另一臺(tái)機(jī)器產(chǎn)生不同的結(jié)果。底線是:管理人員應(yīng)該確保他們的數(shù)據(jù)合作者有一種一致的方式來共享完全相同的軟件環(huán)境。
最后,我們談到安全協(xié)作的重要性。隨著企業(yè)繼續(xù)將他們的運(yùn)營轉(zhuǎn)移到在家工作的模式,組織意識(shí)到數(shù)據(jù)科學(xué)協(xié)作比面對面協(xié)作困難得多。盡管在單個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)的幫助下可以管理一些核心數(shù)據(jù)科學(xué)職責(zé)(數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、研究和數(shù)據(jù)模型迭代),但大多數(shù)業(yè)務(wù)主管錯(cuò)誤地將協(xié)作擱置一邊,從而阻礙了遠(yuǎn)程生產(chǎn)力。
但是如何促進(jìn)項(xiàng)目參與者之間的有效和遠(yuǎn)程協(xié)調(diào)以及項(xiàng)目數(shù)據(jù)的安全?答案在于與數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目有關(guān)的可共享工作文件和數(shù)據(jù),這使得遠(yuǎn)程傳播信息更加可行。隨著項(xiàng)目相關(guān)數(shù)據(jù)的傳播變得越來越簡單,共享信息變得越簡單,就越容易促進(jìn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)協(xié)作。數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目的參與者可以利用基于云的工具來加強(qiáng)其研究背后的安全性。但太多的領(lǐng)導(dǎo)者犯了不鼓勵(lì)合作的錯(cuò)誤,降低了生產(chǎn)率。
近年來,數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域所取得的巨大進(jìn)步是前所未有的,坦率地說,也是驚人的。數(shù)據(jù)科學(xué)的進(jìn)步使世界各地的公司能夠解決一些問題,這些問題以前幾乎沒有現(xiàn)成的答案,如果沒有人工智能和ML帶來的創(chuàng)新的話。
然而,隨著數(shù)據(jù)科學(xué)世界的不斷成熟和發(fā)展,是時(shí)候讓高層管理人員和他們所監(jiān)督的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)從一種更加特殊和被動(dòng)的完成工作的方式中遷移了。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以用來生成上下文、一致性和更大協(xié)作的資源,如軟件工作臺(tái),可能對數(shù)據(jù)科學(xué)的成功至關(guān)重要。最終,項(xiàng)目將需要數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師、分析師和研究人員更少的努力,他們將能夠更好地加速該領(lǐng)域的持續(xù)和驚人的成功。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10