سٺو ڊيٽا سائنسدان يا ڊيٽا تجزيه نگار ٿيڻ لاءِ گهربل مهارتن بابت ڪيترائي مضمون آهن، پر ڪجھ مضمون ڪامياب ٿيڻ لاءِ گهربل مهارتن بابت ڳالهائين ٿا- ڇا اهو هڪ غير معمولي ڪارڪردگي جو جائزو، انتظام جي ساراهه، هڪ واڌاري، يا مٿين سڀني مان. اڄ اسان توهان لاءِ هڪ اهڙو مواد پيش ڪريون ٿا جنهن جي ليکڪ هڪ ڊيٽا سائنسدان ۽ ڊيٽا تجزيه نگار جي حيثيت سان پنهنجي ذاتي تجربي سان گڏوگڏ هن ڪاميابي حاصل ڪرڻ لاءِ جيڪي سکيو آهي، شيئر ڪرڻ چاهي ٿو.
مان خوش قسمت هوس: مون کي ڊيٽا سائنسدان جي پوزيشن جي آڇ ڪئي وئي جڏهن مون وٽ ڊيٽا سائنس ۾ ڪو تجربو نه هو. مون ڪم کي ڪيئن سنڀاليو هڪ مختلف ڪهاڻي آهي، ۽ مان اهو چوڻ چاهيان ٿو ته مون کي صرف هڪ مبهم خيال هو ته هڪ ڊيٽا سائنسدان ڇا ڪندو آهي ان کان اڳ جو مون نوڪري ورتي.
مون کي ڊيٽا جي پائپ لائنن تي ڪم ڪرڻ لاءِ رکيو ويو هو ڇاڪاڻ ته منهنجي پوئين نوڪري ڊيٽا انجنيئر جي طور تي، جتي مون ڊيٽا سائنسدانن جي هڪ گروپ پاران استعمال ٿيندڙ اڳڪٿي ڪندڙ تجزياتي لاءِ ڊيٽا مارٽ تيار ڪئي.
منهنجو پهريون سال هڪ ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت ۾ شامل آهي ڊيٽا پائپ لائنون ٺاهڻ لاءِ مشين سکيا جا ماڊل ٽريننگ ۽ انهن کي پيداوار ۾ وجهي. مون هڪ گهٽ پروفائل رکيو ۽ مارڪيٽنگ اسٽيڪ هولڊرز سان ڪيترن ئي گڏجاڻين ۾ حصو نه ورتو جيڪي ماڊل جا آخري صارف هئا.
ڪمپني ۾ منهنجي ڪم جي ٻئي سال ۾، ڊيٽا پروسيسنگ ۽ تجزيو مينيجر مارڪيٽنگ لاء ذميوار ڇڏي ويو. ان کان پوء، مان مکيه پليئر بڻجي ويو ۽ ماڊل کي ترقي ڪرڻ ۽ منصوبي جي آخري وقت تي بحث ڪرڻ ۾ وڌيڪ سرگرم حصو ورتو.
جيئن مون اسٽيڪ هولڊرز سان ڳالهه ٻولهه ڪئي، مون محسوس ڪيو ته ڊيٽا سائنس هڪ مبهم تصور آهي جنهن بابت ماڻهن ٻڌو آهي پر سمجهه ۾ نه ٿو اچي، خاص طور تي سينيئر مئنيجمينٽ ليول تي.
مون هڪ سؤ کان وڌيڪ ماڊل ٺاهيا، پر انهن مان فقط ٽيون استعمال ڪيا ويا، ڇاڪاڻ ته مون کي خبر نه هئي ته انهن جي قيمت ڪيئن ڏيکاري، جيتوڻيڪ ماڊل بنيادي طور تي مارڪيٽنگ طرفان درخواست ڪئي وئي هئي.
منهنجي ٽيم جي ميمبرن مان هڪ مهينا گذاريا هڪ ماڊل ٺاهي جيڪا سينيئر انتظاميا محسوس ڪئي ته ڊيٽا سائنس ٽيم جي اهميت کي ظاهر ڪندي. خيال اهو هو ته ماڊل کي سڄي تنظيم ۾ پکيڙيو وڃي هڪ دفعو ان کي ترقي ڏني وئي ۽ مارڪيٽنگ ٽيمن کي ان کي اپنائڻ جي حوصلا افزائي ڪئي وئي.
اهو هڪ مڪمل ناڪامي ثابت ٿيو ڇاڪاڻ ته ڪو به سمجهي نه سگهيو ته مشين لرننگ ماڊل ڇا آهي يا ان کي استعمال ڪرڻ جي قيمت سمجهي سگهي ٿو. نتيجي طور، مهينو ان شيء تي ضايع ٿي ويو جيڪو ڪو به نه چاهيندو هو.
