Jak zbudować nowy zespół data science i uniknąć porażki

Każda odnosząca sukcesy firma z udokumentowanymi rozwiązaniami AI powinna zatrudniać co najmniej jednego programistę rozumiejącego koncepcje data science. Duże przedsiębiorstwa wymagają zespołów ekspertów zajmujących się stałą oceną danych, które później będą integrowane z technologiami AI podczas tworzenia oprogramowania.

Dlaczego w ogóle potrzebujesz zespołu data science?

Budowanie takich zespołów jest konieczne, ale kosztowne – programiści i inżynierowie data science otrzymują znacznie wyższe wynagrodzenia niż standardowi deweloperzy. Znalezienie wykwalifikowanych ekspertów okazuje się trudne, ponieważ ci specjaliści mają wysokie wymagania wobec ofert pracy.

Kto zbuduje dla Ciebie zespół data science?

Zespoły data science często rozwijają się organicznie. Firmy zazwyczaj zaczynają od zatrudnienia jednego lub dwóch inżynierów z odpowiednią wiedzą specjalistyczną do wdrożenia rozwiązań. W miarę rozwoju firmy kolejni inżynierowie data science dołączają do zespołu. Firmy mogą też łączyć dwa podejścia: rozwijać własne kompetencje i współpracować z firmami zewnętrznymi, które budują odpowiednie zespoły deweloperskie od podstaw.

Czego unikać podczas budowania zespołu data science

Unikaj budowania dużych zespołów od razu. Tworzenie całych działów data science naraz jest kosztowne i ryzykowne. Dodanie dwóch pracowników sprawdza się dobrze, ale jednoczesne zebranie pięciu lub więcej specjalistów data science wiąże się ze znacznym ryzykiem.

Unikaj zatrudniania niedoświadczonych deweloperów. Na rynku jest wielu freelancerów, którzy twierdzą, że mają rozległe doświadczenie w data science, ale ich rzeczywiste kwalifikacje pozostają wątpliwe. Zatrudniaj jedynie deweloperów z udokumentowanym doświadczeniem zawodowym.

Unikaj braku przejrzystości. Inżynierowie i deweloperzy danych muszą utrzymywać otwartą komunikację dotyczącą kodu, pomysłów, liczb i zebranych danych.

Konkretna analiza danych i eksperymenty

Dane stanowią najważniejszy, choć najbardziej niepewny element inicjatyw sztucznej inteligencji. Gdy zbiory danych są duże, odpowiednio wybrane i wysokiej jakości, projekty AI odnoszą sukces. Zapewnienie powtarzalności podczas porządkowania danych wymaga setek godzin pracy.

Kontekst biznesowy połączony z data science

Praca nad data science często nie jest powiązana z modelami biznesowymi, co stanowi poważny problem. Firmy wymagają konkretnych, dobrze opracowanych i zweryfikowanych danych umożliwiających podejmowanie świadomych decyzji wspierających rozwój firmy.