🥇هڪ ڪامياب ڊيٽا سائنسدان ۽ ڊيٽا تجزيه نگار ڪيئن بڻجو

هڪ سٺي ڊيٽا سائنسدان يا ڊيٽا تجزيه نگار ٿيڻ لاءِ گهربل صلاحيتن بابت ڪيترائي مضمون آهن، پر ڪاميابي لاءِ گهربل صلاحيتن کي ڪجهه ئي خطاب ڪن ٿا - ڇا اهو غير معمولي ڪارڪردگي جا جائزو هجن، انتظاميا جي تعريف هجي، پروموشن هجي، يا مٿيان سڀ ڪجهه. اڄ، اسان هڪ مضمون پيش ڪريون ٿا جنهن جي ليکڪ ڊيٽا سائنسدان ۽ ڊيٽا تجزيه نگار جي حيثيت سان ڪم ڪرڻ جو پنهنجو ذاتي تجربو شيئر ڪرڻ چاهي ٿي، انهي سان گڏ هن ڪاميابي حاصل ڪرڻ لاءِ ڇا سکيو.

مان خوش قسمت هوس: مون کي ڊيٽا سائنس ۾ ڪو به تجربو نه هجڻ تي ڊيٽا سائنسدان جي عهدي جي آڇ ڪئي وئي. مون ان کي ڪيئن سنڀاليو اهو هڪ ٻي ڪهاڻي آهي، ۽ مان اهو چوڻ چاهيان ٿو ته نوڪري قبول ڪرڻ کان اڳ مون کي صرف هڪ مبهم خيال هو ته هڪ ڊيٽا سائنسدان ڇا ڪندو آهي.

مون کي ڊيٽا انجنيئر جي حيثيت سان منهنجي پوئين نوڪري کان ڊيٽا پائپ لائنز ٺاهڻ تي ڪم ڪرڻ لاءِ رکيو ويو هو، جتي مون ڊيٽا سائنسدانن جي هڪ گروپ پاران استعمال ٿيندڙ اڳڪٿي ڪندڙ تجزين لاءِ هڪ ڊيٽا مارٽ تيار ڪيو.

ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت سان منهنجي پهرين سال ۾ مشين لرننگ ماڊلز جي تربيت لاءِ ڊيٽا پائپ لائنون ٺاهڻ ۽ انهن کي پيداوار ۾ استعمال ڪرڻ شامل هو. مون پاڻ کي گهٽ رکيو ۽ مارڪيٽنگ اسٽيڪ هولڊرز سان ڪيترين ئي ملاقاتن ۾ شامل نه هوس جيڪي ماڊلز جا آخري استعمال ڪندڙ هئا.

ڪمپني ۾ منهنجي ٻئي سال ۾، مارڪيٽنگ جو ذميوار ڊيٽا پروسيسنگ ۽ تجزيو مئنيجر هليو ويو. ان کان پوءِ، مان هڪ اهم رانديگر بڻجي ويس، ماڊل ڊولپمينٽ ۽ پروجيڪٽ جي آخري تاريخن تي ڳالهين ۾ وڌيڪ سرگرم ڪردار ادا ڪندي.

جيئن مون اسٽيڪ هولڊرز سان ڳالهه ٻولهه ڪئي، مون کي احساس ٿيو ته ڊيٽا سائنس هڪ مبهم تصور هو جنهن بابت ماڻهن ٻڌو هو پر مڪمل طور تي نه سمجهيا، خاص طور تي سينئر سطح تي.

مون هڪ سئو کان وڌيڪ ماڊل ٺاهيا، پر انهن مان صرف ٽيون حصو استعمال ڪيو ويو ڇاڪاڻ ته مون کي خبر نه هئي ته انهن جي قيمت ڪيئن ڏيکاريان، جيتوڻيڪ ماڊل بنيادي طور تي مارڪيٽنگ ذريعي درخواست ڪيا ويا هئا.