اهڙين حالتن مان مون ڪجهه سبق سکيو آهي، جن کي مان هيٺ ڏيندس.
سبق مون سکيو هڪ ڪامياب ڊيٽا سائنسدان بڻجڻ لاءِ
1. صحيح ڪمپني چونڊڻ سان ڪاميابي لاءِ پاڻ کي سيٽ ڪريو.
جڏهن هڪ ڪمپني ۾ انٽرويو وٺندي، ڊيٽا ڪلچر بابت پڇو ۽ ڪيترا مشين سکيا جا ماڊل اختيار ڪيا ويا آهن ۽ فيصلا ڪرڻ ۾ استعمال ڪيا ويا آهن. مثالن لاءِ پڇو. معلوم ڪريو ته ڇا توهان جي ڊيٽا جو بنيادي ڍانچو قائم ڪيو ويو آهي ماڊلنگ شروع ڪرڻ لاءِ. جيڪڏهن توهان خام ڊيٽا کي ڇڪڻ ۽ ان کي صاف ڪرڻ جي ڪوشش ۾ پنهنجو 90٪ وقت گذاريو ٿا، توهان وٽ ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت سان توهان جي قيمت کي ظاهر ڪرڻ لاءِ ڪنهن به ماڊل ٺاهڻ لاءِ ٿورو وقت نه بچندو. محتاط رھو جيڪڏھن توھان کي پهريون ڀيرو ڊيٽا سائنسدان طور رکيو ويو آھي. اهو ٿي سگهي ٿو سٺو شيء يا خراب شيء، ڊيٽا ڪلچر تي منحصر آهي. توهان ماڊل کي لاڳو ڪرڻ لاءِ وڌيڪ مزاحمت کي منهن ڏئي سگهو ٿا جيڪڏهن سينيئر مئنيجمينٽ هڪ ڊيٽا سائنسدان کي صرف ان ڪري رکي ٿو ڇو ته ڪمپني چاهي ٿي بهتر فيصلا ڪرڻ لاءِ ڊيٽا سائنس استعمال ڪندي، پر خبر ناهي ان جو اصل مطلب ڇا آهي. پلس، جيڪڏهن توهان هڪ ڪمپني ڳوليندا آهيو جيڪا ڊيٽا هلائي وئي آهي، توهان ان سان گڏ وڌندا.
2. ڄاڻو ڊيٽا ۽ اهم ڪارڪردگي اشارن (KPIs).
شروع ۾، مون ذڪر ڪيو ته ڊيٽا انجنيئر جي حيثيت سان، مون ڊيٽا سائنسدانن جي ٽيم لاءِ هڪ تجزياتي ڊيٽا مارٽ ٺاهي. پاڻ هڪ ڊيٽا سائنسدان بڻجي ويو، مون کي نوان موقعا ڳولڻ جي قابل ٿي ويا جيڪي ماڊل جي درستگي کي وڌايو ڇو ته مون پنهنجي پوئين ڪردار ۾ خام ڊيٽا سان شدت سان ڪم ڪيو.
اسان جي هڪ مهم جا نتيجا پيش ڪرڻ سان، مان انهن ماڊلز کي ڏيکارڻ جي قابل ٿيس جيڪي اعليٰ تبادلي جي شرح ٺاهي رهيا آهن (فيصد جي طور تي) ۽ پوءِ هڪ مهم KPIs جي ماپ ڪئي. هن نموني جي قيمت ڏيکاري ٿي ڪاروباري ڪارڪردگي لاءِ جنهن سان مارڪيٽنگ ڳنڍجي سگهجي ٿي.
3. اسٽيڪ هولڊرز کي ان جي اهميت جو مظاهرو ڪندي ماڊل کي اپنائڻ کي يقيني بڻائي
توهان ڪڏهن به ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت ۾ ڪامياب نه ٿيندا جيڪڏهن توهان جا اسٽيڪ هولڊر ڪڏهن به توهان جا ماڊل ڪاروباري فيصلا ڪرڻ لاءِ استعمال نٿا ڪن. ماڊل اپنائڻ کي يقيني بڻائڻ جو هڪ طريقو هڪ ڪاروباري درد واري نقطي کي ڳولڻ آهي ۽ ڏيکاريو ته ماڊل ڪيئن مدد ڪري سگهي ٿي.
