5 migliori pratiche per la collaborazione del team di Data Science

5 best practices for Data Science team collaboration.

Cinque modi per aiutare il tuo team di data science a collaborare in modo più efficace e garantire che i progetti offrano un vero valore commerciale.

Un progetto di data science è composto da una vasta gamma di competenze, con diversi membri del team che svolgono ruoli diversi. Ognuno ha il proprio set di competenze e responsabilità, che giocano tutti un grande ruolo nel lavoro tecnico collaborativo.

Tuttavia, stiamo ancora affrontando le conseguenze della pandemia globale e dell’aumento di persone che continuano a lavorare da casa. Naturalmente, ciò causerà un cambiamento nel modo di lavorare e operare.

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Quindi, cosa possono fare i team di data science per collaborare in modo più efficace? Vediamo insieme.

Assicurarsi che i modelli arrivino in produzione

È un fatto noto che ci sono così tanti modelli che hanno richiesto tempo, energia e denaro per essere costruiti, ma raramente arrivano in produzione. Secondo VentureBeat AI, l’87% dei progetti di data science non arriva mai in produzione. È un numero abbastanza elevato! Ma perché è così alto?

Questo è dovuto al fatto che l’elemento di data science del business e l’effettivo obiettivo del business non si connettono. E il motivo principale per cui non si connettono è che c’è un’area grigia su ciò che il team di data science deve produrre per assicurarsi di soddisfare le esigenze del business.

Una migliore comunicazione tra il team di data science e i decision maker di un’azienda permetterà ai membri del team di produrre in modo efficace ciò che è richiesto. Ciò può essere fatto rispondendo alle seguenti domande:

1. Qual è il problema aziendale?
2. È possibile risolvere questo problema?
3. L’azienda adotterà soluzioni derivate dall’analisi dei dati?

Rispondere a queste tre domande consente al team di data science di avere una comprensione approfondita di ciò che deve essere fatto.

Documentare i progetti

Un progetto di data science è composto da persone con ruoli diversi, dai data scientist ai data engineer, dai product manager all’IT admin e altro ancora. Quando si lavora su un progetto, documentare tutto ciò che si fa fornisce a tutti i membri del team una comprensione più chiara del processo del progetto e di ciò che deve essere fatto successivamente.

I progetti di data science non saranno sempre di successo, ma documentare ogni mossa permette di imparare le lezioni del progetto e cosa fare la prossima volta per garantire il successo.

Due regole che dovresti tenere a mente quando documenti i progetti sono:

1. Anche se documentare aiuta a collaborare con i tuoi dipendenti ora, sta collaborando anche con i dipendenti futuri.
2. Cammina prima di correre. Gestisci il tuo progetto di data science come un articolo di ricerca. Non affrettarti a produrre il prodotto finale, ma costruisci un prodotto finale che sia efficace e che soddisfi l’obiettivo del business.

Condivisione delle conoscenze

Documentando tutto, si offre anche una condivisione delle conoscenze in tutta l’azienda. Il team di data science detiene molti asset preziosi nell’azienda. Una delle sfide più grandi che molte aziende affrontano è la produzione multipla dello stesso lavoro o risorsa.

Creare una condivisione delle conoscenze in cui tutti possono accedere alle informazioni come il codice, i progetti e i modelli salva alla tua organizzazione molto tempo nel non riprodurre due volte la stessa cosa.

La condivisione delle conoscenze lavora a stretto contatto con la documentazione dei tuoi progetti, poiché i dipendenti dovrebbero essere in grado di vedere le fonti di dati utilizzate dal data scientist, l’approccio di modellizzazione, le versioni dell’ambiente e altro ancora.

Versionare il tuo lavoro

Adesso entriamo un po’ più nei dettagli tecnici dei progetti di data science. La maggior parte dei dati viene archiviata come file piatti o può essere acceduta attraverso sistemi di database relazionali. Tuttavia, la sfida più grande che i team di data science affrontano è quando i membri del team scaricano i dati grezzi e producono il loro lavoro in locale senza caricare le versioni intermedie dei dati per gli altri membri del loro team.

Purtroppo, altri membri del team di data science completeranno lo stesso lavoro, causando una ripetizione dei carichi di lavoro. Condividere il proprio lavoro è molto prezioso, poiché dà ai tuoi colleghi la possibilità di trarre vantaggio dal lavoro svolto, in modo da poter lavorare su quello.

Tutto il tuo lavoro dovrebbe essere versionato e caricato su un sistema non locale, consentendo agli altri di vedere le modifiche e di prelevarle per lavorarci.

Puoi assicurarti di questo utilizzando:

1. Un server condiviso per il tuo team.
2. Strumenti di automazione che caricano i file di dati intermedi nella posizione appropriata.
3. Fare uso di strumenti di integrazione come Slack e GitHub, in modo da poter essere avvisato delle modifiche apportate.

Pipeline dei dati

I pipeline dei dati consentono il flusso dei progetti di scienza dei dati in quanto gli elementi di elaborazione dei dati sono collegati in serie, dove l’output di un elemento è l’input del successivo. Invece di spendere tempo extra eseguendo due o più comandi per passare dai dati grezzi al risultato finale, l’utilizzo di un pipeline dei dati consente di visualizzare l’intera trasformazione con un singolo comando.

Non solo ridurrà il tempo impiegato nel cercare di ricostruire il tuo progetto da zero, ma ti fornirà anche una comprensione strutturale della tua trasformazione dei dati.

Conclusione

Anche se ci sono altre pratiche che puoi utilizzare per garantire un metodo di collaborazione del team di scienze dei dati ancora migliore. Tuttavia, questi 5, se eseguiti correttamente ed efficacemente, consentiranno al tuo team di progredire in modo più efficace e produttivo.

Vuoi imparare a automatizzare il tuo flusso di lavoro delle scienze dei dati, leggi questo: Automazione nei flussi di lavoro delle scienze dei dati. Nisha Arya è una scienziata dei dati, scrittrice tecnica freelance e responsabile della comunità presso Nisoo. È particolarmente interessata a fornire consigli per la carriera delle scienze dei dati o tutorial e conoscenze teoriche basate sulle scienze dei dati. Desidera anche esplorare i diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può beneficiare la longevità della vita umana. Una studentessa entusiasta, alla ricerca di ampliare le sue conoscenze tecniche e le sue capacità di scrittura, aiutando nel frattempo a guidare gli altri.