منهنجي ٽيم جي هڪ ميمبر هڪ ماڊل تيار ڪرڻ ۾ مهينا گذاريا جيڪو سينئر انتظاميا جو خيال هو ته ڊيٽا سائنس ٽيم جي قدر جو مظاهرو ڪندو. خيال اهو هو ته هن ماڊل کي ترقي ڪرڻ کان پوءِ سڄي تنظيم ۾ متعارف ڪرايو وڃي ۽ مارڪيٽنگ ٽيمن کي ان کي اپنائڻ جي حوصلا افزائي ڪئي وڃي.

هي مڪمل طور تي ناڪامي ثابت ٿيو ڇاڪاڻ ته ڪو به نه سمجهي سگهيو ته مشين لرننگ ماڊل ڇا آهي يا ان جي قيمت کي سمجهي سگهي ٿو. نتيجي طور، مهينا اهڙي شيءِ تي ضايع ڪيا ويا جيڪو ڪو به نه چاهيندو هو.

اهڙين حالتن مان، مون ڪجهه سبق سکيا، جيڪي مان هيٺ شيئر ڪندس.

ڪامياب ڊيٽا سائنسدان بڻجڻ لاءِ مون جيڪي سبق سکيا

1. صحيح ڪمپني چونڊڻ سان ڪاميابي لاءِ پاڻ کي تيار ڪريو.
ڪمپني ۾ توهان جي انٽرويو دوران، ڊيٽا ڪلچر بابت پڇو ۽ فيصلو ڪرڻ ۾ ڪيترا مشين لرننگ ماڊل اختيار ڪيا ويا آهن ۽ استعمال ڪيا ويا آهن. مثالن لاءِ پڇو. معلوم ڪريو ته ڇا ڊيٽا انفراسٽرڪچر ماڊلنگ شروع ڪرڻ لاءِ قائم ڪيو ويو آهي. جيڪڏهن توهان پنهنجو 90٪ وقت خام ڊيٽا ڪڍڻ ۽ ان کي صاف ڪرڻ جي ڪوشش ۾ گذاريو ٿا، ته توهان وٽ ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت سان پنهنجي قدر کي ظاهر ڪرڻ لاءِ ڪو به ماڊل ٺاهڻ جو عملي طور تي وقت نه هوندو. محتاط رهو جيڪڏهن توهان کي پهريون ڀيرو ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت سان نوڪري تي رکيو پيو وڃي. ڊيٽا ڪلچر تي منحصر ڪري، اهو هڪ سٺي ۽ خراب شيءِ ٻئي ٿي سگهي ٿو. جيڪڏهن سينئر انتظاميا هڪ ڊيٽا سائنسدان کي صرف ان ڪري نوڪري تي رکي ٿي ته توهان کي ماڊل لاڳو ڪرڻ لاءِ اهم مزاحمت جو سامنا ٿي سگهي ٿو ڇاڪاڻ ته ڪمپني هڪ طور سڃاتو وڃي ٿي. بهتر فيصلا ڪرڻ لاءِ ڊيٽا سائنس استعمال ڪندي، پر ان جو اصل مطلب ڇا آهي ان جي ڪا به خبر ناهي. ان کان علاوه، جيڪڏهن توهان هڪ ڊيٽا تي ٻڌل ڪمپني ڳوليندا، ته توهان ان سان گڏ وڌندا.

2. پنهنجي ڊيٽا ۽ اهم ڪارڪردگي اشارن (KPIs) کي ڄاڻو.
شروعات ۾، مون ذڪر ڪيو ته هڪ ڊيٽا انجنيئر جي حيثيت سان، مون ڊيٽا سائنس ٽيم لاءِ هڪ تجزياتي ڊيٽا مارٽ ٺاهيو. پاڻ هڪ ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت سان، مان نوان موقعا سڃاڻڻ جي قابل ٿيس جيڪي ماڊلز جي درستگي کي بهتر بڻائين ٿا ڇاڪاڻ ته مون پنهنجي پوئين ڪردار ۾ خام ڊيٽا سان وڏي پيماني تي ڪم ڪيو هو.

