<\/a><\/noindex>Dar scopul Data Science nu este de a executa sarcini. Mai degrab\u0103, scopul este de a explora \u0219i dezvolta noi oportunit\u0103\u021bi puternice de afaceri. Produse \u0219i servicii algoritmice, cum ar fi sistemele de recomandare, interac\u021biunile cu clien\u021bii, clasificarea preferin\u021belor de stil, potrivirea m\u0103rimilor, designul vestimenta\u021biei, optimizarea logisticii, identificarea tendin\u021belor sezoniere \u0219i multe altele nu pot fi dezvoltate \u00een avans. Ele trebuie studiate. Nu exist\u0103 niciun plan pentru reproducerea acestora, sunt oportunit\u0103\u021bi noi cu incertitudinea lor inerent\u0103. Coefficientii, modelele, tipurile de modele, hiperparametrii, toate elementele necesare trebuie studiate prin experimente, \u00eencerc\u0103ri \u0219i erori, precum \u0219i repet\u0103ri. La fabricile de bolduri, \u00eenv\u0103\u021barea \u0219i designul se fac \u00een prealabil, \u00eenainte de momentul producerii acestora. Cu Data Science, \u00eenve\u021bi \u00een proces, nu \u00eenainte.<\/p>\n
La fabrica de bolduri, atunci c\u00e2nd \u00eenv\u0103\u021barea este pe primul loc, nu a\u0219tept\u0103m \u0219i nu dorim ca angaja\u021bii s\u0103 improvizeze asupra oric\u0103rui aspect al produsului, \u00een afar\u0103 de a \u00eembun\u0103t\u0103\u021bi eficien\u021ba produc\u021biei. Specializarea sarcinilor are sens, deoarece duce la eficien\u021ba proceselor \u0219i coeren\u021ba produc\u021biei (f\u0103r\u0103 a modifica produsul final).<\/p>\n
Dar c\u00e2nd produsul este \u00eenc\u0103 \u00een dezvoltare \u0219i scopul este \u00eenv\u0103\u021barea, specializarea interfereaz\u0103 cu obiectivele noastre \u00een urm\u0103toarele cazuri:<\/p>\n
1. Cre\u0219te costurile de coordonare. <\/b><\/p>\n
Adic\u0103, aceste costuri care se acumuleaz\u0103 pe parcursul timpului dedicat comunic\u0103rii, discu\u021biilor, justific\u0103rii \u0219i stabilirii priorit\u0103\u021bilor pentru activit\u0103\u021bile care trebuie \u00eendeplinite. Aceste costuri se scaleaz\u0103 non-liniar cu num\u0103rul de persoane implicate. (A\u0219a cum ne-a \u00eenv\u0103\u021bat J. Richard Hackman, num\u0103rul rela\u021biilor r cre\u0219te similar cu func\u021bia num\u0103rului de membri n conform acestei ecua\u021bii: r = (n ^ 2-n) \/ 2. \u0218i fiecare rela\u021bie dezv\u0103luie un anumit grad de corela\u021bie a costurilor). C\u00e2nd speciali\u0219tii \u00een analiza datelor sunt organiza\u021bi pe func\u021bii, la fiecare etap\u0103, cu fiecare modificare, cu fiecare transfer de servicii etc., sunt necesari mul\u021bi speciali\u0219ti, ceea ce cre\u0219te costurile de coordonare. De exemplu, speciali\u0219tii \u00een modelare statistic\u0103, care doresc s\u0103 experimenteze cu func\u021bii noi, vor trebui s\u0103 \u00ee\u0219i coordoneze ac\u021biunile cu inginerii de prelucrare a datelor, care completeaz\u0103 seturile de date de fiecare dat\u0103 c\u00e2nd doresc s\u0103 \u00eencerce ceva nou. Similar, fiecare nou model antrenat \u00eenseamn\u0103 c\u0103 dezvoltatorul modelului trebuie s\u0103 aib\u0103 pe cineva cu care s\u0103 \u00ee\u0219i coordoneze ac\u021biunile pentru a-l pune \u00een operare. Costurile de coordonare ac\u021bioneaz\u0103 ca o tax\u0103 pentru itera\u021bie, ceea ce le face mai dificile \u0219i costisitoare, \u0219i cu o probabilitate mai mare de a renun\u021ba la explorare. Asta poate \u00eempiedica \u00eenv\u0103\u021barea.<\/p>\n
