
互聯(lián)網(wǎng)公司如何組建數(shù)據(jù)科學團隊
今天近乎所有的互聯(lián)網(wǎng)公司都希望組建(大)數(shù)據(jù)分析團隊,但由于大數(shù)據(jù)技術(shù)應用是一個高速發(fā)展的全新領(lǐng)域,與建設(shè)常規(guī)的軟件開發(fā)團隊相比,企業(yè)在數(shù)據(jù)科學團隊的招聘、建設(shè)和成長方面面臨各種全新的挑戰(zhàn)。
對于人力資源經(jīng)理來說,大數(shù)據(jù)分析人才的招聘說明中有太多的生詞,包括各種大數(shù)據(jù)新鮮名詞、算法和技能,而且整個技術(shù)人才市場對大數(shù)據(jù)經(jīng)驗、最佳實踐的定義和標準尚無定論。
近日Experteer的Rodrigo Rivera為VB撰文指出,企業(yè)組建大數(shù)據(jù)分析團隊首先需要搞清楚以下三個問題:數(shù)據(jù)分析團隊在企業(yè)組織架構(gòu)中的智能定位、所需資源以及數(shù)據(jù)分析團隊的架構(gòu)。
職能定位
企業(yè)上下需要在一開始就明確數(shù)據(jù)分析團隊在企業(yè)組織架構(gòu)中的定位,以及主要的利益相關(guān)者。
不同企業(yè)的做法不同,有的企業(yè)讓CTO領(lǐng)導數(shù)據(jù)科學團隊,有的則選擇讓CFO甚至CMO領(lǐng)導,有的選擇由一個項目經(jīng)理統(tǒng)領(lǐng)分散于不同業(yè)務部門的數(shù)據(jù)專家,還有一些企業(yè)將數(shù)據(jù)科學團隊定位于研發(fā)團隊,沒有具體的日程表或利益相關(guān)者。
以上取決于企業(yè)的組織模式、企業(yè)文化、資源和數(shù)據(jù)科學團隊的具體任務。由于數(shù)據(jù)科學如此性感,企業(yè)的高官們都想將其納入自己的管轄范圍,因此如果不能事先明確數(shù)據(jù)科學團隊的職能定位,在日后的運營中勢必引起各部門之間的困惑和摩擦。
資源需求
了解技術(shù)人才市場的人都知道,數(shù)據(jù)科學人才的身價不菲,而企業(yè)往往在組建數(shù)據(jù)科學團隊前對資源需求估計不足。
對于一個超過300人的互聯(lián)網(wǎng)公司來說,如果想組建一個有明確任務(例如推薦引擎、用戶激活等)的數(shù)據(jù)科學團隊,第一階段可以考慮組建一個5-8人的團隊,包括一名技術(shù)項目經(jīng)理、1-2名負責建模的數(shù)據(jù)科學家,以及3-5名數(shù)據(jù)工程師負責部署生產(chǎn)代碼。
團隊構(gòu)成
當明確了資源需求和團隊規(guī)模后,下一步面臨的問題是如何找到合適的數(shù)據(jù)科學人才。正如文章開頭提到的,這對于企業(yè)的人力資源部門來說幾乎是個不可能完成的任務,人力資源經(jīng)理的郵箱會迅速被充斥各種新鮮技術(shù)名詞的簡歷填滿。
人力資源部門還非常容易受到媒體或數(shù)據(jù)分析廠商的影響,企業(yè)需要根據(jù)需求自行定義招聘說明中的技能要求,例如教育背景與實操經(jīng)驗的孰重孰輕等。當然,這些都是說起來容易做起來難。
以8人數(shù)據(jù)科學團隊為例,團隊初創(chuàng)成員大致分為以下三類:
1.技術(shù)項目經(jīng)理。擁有3到5年的相關(guān)團隊管理和項目經(jīng)驗;最好擁有扎實的技術(shù)背景,最好能夠編程(雖然并不需要真的去編程)。數(shù)據(jù)分析團隊的技術(shù)項目經(jīng)理不僅僅需要豐富的項目管理經(jīng)驗,還必須了解數(shù)據(jù)分析相關(guān)的算法和技能,最好能夠進行代碼審核。
2.數(shù)據(jù)科學家。數(shù)據(jù)科學家要求有廣泛而扎實的專業(yè)背景,最好擁有物理學、數(shù)學、計算機科學、生物學或相關(guān)學科領(lǐng)域的博士學位。判斷數(shù)據(jù)科學家水平最簡單的依據(jù)是她曾經(jīng)發(fā)表過的研究論文質(zhì)量。
有一點需要注意的是,一位機器學習領(lǐng)域的資深專家很可能軟件開發(fā)技能很差,因此在考察數(shù)據(jù)科學家技能時不要想當然,務必要明確其編程技能。對于以應用為主的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說,編程技能對于一個初創(chuàng)的數(shù)據(jù)科學團隊來說非常重要,除非你要組建的是一個學術(shù)性的數(shù)據(jù)科學團隊。
3.數(shù)據(jù)工程師。不需要太多學術(shù)背景,只要是對數(shù)據(jù)分析感興趣的靠譜的軟件開發(fā)人員都可勝任。數(shù)據(jù)工程師需要對算法、數(shù)據(jù)架構(gòu)和軟件工程有深入了解,尤其是算法層面,因為很多軟件工程師這方面的知識很薄弱,而對于數(shù)據(jù)科學團隊來說算法至關(guān)重要??梢試L試從開源項目的積極貢獻者中去尋找未來的數(shù)據(jù)工程師。通常對數(shù)據(jù)工程師的技能要求與數(shù)據(jù)科學家類似(例如Python、Scala等)
以上每類數(shù)據(jù)科學人才的招聘要求視企業(yè)和預算的不同而異,團隊組建初期沒必要招聘太過資深的人士,因為在團隊職能和領(lǐng)域范圍在初期會經(jīng)歷比較大的變動。而且數(shù)據(jù)科學團隊初期由于需要搭建數(shù)據(jù)平臺,清洗數(shù)據(jù),需要干大量“臟活”
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(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:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(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)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(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” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析: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、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(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 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務價值挖掘 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)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導向 統(tǒng)計模型作為數(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