اسان جي سيلز ٽيم سان ڳالهائڻ کان پوء، مون محسوس ڪيو ته ٻه نمائندا مڪمل وقت ڪم ڪري رهيا هئا دستي طور تي ڪمپني جي ڊيٽابيس ۾ لکين صارفين جي ذريعي ڪم ڪري رهيا هئا انهن صارفن جي سڃاڻپ ڪرڻ لاء واحد لائسنس سان جيڪي ٽيم جي لائسنس کي اپڊيٽ ڪرڻ جا وڌيڪ امڪان هئا. چونڊ معيار جو هڪ سيٽ استعمال ڪيو، پر چونڊ هڪ ڊگهو وقت ورتو ڇاڪاڻ ته نمائندن هڪ وقت ۾ هڪ صارف کي ڏٺو. ماڊل کي استعمال ڪندي مون ترقي ڪئي، نمائندا صارفين کي ٽارگيٽ ڪرڻ جي قابل هئا گهڻو ڪري ٽيم لائسنس خريد ڪرڻ ۽ گهٽ وقت ۾ تبديلي جي امڪان کي وڌايو. انهي جي نتيجي ۾ وقت جي وڌيڪ موثر استعمال ۾ اضافو ٿي چڪو آهي تبادلي جي شرح اهم ڪارڪردگي اشارن لاءِ جنهن سان سيلز ٽيم تعلق رکي سگهي ٿي.
ڪيترائي سال گذري ويا ۽ مون ساڳيا ماڊل بار بار ٺاهيا ۽ محسوس ڪيو ته مان هاڻي ڪا نئين شيءِ نه سکي رهيو آهيان. مون ٻئي پوزيشن ڳولڻ جو فيصلو ڪيو ۽ ڊيٽا تجزيه نگار جي حيثيت سان پوزيشن حاصل ڪئي. ذميوارين ۾ فرق ان جي مقابلي ۾ وڌيڪ اهم نه ٿي سگهي ها جڏهن مان ڊيٽا سائنسدان هئس، جيتوڻيڪ مان مارڪيٽنگ جي حمايت ڪري رهيو هوس.
هي پهريون ڀيرو هو جو مون A/B تجربن جو تجزيو ڪيو ۽ ڏٺم سڀ ڪجهه طريقا جنهن ۾ هڪ تجربو غلط ٿي سگهي ٿو. ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت سان، مون A/B ٽيسٽنگ تي ڪم نه ڪيو ڇو ته اهو تجرباتي ٽيم لاءِ محفوظ هو. مون هڪ وسيع رينج تي ڪم ڪيو آهي مارڪيٽنگ متاثر ٿيل اينالائيٽڪس - پريميئم تبادلي جي شرح وڌائڻ کان وٺي صارف جي مصروفيت ۽ ڇڪڻ جي روڪٿام تائين. مون ڊيٽا کي ڏسڻ جا ڪيترائي مختلف طريقا سکيا ۽ نتيجن کي گڏ ڪرڻ ۽ اسٽيڪ هولڊرز ۽ سينيئر انتظاميا کي پيش ڪرڻ ۾ گهڻو وقت گذاريو. ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت ۾، مون گهڻو ڪري هڪ قسم جي ماڊل تي ڪم ڪيو ۽ گهٽ ۾ گهٽ ڳالهيون ڏنيون. ڪجهه سالن تائين انهن صلاحيتن ڏانهن تيزيءَ سان اڳتي وڌو جيڪي مون هڪ ڪامياب تجزيه نگار ٿيڻ لاءِ سکيو.
صلاحيتون مون سکيو هڪ ڪامياب ڊيٽا تجزيهڪار بڻجڻ لاءِ
1. ڊيٽا سان ڪهاڻيون ٻڌائڻ سکو
اڪيلائي ۾ KPIs کي نه ڏسو. انهن کي ڳنڍيو، سڄي ڪاروبار کي ڏسو. اهو توهان کي انهن علائقن جي سڃاڻپ ڪرڻ جي اجازت ڏيندو جيڪي هڪ ٻئي تي اثر انداز ڪن ٿا. سينيئر مئنيجمينٽ هڪ لينس ذريعي ڪاروبار کي ڏسي ٿو، ۽ هڪ شخص جيڪو هن مهارت جو مظاهرو ڪري ٿو اهو محسوس ڪيو ويندو آهي جڏهن اهو وقت اچي ٿو جڏهن ترقي جي فيصلي ڪرڻ جو وقت اچي ٿو.
2. قابل عمل خيال ڏيو.
ڪاروبار مهيا ڪريو مؤثر خيال مسئلو حل ڪرڻ لاء. اهو اڃا به بهتر آهي جيڪڏهن توهان فعال طور تي هڪ حل پيش ڪريو جڏهن اهو اڃا تائين نه چيو ويو آهي ته توهان بنيادي مسئلي سان معاملو ڪري رهيا آهيو.
مثال طور، جيڪڏهن توهان مارڪيٽنگ کي ٻڌايو: "مون ڏٺو ته تازو سائيٽ جي دورو ڪندڙن جو تعداد هر مهيني گهٽجي ويو آهي.". اھو ھڪڙو رجحان آھي جيڪو شايد انھن ڊيش بورڊ تي محسوس ڪيو آھي ۽ توھان ھڪڙو قيمتي حل پيش نه ڪيو آھي ھڪڙي تجزييڪار جي طور تي ڇو ته توھان صرف مشاهدو بيان ڪيو آھي.