2. Acest lucru complic\u0103 timpul de a\u0219teptare. <\/b><\/p>\n
Mai \u00eengrijor\u0103tor dec\u00e2t costurile coordon\u0103rii este timpul pierdut \u00eentre schimburile de lucru. \u00cen timp ce costurile de coordonare sunt de obicei m\u0103surate \u00een ore: timpul necesar pentru organizarea \u0219edin\u021belor, discu\u021biilor, revizuirilor de proiect, timpul de a\u0219teptare este de obicei m\u0103surat \u00een zile, s\u0103pt\u0103m\u00e2ni sau chiar luni! Este dificil de aliniat programele speciali\u0219tilor func\u021bionali, deoarece fiecare specialist trebuie s\u0103 fie distribuit pe mai multe proiecte. O \u00eent\u00e2lnire pentru a discuta modific\u0103rile poate dura c\u00e2teva s\u0103pt\u0103m\u00e2ni pentru a alinia fluxul de lucru. \u0218i dup\u0103 ce modific\u0103rile sunt aprobate, trebuie programat\u0103 \u0219i munca propriu-zis\u0103 \u00een contextul multor alte proiecte, ceea ce ocup\u0103 timpul speciali\u0219tilor. Lucr\u0103rile legate de corectarea codului sau de cercet\u0103ri, care necesit\u0103 doar c\u00e2teva ore sau zile pentru a fi finalizate, pot dura mult mai mult \u00eenainte de a deveni resursele disponibile. P\u00e2n\u0103 atunci, itera\u021bia \u0219i \u00eenv\u0103\u021barea sunt suspendate.<\/p>\n
3. Acesta restr\u00e2nge contextul.<\/b><\/p>\n
\u00cemp\u0103r\u021birea muncii poate limita artificial \u00eenv\u0103\u021barea, recompens\u00e2nd oamenii pentru c\u0103 r\u0103m\u00e2n \u00een specializarea lor. De exemplu, un cercet\u0103tor care trebuie s\u0103 r\u0103m\u00e2n\u0103 \u00een limitele func\u021bionalit\u0103\u021bii sale \u00ee\u0219i va concentra energia pe experimente cu diferite tipuri de algoritmi: regresie, re\u021bele neuronale, random forest \u0219i a\u0219a mai departe. Cu siguran\u021b\u0103, o alegere bun\u0103 a algoritmului poate duce la \u00eembun\u0103t\u0103\u021biri treptate, dar, \u00een general, se poate extrage mult mai mult din alte activit\u0103\u021bi, cum ar fi integrarea de noi surse de date. La fel, aceasta va ajuta la dezvoltarea unui model care folose\u0219te fiecare bit de capacitate explicativ\u0103 inerente datelor. Cu toate acestea, punctul s\u0103u forte poate consta \u00een modificarea func\u021biei obiectiv sau sl\u0103birea anumitor constr\u00e2ngeri. Este greu de v\u0103zut sau de realizat atunci c\u00e2nd munca ei este limitat\u0103. Deoarece specialistul \u00een domeniul \u0219tiin\u021bei se specializeaz\u0103 \u00een optimizarea algoritmilor, are mult mai pu\u021bine \u0219anse s\u0103 se implice \u00een altceva, chiar \u0219i atunci c\u00e2nd ar aduce beneficii semnificative.<\/p>\n
S\u0103 numim semnele care se manifest\u0103 atunci c\u00e2nd echipele de data science func\u021bioneaz\u0103 ca fabrici de agrafe (de exemplu, \u00een actualiz\u0103rile simple de stare): \u201ea\u0219tept\u00e2nd modific\u0103ri \u00een fluxul de date\u201d \u0219i \u201ea\u0219tept\u00e2nd resurse de inginerie ML\u201d, care sunt blocajele comune. Cu toate acestea, consider c\u0103 influen\u021ba mai periculoas\u0103 const\u0103 \u00een ceea ce nu observa\u021bi, pentru c\u0103 nu pute\u021bi regreta ceva ce nu \u0219ti\u021bi \u00eenc\u0103. Execu\u021bia impecabil\u0103 a cerin\u021belor \u0219i auto-satisfac\u021bia, ob\u021binute ca urmare a eficientiz\u0103rii proceselor, pot masca adev\u0103rul despre faptul c\u0103 organiza\u021biile nu sunt familiarizate cu beneficiile \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii pe care le ignor\u0103.<\/p>\n
