Bağlam, Tutarlılık ve İşbirliği Veri Biliminde Başarı İçin Çok Önemlidir

Fotoğraf mohamed_hassan üzerinde Pixabay

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) alanları, 2021'in sonunda, artık önlerinde belirsiz geleceği olan yeni ortaya çıkan alanlar değil. AI ve ML, daha geniş veri bilimi dünyası üzerinde büyük ölçüde etkili etki alanları haline gelecek şekilde büyümüştür. daha doğru kaldı bu yıl boyunca hiç.

AI, ML ve ardından veri bilimi genişlemeye devam ettikçe, veri bilimi ekiplerinin başarısını artırabilecek veya bozabilecek parametreler de var. Yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarından önemli ve kapsamlı içgörüler elde etme fırsatları, tek bir dizüstü bilgisayarla çalışan tek bir veri bilim insanından daha büyük olan veri bilimi ekiplerine dayanır. Herhangi bir kişinin tek başına ele alması için elde edilmesi, temizlenmesi ve analiz için hazırlanması gereken çok fazla veri var - bir veri bilimcinin ortalama iş gününün önemli bir bölümünü tüketen bir süreç. 

Modern veri bilimi projeleri, veri hazırlığı, önceki veri bilimi projeleri ve birden çok veri bilimi ile paylaşılması gereken veri modellerini devreye almanın olası yolları ile ilgili önemli bilgiler etrafında döner. Bu nedenle, veri bilimi ekiplerinin veri bilimi başarısını sağlamak için verilerinin bağlam, tutarlılık ve güvenli işbirliğine ihtiyaç duymalarının nedenlerini araştırmak çok önemlidir. İleriye dönük veri bilimi başarısının nasıl görünebileceğini daha iyi anlayabilmek için bu gereksinimlerin her birini hızlıca inceleyelim.

Birinci Bölüm: Bağlam

 
Gelecekteki veri bilimi başarısını incelememiz bağlamla başlıyor: yinelemeli model oluşturma süreci yok bu, dene-başarısız deneylerine dayanır belgelenen, depolanan ve veri bilimcilerin kullanımına sunulan kurumsal bilgi olmadan uzun süre dayanabilir. Yine de, uygun belgeleme ve depolama eksikliğinden dolayı çok sayıda kurumsal bilgi düzenli olarak kaybedilmektedir.

Bu yaygın senaryoyu düşünün: Genç veya vatandaş bir veri bilimcisi, becerilerini geliştirmek için bir projeye çekilir, ancak kısa süre sonra onunla mücadele etmek için. senkron ve asenkron işbirliği bağlam eksikliği nedeniyle. Bu geçici ekip üyelerinin, etkileşimde bulundukları veriler, geçmişte sorunları ele alan kişiler ve önceki çalışmaların mevcut proje ortamını nasıl etkilediği hakkında daha fazla bilgi sahibi olması için bağlama ihtiyacı vardır.

Projeleri, veri modellerini ve iş akışlarını düzgün bir şekilde belgeleme ihtiyacı, bırakın tek başına çalışan bir veri bilimcisi ekibinin bile dikkatini kolayca dağıtabilir. Liderler şu seçeneği değerlendirebilir: serbest çalışan bir geliştirici kiralamak modern veri bilimi projelerinin standart inceleme ve geri bildirim oturumlarını geliştirmek için kurumsal bilginin korunmasına ve yayılmasına yönelik zamanlarına katkıda bulunmak. Bu oturumların yanı sıra yazılım sistemleri, çalışma tezgahları ve en iyi uygulamalar, gelecekte genç ve vatandaş veri bilimcilerinin veri keşfedilebilirliğini geliştiren projeyle ilgili bağlamın daha etkili bir şekilde yakalanmasını kolaylaştırabilir.

Veri bilimi başarısı şunları gerektirir: basitleştirilmiş bilgi yönetimi ve çevresindeki bağlam. Onsuz, yeni, genç ve vatandaş veri bilimcileri, muhtemelen işe alım ve projelerine anlamlı katkı ile mücadele edecek ve bu da ekiplerin önceki çalışmalara katkıda bulunmak yerine projeleri yeniden yaratmasına yol açacaktır. 

İkinci Bölüm: Tutarlılık

 
Makine öğrenimi ve yapay zeka alanları, finansal hizmetler, sağlık ve yaşam bilimleri ve üretim söz konusu olduğunda temel değişikliklere katkıda bulunmuştur; bu endüstriler, yine de, önemli düzenleyici ortamlara tabidir. Bu, düzenlenmiş bir ortamda gerçekleşen bir AI projesinin net bir denetim izi ile tekrarlanabilir olması gerektiği anlamına gelir. Başka bir deyişle, bir veri bilimi projesine bir şekilde dahil olan, şekillendiren veya formda olan BT ve iş liderleri, bir düzeyde veri tutarlılığı sağlamak veri bilimi projelerinin sonuçları söz konusu olduğunda. 