اسان جي هڪ مهم جا نتيجا پيش ڪندي، مان انهن ماڊلز کي ڏيکارڻ جي قابل ٿيس جيڪي وڌيڪ تبادلي جي شرح پيدا ڪن ٿا (فيصد جي طور تي)، جنهن کان پوءِ مهم جي هڪ KPI کي ماپيو ويو. هن ڪاروباري ڪارڪردگي لاءِ ماڊل جي قدر کي ظاهر ڪيو، جنهن کي مارڪيٽنگ سان ڳنڍي سگهجي ٿو.

3. اسٽيڪ هولڊرز کي ان جي قدر جو مظاهرو ڪندي ماڊل کي اپنائڻ کي يقيني بڻايو وڃي.
جيڪڏهن اسٽيڪ هولڊرز ڪڏهن به ڪاروباري فيصلا ڪرڻ لاءِ توهان جي ماڊلز کي استعمال نه ڪندا ته توهان ڪڏهن به ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت سان ڪامياب نه ٿي سگهندا. ماڊل اپنائڻ کي يقيني بڻائڻ جو هڪ طريقو اهو آهي ته ڪاروباري ڏک جي نقطي جي سڃاڻپ ڪئي وڃي ۽ اهو ظاهر ڪيو وڃي ته ماڊل ڪيئن مدد ڪري سگهي ٿو.

اسان جي سيلز ٽيم سان ڳالهائڻ کان پوءِ، مون محسوس ڪيو ته ٻه نمائندا مڪمل وقت ڪم ڪري رهيا هئا، ڪمپني جي ڊيٽابيس ۾ لکين استعمال ڪندڙن جو دستي طور تي جائزو وٺي رهيا هئا ته جيئن انهن جي سڃاڻپ ڪري سگهجي جن وٽ سنگل لائسنس آهن جيڪي ٽيم لائسنس ۾ اپ گريڊ ڪرڻ جو امڪان گهڻو ڪري رهيا هئا. جڏهن ته چونڊ لاءِ معيار جو هڪ سيٽ استعمال ڪيو ويو، اهو عمل وقت طلب ڪندڙ هو ڇاڪاڻ ته نمائندا هڪ وقت ۾ هڪ صارف جو جائزو وٺي رهيا هئا. منهنجي ٺاهيل ماڊل کي استعمال ڪندي، نمائندا انهن استعمال ڪندڙن کي چونڊڻ جي قابل هئا جيڪي ٽيم لائسنس ۾ اپ گريڊ ڪرڻ جا امڪان وڌيڪ هئا ۽ گهٽ وقت ۾ تبديلي جي امڪان کي وڌائي رهيا هئا. ان جي نتيجي ۾ اهم ڪارڪردگي اشارن (KPIs) لاءِ تبديلي جي شرح وڌائي وقت جو وڌيڪ ڪارآمد استعمال ٿيو جنهن لاءِ سيلز ٽيم ذميوار ٿي سگهي ٿي.

ڪيترائي سال گذري ويا، ۽ مان بار بار ساڳيا ماڊل ٺاهي رهيو هوس ۽ محسوس ڪري رهيو هوس ته مان ڪجهه به نئون نه سکي رهيو آهيان. مون ٻي پوزيشن ڳولڻ جو فيصلو ڪيو ۽ هڪ ڊيٽا اينالسٽ طور ختم ٿي ويس. ذميوارين ۾ فرق ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت سان منهنجي وقت جي مقابلي ۾ وڌيڪ نه ٿي سگهيو، جيتوڻيڪ مان هڪ ڀيرو ٻيهر مارڪيٽنگ جي حمايت ڪري رهيو هوس.

