数据科学团队协作的5个最佳实践

五种方法帮助您的数据科学团队更有效地合作,确保项目能够提供真正的商业价值

数据科学项目由各种技能组成,不同的团队成员扮演不同的角色。每个人都有自己的技能和责任,这些都在协作技术工作中起着重要的作用。

然而,我们仍然面临全球大流行病的反弹和越来越多人继续在家工作的势头。自然地,这将导致人们的工作和操作方式发生变化。

那么,数据科学团队可以做些什么来更有效地协作呢?让我们看看。

确保模型能够投入生产

众所周知,有很多模型花费了时间、精力和金钱来构建,但它们很少投入生产。根据VentureBeat AI的数据,87%的数据科学项目从未被投入生产。这是一个相当高的数字!但为什么会这么高呢?

这是由于业务的数据科学要素和实际目标不相连。它们之间不相连的主要原因是数据科学团队需要产生什么来确保满足业务需求的灰色地带。

数据科学团队与企业决策者之间的更好的沟通将使数据团队成员有效地产生所需的内容。这可以通过回答以下问题来完成:

  1. 业务问题是什么?
  2. 是否可能解决这个问题?
  3. 业务是否会采用数据洞察解决方案?

回答这三个问题可以让数据科学团队深入了解需要做什么。

记录项目

数据科学项目由不同角色的人员组成,从数据科学家到数据工程师、产品经理、IT管理员等等。在项目上工作时,记录您所做的每件事情可以为团队中的每个人提供更清晰的项目流程和下一步需要做什么的理解。

数据科学项目并不总是成功的,但记录您的每个动作允许您从项目中学习经验,并了解下一步应该做什么以确保成功。

记录项目时应遵循的两个规则是:

  1. 虽然记录有助于与您的员工协作,但也与未来的员工协作。
  2. 先学步后跑。将您的数据科学项目操作像一篇研究论文。不要匆忙生产最终产品,而是构建一个有效且成功满足业务目标的最终产品。

知识共享

通过记录一切,您还可以在公司内提供知识共享。数据科学团队在公司中拥有许多宝贵的资产。许多公司面临的最大挑战之一是同一项工作或资源的多次生产。

创建一个知识共享,让每个人都可以访问诸如代码、项目和模型之类的信息,可以节省组织大量的时间,避免重复生产相同的东西。

知识共享与记录项目密切相关,因为员工应该能够看到数据科学家使用了哪些数据源、建模方法、环境版本等等。

版本化您的工作

现在,让我们更深入地了解数据科学项目的技术要素。大多数数据存储为平面文件或可以通过关系数据库系统访问。然而,数据科学团队面临的最大挑战是团队成员下载原始数据并在本地生成其工作,而不将中间数据版本推回其他团队成员。

不幸的是,数据科学团队的其他成员将完成相同的工作,导致工作量的重复。共享您的工作非常有价值,因为它使您的同事有机会利用您已经完成的工作,以便他们可以从中工作。

您的所有工作都应该进行版本控制,并推回到非本地系统,以便其他人可以查看更改并拉取更改以供他们工作。

您可以通过以下方式来确保这一点:

  1. 为您的团队使用共享服务器。
  2. 自动化工具将中间数据文件推回适当的位置。
  3. 利用集成工具,如Slack和GitHub,以便您可以收到正在进行的更改的通知。

数据管道

数据管道允许数据科学项目的流程,因为数据处理元素按系列连接,其中一个元素的输出是下一个元素的输入。使用数据管道不仅可以节省从原始数据到最终结果运行两个或更多命令的时间,而且还可以通过一个命令查看整个转换。

这不仅将减少重建项目所需的时间,还将为您提供有关数据转换的结构性了解。

总结

虽然还有其他的方法可以确保更好的数据科学团队协作方法。但是,如果这5个方法正确有效地执行,将使您的团队以更有效和高效的方式进步。

想了解如何自动化数据科学工作流程,请阅读:数据科学工作流程中的自动化。 Nisha Arya 是一位数据科学家、自由技术作家和小猪AI社区经理。她特别感兴趣于提供数据科学职业建议或教程以及基于理论的数据科学知识。她还希望探索人工智能在人类寿命长久方面的不同受益方式。她是一位热心的学习者,寻求扩大自己的技术知识和写作技能,同时帮助指导他人。