Solu\u021bia acestei probleme const\u0103, desigur, \u00een renun\u021barea la metoda fabricii de agrafe. Pentru a stimula \u00eenv\u0103\u021barea \u0219i itera\u021bia, rolurile din data science ar trebui s\u0103 fie comune, dar cu responsabilit\u0103\u021bi ample, independente de func\u021bia tehnic\u0103, adic\u0103 organiza\u021bi speciali\u0219tii \u00een date astfel \u00eenc\u00e2t s\u0103 fie optimiza\u021bi pentru \u00eenv\u0103\u021bare. Aceasta \u00eenseamn\u0103 c\u0103 este necesar s\u0103 angaja\u021bi \u201especiali\u0219ti full stack\u201d \u2014 speciali\u0219ti generali care pot \u00eendeplini diverse func\u021bii: de la concep\u021bie la modelare, de la implementare la m\u0103surare. Este important de men\u021bionat c\u0103 nu presupun c\u0103, odat\u0103 cu angajarea speciali\u0219tilor full stack, num\u0103rul de angaja\u021bi ar trebui s\u0103 scad\u0103. Este mai degrab\u0103 o presupunere c\u0103, atunci c\u00e2nd sunt organiza\u021bi diferit, stimulentele lor se coreleaz\u0103 mai bine cu beneficiile \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii \u0219i eficien\u021bei. De exemplu, ave\u021bi o echip\u0103 de trei persoane, fiecare av\u00e2nd trei calit\u0103\u021bi antreprenoriale. La fabrica de agrafe, fiecare specialist va dedica o treime din timp fiec\u0103rei sarcini profesionale, deoarece nimeni altcineva nu va putea \u00eendeplini munca sa. \u00cen cazul full stack, fiecare angajat versatil este complet dedicat \u00eentregului proces de afaceri, cre\u0219terii muncii \u0219i \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii.<\/p>\n
Cu mai pu\u021bini oameni sprijinind ciclul de produc\u021bie, coordonarea scade. Universalul trece cu u\u0219urin\u021b\u0103 \u00eentre func\u021bii, extinz\u00e2nd fluxul de date pentru a ad\u0103uga un volum mai mare de date, test\u00e2nd noi caracteristici \u00een modele, desf\u0103\u0219ur\u00e2nd noi versiuni \u00een produc\u021bie pentru m\u0103sur\u0103ri cauzale \u0219i repet\u0103 pa\u0219ii at\u00e2t de repede c\u00e2t apar idei noi. Desigur, universalul \u00eendepline\u0219te diferite func\u021bii \u00een mod secven\u021bial, nu simultan. P\u00e2n\u0103 la urm\u0103, este doar o singur\u0103 persoan\u0103. Totu\u0219i, \u00eendeplinirea sarcinii dureaz\u0103 de obicei doar o mic\u0103 parte din timpul necesar pentru accesarea unei alte resurse specializate. A\u0219adar, timpul de itera\u021bie se reduce.<\/p>\n
Universalul nostru poate c\u0103 nu este la fel de priceput ca un specialist \u00eentr-o anumit\u0103 func\u021bie de munc\u0103, dar nu ne str\u0103duim pentru excelen\u021ba func\u021bional\u0103 sau pentru \u00eembun\u0103t\u0103\u021biri mici \u0219i treptate. Mai degrab\u0103, ne propunem s\u0103 explor\u0103m \u0219i s\u0103 descoperim noi sarcini profesionale cu un impact gradual. Av\u00e2nd un context integral pentru solu\u021bii complete, el vede oportunit\u0103\u021bi pe care un specialist \u00eengust le-ar rata. Are mai multe idei \u0219i mai multe oportunit\u0103\u021bi. De asemenea, e\u0219ueaz\u0103. Cu toate acestea, costul e\u0219ecului este mic, iar beneficiile \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii sunt mari. Aceast\u0103 asimetrie favorizeaz\u0103 itera\u021bia rapid\u0103 \u0219i recompenseaz\u0103 \u00eenv\u0103\u021barea.<\/p>\n