ان جي بدران، ڊيٽا کي جانچڻ جو سبب ڳولڻ ۽ حل پيش ڪرڻ لاء. مارڪيٽنگ لاءِ هڪ بهتر مثال هوندو: ”مون ڏٺو آهي ته اسان وٽ تازو ئي اسان جي ويب سائيٽ تي ويندڙن جي تعداد ۾ گهٽتائي آئي آهي. مون دريافت ڪيو ته مسئلي جو ذريعو نامياتي ڳولا آهي، تازن تبديلين جي ڪري جيڪا اسان جي گوگل سرچ جي درجه بندي کي گهٽائي ڇڏيو آهي.. اهو طريقو ڏيکاري ٿو ته توهان ڪمپني جي KPIs کي ٽريڪ ڪيو، تبديلي کي محسوس ڪيو، سبب جي تحقيق ڪئي، ۽ مسئلي جو حل تجويز ڪيو.
3. هڪ قابل اعتماد صلاحڪار ٿيو
توھان کي پھريون ماڻھو ٿيڻو آھي توھان جا اسٽيڪ ھولڊر توھان ڏانھن موٽندا آھن مشوري لاءِ يا سوالن لاءِ جنھن ڪاروبار جي توھان مدد ڪندا آھيو. ڪو به شارٽ ڪٽ ناهي ڇو ته انهن صلاحيتن کي ظاهر ڪرڻ ۾ وقت لڳندو آهي. انهي جي ڪنجي مسلسل مسلسل اعلي معيار جي تجزيي کي گهٽ ۾ گهٽ غلطين سان پهچائڻ آهي. ڪو به غلط حساب توهان جي اعتبار جي پوائنٽن جي قيمت ڏيندو ڇو ته ايندڙ وقت توهان هڪ تجزيو مهيا ڪندا، ماڻهو حيران ٿي سگهن ٿا: جيڪڏهن توهان گذريل ڀيري غلط هئا، شايد توهان هن ڀيري به غلط آهيو؟. هميشه پنهنجي ڪم کي ٻه ڀيرا چيڪ ڪريو. اهو توهان جي مينيجر يا ساٿي کان پڇڻ ۾ به ڏک نه ٿيندو آهي ته توهان انهن کي پيش ڪرڻ کان پهريان توهان جا نمبر ڏسو جيڪڏهن توهان کي توهان جي تجزيي بابت ڪو شڪ آهي.
4. پيچيده نتيجن کي واضح طور تي گفتگو ڪرڻ سکو.
ٻيهر، سکڻ لاء ڪو شارٽ ڪٽ ناهي ته ڪيئن مؤثر طريقي سان گفتگو ڪجي. اهو مشق وٺندو آهي ۽ وقت سان توهان ان ۾ بهتر ٿي ويندا. اهم ڳالهه اها آهي ته توهان ڇا ڪرڻ چاهيو ٿا انهن جي بنيادي نقطن جي نشاندهي ڪرڻ ۽ ڪنهن به عمل جي سفارش ڪرڻ جيڪي توهان جي تجزيي جي نتيجي ۾، اسٽيڪ هولڊرز ڪاروبار کي بهتر ڪرڻ لاءِ وٺي سگهن ٿا. توهان هڪ تنظيم ۾ اعلي آهيو، توهان جي مواصلاتي صلاحيتن کي وڌيڪ اهم آهي. ڪميونيڪيشن پيچيده نتيجن جو مظاهرو ڪرڻ لاء هڪ اهم مهارت آهي. مون سال گذاريا ڪاميابي جا راز سکڻ ۾ ڊيٽا سائنسدان ۽ ڊيٽا تجزيه نگار جي حيثيت سان. ماڻهو ڪاميابيءَ جي مختلف تعريف ڪن ٿا. منهنجي نظر ۾ هڪ "حيرت انگیز" ۽ "اسٽيلر" تجزيه نگار طور بيان ڪيو وڃي ڪاميابي آهي. هاڻي ته توهان انهن رازن کي ڄاڻو ٿا، مون کي اميد آهي ته توهان جو رستو جلدي توهان کي ڪاميابي ڏانهن وٺي ويندي، جڏهن ته توهان ان جي وضاحت ڪريو.
۽ ڪاميابيءَ لاءِ پنھنجو رستو اڃا وڌيڪ تيز ڪرڻ لاءِ، پرومو ڪوڊ رکو HABR, جنهن جي ذريعي توهان حاصل ڪري سگهو ٿا اضافي 10% رعايت تي ظاهر ڪيل بينر تي.
وڌيڪ ڪورس
خاص مضمون
جو ذريعو: www.habr.com