هي پهريون ڀيرو هو جو مون A/B تجربن جو تجزيو ڪيو ۽ ڏٺائين ته سڀ ڪجهه هڪ تجربو ڪيئن غلط ٿي سگهي ٿو. هڪ ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت سان، مون A/B ٽيسٽنگ تي بلڪل ڪم نه ڪيو، ڇاڪاڻ ته اهو تجرباتي ٽيم لاءِ مخصوص هو. مون مارڪيٽنگ کان متاثر ٿيندڙ تجزياتي مطالعي جي وسيع رينج تي ڪم ڪيو - پريميئم ڪنورشن جي شرح وڌائڻ کان وٺي صارف جي مصروفيت ۽ چرن جي روڪٿام تائين. مون ڊيٽا ڏسڻ جا ڪيترائي مختلف طريقا سکيا ۽ نتيجن کي مرتب ڪرڻ ۽ انهن کي اسٽيڪ هولڊرز ۽ سينئر انتظاميا کي پيش ڪرڻ ۾ گهڻو وقت گذاريو. هڪ ڊيٽا سائنسدان جي حيثيت سان، مون بنيادي طور تي هڪ قسم جي ماڊل تي ڪم ڪيو ۽ گهٽ ۾ گهٽ پيشڪشون ڏنيون. ڪجهه سال تيزيءَ سان اڳتي وڌو ۽ اچو ته انهن صلاحيتن تي نظر وجهون جيڪي مون هڪ ڪامياب تجزيه نگار ٿيڻ لاءِ سکيون.

ڪامياب ڊيٽا تجزيه نگار بڻجڻ لاءِ مون سکيل صلاحيتون

1. ڊيٽا سان ڪهاڻيون ٻڌائڻ سکو
KPIs کي الڳ الڳ نه ڏسو. انهن کي ڳنڍيو، ڪاروبار کي مجموعي طور ڏسو. هي توهان کي انهن علائقن جي سڃاڻپ ڪرڻ ۾ مدد ڪندو جيڪي هڪ ٻئي تي اثر انداز ٿين ٿا. سينيئر انتظاميا ڪاروبار کي هن نظر سان ڏسي ٿي، ۽ جيڪي هن صلاحيت جو مظاهرو ڪن ٿا انهن کي تسليم ڪيو ويندو آهي جڏهن ترقي جا فيصلا ڪرڻ جو وقت ايندو آهي.

2. عملي خيال فراهم ڪريو
ڪاروبار فراهم ڪريو هڪ مؤثر خيال مسئلو حل ڪرڻ لاءِ. اڃا به بهتر جيڪڏهن توهان فعال طور تي حل پيش ڪريو ان کان اڳ جو اهو چيو وڃي ته توهان بنيادي مسئلي سان ڊيل ڪري رهيا آهيو.

مثال طور، جيڪڏهن توهان مارڪيٽنگ کي ٻڌايو: "مون ڏٺو آهي ته سائيٽ تي ماهوار گهمڻ وارن جو تعداد تازو گهٽجي رهيو آهي."هي هڪ رجحان آهي جيڪو انهن شايد ڊيش بورڊ تي محسوس ڪيو هوندو، ۽ توهان هڪ تجزيه نگار جي حيثيت سان ڪا به قيمتي بصيرت پيش نه ڪئي آهي ڇاڪاڻ ته توهان صرف پنهنجو مشاهدو بيان ڪيو آهي.

ان جي بدران، بنيادي سبب ڳولڻ لاءِ ڊيٽا جي جانچ ڪريو ۽ حل پيش ڪريو. هڪ بهتر مارڪيٽنگ مثال هي هوندو: "مون تازو اسان جي ويب سائيٽ ٽرئفڪ ۾ گهٽتائي ڏٺي آهي. مون دريافت ڪيو آهي ته نامياتي ڳولا مسئلي جو ذريعو آهي، تازين تبديلين جي ڪري جيڪي اسان جي گوگل سرچ درجه بندي کي گهٽائي ڇڏيو آهي."هي طريقو ظاهر ڪري ٿو ته توهان ڪمپني جي KPIs کي ٽريڪ ڪيو آهي، تبديلي محسوس ڪئي آهي، سبب جي جاچ ڪئي آهي، ۽ هڪ حل تجويز ڪيو آهي.