Este important de men\u021bionat c\u0103 amploarea autonomiei \u0219i diversit\u0103\u021bii abilit\u0103\u021bilor oferite de un specialist care lucreaz\u0103 cu stive complete depinde \u00eentr-o mare m\u0103sur\u0103 de fiabilitatea platformei de date pe care se poate lucra. O platform\u0103 de date bine conceput\u0103 \u00eei abstreaz\u0103 pe cercet\u0103tori de complexit\u0103\u021bile containeriz\u0103rii, proces\u0103rii distribuite, trecerii automate la o alt\u0103 resurs\u0103 \u0219i altor concepte computa\u021bionale avansate. Pe l\u00e2ng\u0103 abstractizare, o platform\u0103 de date fiabil\u0103 poate asigura conectivitate f\u0103r\u0103 \u00eentreruperi la infrastructura experimental\u0103, automatiza monitorizarea \u0219i sistemul de alert\u0103, permite scalarea automat\u0103 \u0219i vizualizarea rezultatelor algoritmice \u0219i depanarea. Aceste componente sunt proiectate \u0219i realizate de inginerii platformei de date, adic\u0103 nu sunt transferate de specialistul \u00een Data Science echipei de dezvoltare a platformei de date. Specialistul \u00een Data Science este responsabil pentru tot codul utilizat pentru a rula platforma.<\/p>\n
M\u0103 interesa \u0219i pe mine odat\u0103 \u00eemp\u0103r\u021birea func\u021bional\u0103 a muncii utiliz\u00e2nd eficien\u021ba proceselor, dar, prin metoda trial and error (cel mai bun mod de a \u00eenv\u0103\u021ba), am descoperit c\u0103 rolurile tipice contribuie mai bine la \u00eenv\u0103\u021bare \u0219i inova\u021bie \u0219i ofer\u0103 indicatori corec\u021bi: descoperirea \u0219i construirea unui num\u0103r mult mai mare de oportunit\u0103\u021bi de afaceri dec\u00e2t abordarea specializat\u0103. (O modalitate mai eficient\u0103 de a \u00eenv\u0103\u021ba despre aceast\u0103 abordare organizatoric\u0103 dec\u00e2t metoda trial and error prin care am trecut este s\u0103 citesc cartea lui Amy Edmondson \u201eInterac\u021biunea \u00een echip\u0103: cum \u00eenva\u021b\u0103 organiza\u021biile, creeaz\u0103 inova\u021bii \u0219i concureaz\u0103 \u00een economia cunoa\u0219terii\u201d).<\/p>\n
Exist\u0103 unele presupuneri importante care pot face aceast\u0103 abordare de organizare mai mult sau mai pu\u021bin fiabil\u0103 \u00een anumite companii. Procesul de itera\u021bie reduce costurile \u00eencerc\u0103rilor \u0219i erorilor. Dac\u0103 pre\u021bul unei erori este ridicat, este posibil s\u0103 dori\u021bi s\u0103 le reduce\u021bi (dar, nu este recomandat pentru aplica\u021bii medicale sau de produc\u021bie). \u00cen plus, dac\u0103 ave\u021bi de-a face cu petabytes sau exabytes de date, ar putea fi necesar\u0103 specializarea \u00een proiectarea datelor. La fel, dac\u0103 men\u021binerea oportunit\u0103\u021bilor de afaceri online \u0219i disponibilitatea acestora este mai important\u0103 dec\u00e2t \u00eembun\u0103t\u0103\u021birea lor, excelen\u021ba func\u021bional\u0103 poate dep\u0103\u0219i \u00eenv\u0103\u021barea. \u00cen cele din urm\u0103, modelul full stack se bazeaz\u0103 pe opinia celor care se pricep. Nu sunt unicorni; pot fi g\u0103si\u021bi sau preg\u0103ti\u021bi de c\u0103tre voi \u00een\u0219iv\u0103. Totu\u0219i, ei sunt foarte solicita\u021bi, iar atragerea \u0219i p\u0103strarea lor \u00een companie va necesita o compensa\u021bie material\u0103 competitiv\u0103, valori corporative durabile \u0219i munc\u0103 interesant\u0103. Asigura\u021bi-v\u0103 c\u0103 cultura dumneavoastr\u0103 corporativ\u0103 poate oferi astfel de condi\u021bii.<\/p>\n