Güvenilir bir tutarlılık düzeyi bekleyebilen BT ve iş liderleri, yapay zekanın kolaylaştırdığı stratejik değişim türlerini yapma zamanı geldiğinde daha fazla güvenin keyfini çıkarabilir. Veri bilimi projeleri söz konusu olduğunda tehlikede olan çok şey var ve bunlara binen çok fazla yatırım var, bu nedenle veri bilimcileri garantili bir tekrarlanabilirlik düzeyiyle çalışabilecekleri bir altyapıyı hak ediyor başlangıçtan bitime. Bu tam tekrarlanabilirlik, üst düzey yöneticilerin bir veri bilimi projesinin yeterince önemli olup olmadığına ve iş hedefleriyle uyumlu olup olmadığına karar vermek için aradıkları verilerde tutarlılık anlamına gelir.

Bu üst düzey yöneticiler, sırayla, bilim ekipleri genişledikçe, eski projelerden elde edilen sonuçlarda tutarlılığı sağlamak için gerekli eğitim setleri ve donanım gereksinimlerinin de artacağını beklemelidir. Bu nedenle, bir ortamın yönetilmesine yardımcı olan süreçler ve sistemler, bir veri bilimi ekibinin genişletilmesi için mutlak bir gerekliliktir. Örneğin, bir veri mühendisi bir bulut VM üzerinde çalışan bir kitaplığın farklı bir sürümünü çalıştırırken bir veri bilimcisi bir dizüstü bilgisayar kullanıyorsa, bu veri bilimcisi veri modellerinin bir makineden diğerine farklı sonuçlar ürettiğini görebilir. Sonuç olarak: yöneticiler, veri işbirlikçilerinin tamamen aynı yazılım ortamlarını paylaşmanın tutarlı bir yoluna sahip olduğundan emin olmalıdır.

Üçüncü Bölüm: İşbirliği

 
Son olarak, güvenli işbirliğinin önemine geliyoruz. İşletmeler operasyonlarını evden çalışma modeline kaydırmaya devam ederken, kuruluşlar veri bilimi işbirliğinin yüz yüze işbirliğinden çok daha zor olduğunu fark ediyor. Bazı temel veri bilimi görevleri, tek bir veri biliminin (veri hazırlama, araştırma ve veri modeli yinelemesi) yardımıyla yönetilebilir olsa da, işletme yöneticilerinin çoğu yanlışlıkla işbirliğini bir kenara bırakmış ve daha sonra uzaktan üretkenliği engellemiştir.

Ancak proje verilerinin güvenliğinin yanı sıra proje katılımcıları arasındaki etkin ve uzaktan koordinasyon nasıl kolaylaştırılır? Cevap, paylaşılabilir çalışma dosyalarında ve bir veri bilimi projesine ilişkin verilerde yatmaktadır. onu daha yaşanabilir kılan bilgileri uzaktan yaymak için. Ve projeyle ilgili verilerin yayılması daha basit hale geldikçe, bilgi paylaşımı daha basit hale geldikçe, uzaktan veri işbirliğini kolaylaştırmak da o kadar kolaylaşıyor. Bir veri bilimi projesinin katılımcıları, araştırmalarının arkasındaki güvenliği güçlendirmek için bulut tabanlı araçlardan yararlanabilir. ancak çok fazla lider, işbirliğini teşvik etmeme ve üretkenliği azaltma hatasına düştü.

Sonuç

 
Son yıllarda veri bilimi alanında ortaya çıkan saf ilerleme, benzeri görülmemiş ve açıkçası şaşırtıcıydı. Veri biliminin ilerlemesi, dünya çapındaki şirketlerin, AI ve ML tarafından mümkün kılınan yenilikler olmadan, daha önce varsa bile çok az yanıtı olan soruları ele almalarını mümkün kıldı. 

Bununla birlikte, veri bilimi dünyası olgunlaşmaya ve büyümeye devam ederken, üst düzey yöneticilerin ve denetledikleri veri bilimi ekiplerinin, işleri halletmenin daha geçici ve tepkisel bir yolundan uzaklaşma zamanı geldi. Veri bilimcilerinin bağlam, tutarlılık ve yazılım çalışma tezgahları gibi daha fazla işbirliği oluşturmak için kullanabilecekleri kaynakların, veri bilimi başarısı için büyük olasılıkla gerekli olması muhtemeldir. Nihayetinde projeler, alanın devam eden ve şaşırtıcı başarısını daha iyi hızlandırabilecek veri bilimcileri, mühendisler, analistler ve araştırmacılardan daha az çaba gerektirecektir.

 
 
Nahla Davies bir yazılım geliştiricisi ve teknoloji yazarıdır. Çalışmasını tam zamanlı olarak teknik yazıya adamadan önce, diğer ilgi çekici şeylerin yanı sıra, müşterileri arasında Samsung, Time Warner, Netflix ve Sony'nin de bulunduğu bir Inc. 5,000 deneyimsel marka organizasyonunda baş programcı olarak hizmet etmeyi başardı.

Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2022/01/context-consistency-collaboration-essential-data-science-success.html