3. هڪ قابل اعتماد صلاحڪار بڻجو
توهان کي پهريون شخص هجڻ گهرجي جنهن ڏانهن توهان جا اسٽيڪ هولڊر رهنمائي يا سوالن لاءِ رجوع ڪن ٿا جنهن ڪاروبار جي توهان حمايت ڪندا آهيو. ڪو به شارٽ ڪٽ ناهي، ڇاڪاڻ ته هن صلاحيت کي ظاهر ڪرڻ ۾ وقت لڳندو آهي. اهم ڳالهه اها آهي ته مسلسل گهٽ ۾ گهٽ غلطين سان اعليٰ معيار جو تجزيو پهچايو وڃي. ڪا به حساب ڪتاب جي غلطي توهان جي اعتبار کي نقصان پهچائيندي، ڇاڪاڻ ته ايندڙ وقت جڏهن توهان تجزيو پيش ڪندا، ماڻهو پڇي سگهن ٿا: جيڪڏهن توهان گذريل ڀيري غلط هئا، ته شايد هن ڀيري به غلط آهيو؟هميشه پنهنجي ڪم کي ٻه ڀيرا چيڪ ڪريو. جيڪڏهن توهان کي پنهنجي تجزيي بابت ڪو شڪ آهي ته پنهنجي مئنيجر يا ساٿي کي پيش ڪرڻ کان اڳ پنهنجا نمبر ڏسڻ لاءِ چوڻ ۾ ڪو به نقصان نه ٿيندو.

4. پيچيده نتيجن کي واضح طور تي ٻڌائڻ سکو
ٻيهر، اثرائتي رابطي کي سکڻ جو ڪو به شارٽ ڪٽ ناهي. ان لاءِ مشق جي ضرورت آهي، ۽ توهان وقت سان گڏ ان ۾ بهتر ٿي ويندا. اهم ڳالهه اها آهي ته توهان جيڪي حاصل ڪرڻ چاهيو ٿا انهن جي اهم نقطن کي سڃاڻو ۽ ڪنهن به عمل جي سفارش ڪريو جيڪو توهان جو تجزيو اسٽيڪ هولڊرز کي ڪاروبار کي بهتر بڻائڻ لاءِ وٺي سگهي ٿو. توهان هڪ تنظيم ۾ جيترو اعليٰ آهيو، اوترو ئي اهم مواصلاتي صلاحيتون بڻجي وينديون آهن. پيچيده نتيجن کي پهچائڻ هڪ اهم مهارت آهي جنهن جو مظاهرو ڪرڻ لاءِ. مون ڪاميابي جا راز سکڻ ۾ سال گذاريا آهن هڪ ڊيٽا سائنسدان ۽ تجزيه نگار جي حيثيت سان. ماڻهو ڪاميابي کي مختلف طريقي سان بيان ڪن ٿا. هڪ "حيرت انگيز" يا "شاندار" تجزيه نگار جي طور تي بيان ڪيو پيو وڃي - اها منهنجي نظر ۾ ڪاميابي آهي. هاڻي جڏهن توهان اهي راز ڄاڻو ٿا، مون کي اميد آهي ته توهان جو رستو توهان کي ڪاميابي ڏانهن وڌيڪ تيزيءَ سان وٺي ويندو، جيتوڻيڪ توهان ان کي ڪيئن بيان ڪيو.

۽ ڪاميابي جي رستي کي وڌيڪ تيز ڪرڻ لاءِ، هتي هڪ پرومو ڪوڊ آهي. HABR، جيڪو توهان کي بينر تي ظاهر ڪيل رعايت جي مٿان اضافي 10٪ حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.