Chiar \u0219i cu toate acestea, cred c\u0103 modelul full stack ofer\u0103 cele mai bune condi\u021bii pentru a \u00eencepe. \u00cencepe\u021bi cu ei, apoi avansa\u021bi con\u0219tient c\u0103tre \u00eemp\u0103r\u021birea func\u021bional\u0103 a muncii doar atunci c\u00e2nd este cu adev\u0103rat necesar.<\/p>\n
Exist\u0103 \u0219i alte dezavantaje ale specializ\u0103rii func\u021bionale. Aceasta poate duce la pierderea responsabilit\u0103\u021bii \u0219i la pasivitatea angaja\u021bilor. Chiar Smith critic\u0103 diviziunea muncii, suger\u00e2nd c\u0103 aceasta conduce la ascu\u021birea talentului, adic\u0103 angaja\u021bii devin ignoran\u021bi \u0219i retr\u0103g\u0103\u021bi, deoarece rolurile lor sunt limitate la c\u00e2teva sarcini repetitive. De\u0219i specializarea poate oferi eficien\u021b\u0103 \u00een proces, aceasta inspir\u0103 mai rar angaja\u021bii.<\/p>\n
Rolurile universale, la r\u00e2ndul lor, ofer\u0103 tot ce stimuleaz\u0103 satisfac\u021bia la locul de munc\u0103: autonomie, expertiz\u0103 \u0219i orientare spre obiective. Autonomia \u00eenseamn\u0103 c\u0103 nu depind de nimic pentru a atinge succesul. Expertiza const\u0103 \u00een puterea competitiv\u0103 puternic\u0103. Iar orientarea spre obiective - \u00een capacitatea de a influen\u021ba afacerea pe care o creeaz\u0103. Dac\u0103 reu\u0219im s\u0103 \u00eei facem pe oameni pasiona\u021bi de munca lor \u0219i s\u0103 aib\u0103 un impact semnificativ asupra companiei, atunci tot restul se va a\u0219eza la locul s\u0103u.habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"HIROSHI WATANABE\/GETTY IMAGES \u0412 \u043a\u043d\u0438\u0433\u0435 \u00ab\u0411\u043e\u0433\u0430\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e \u043d\u0430\u0440\u043e\u0434\u043e\u0432\u00bb \u0410\u0434\u0430\u043c \u0421\u043c\u0438\u0442 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0440\u0443\u0434\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0437\u0430\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043f\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0443 \u0431\u0443\u043b\u0430\u0432\u043e\u043a: \u00ab\u041e\u0434\u0438\u043d \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0438\u0439 \u0442\u044f\u043d\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u043b\u043e\u043a\u0443, \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0440\u044f\u043c\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0435\u0451, \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0437\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043e\u0441\u0442\u0440\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043f\u044f\u0442\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0442\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0446 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0441\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438\u00bb. \u0411\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043d\u0438\u043a \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0432\u0430\u043b\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":24671,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-32907","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t
![\"De](\"\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/19d1e32e5d57abd463376af240cfa42e.jpg\")