5 Mejores Prácticas para la Colaboración del Equipo de Ciencia de Datos.

5 Best Practices for Data Science Team Collaboration.

Cinco formas de ayudar a tu equipo de ciencia de datos a colaborar de manera más efectiva y garantizar que los proyectos entreguen un valor real para el negocio.

Un proyecto de ciencia de datos está compuesto por una amplia variedad de habilidades, con diferentes miembros del equipo desempeñando diferentes roles. Cada uno tiene sus habilidades y responsabilidades, que juegan un gran papel en el trabajo técnico colaborativo.

Sin embargo, aún enfrentamos las consecuencias de la pandemia global y el aumento en las personas que continúan trabajando desde casa. Naturalmente, eso causará un cambio en la forma en que las personas trabajan y operan.

Entonces, ¿qué pueden hacer los equipos de ciencia de datos para colaborar de manera más efectiva? Vamos a analizarlo.

Asegurarse de que los modelos lleguen a producción

Es un hecho conocido que hay muchos modelos que han tomado tiempo, energía y dinero para construir, pero rara vez se implementan. Según VentureBeat AI, el 87% de los proyectos de ciencia de datos nunca llegan a producción. ¡Eso es un número bastante alto! Pero, ¿por qué es tan alto?

Esto se debe a que el elemento de ciencia de datos del negocio y el objetivo real del negocio no se conectan. Y la razón principal por la que no se conectan es que hay un área gris de lo que el equipo de ciencia de datos necesita producir para asegurarse de que está cumpliendo con las necesidades del negocio.

Una mejor comunicación entre el equipo de ciencia de datos y los tomadores de decisiones de un negocio permitirá que los miembros del equipo de datos produzcan efectivamente lo que se requiere. Esto se puede hacer respondiendo las siguientes preguntas:

  1. ¿Cuál es el problema del negocio?
  2. ¿Es posible resolver este problema?
  3. ¿Adoptará el negocio soluciones a partir de la información obtenida de los datos?

Responder a estas tres preguntas permite que el equipo de ciencia de datos tenga una comprensión profunda de lo que se debe hacer.

Documentar proyectos

Un proyecto de ciencia de datos está compuesto por personas con diferentes roles, desde científicos de datos hasta ingenieros de datos, gerentes de productos, administradores de TI y más. Cuando se trabaja en un proyecto, documentar todo lo que se hace proporciona a todos en el equipo una comprensión más clara del proceso del proyecto y lo que se debe hacer a continuación.

Los proyectos de ciencia de datos no siempre serán exitosos, pero documentar cada movimiento permite aprender lecciones del proyecto y qué hacer la próxima vez para garantizar el éxito.

Las dos reglas que debes llevar contigo al documentar proyectos son:

  1. Aunque documentar ayuda a colaborar con tus empleados ahora, también colabora con los futuros empleados.
  2. Camina antes de correr. Opera tu proyecto de ciencia de datos como un trabajo de investigación. No te apresures a producir el producto final, sino construye un producto final que sea efectivo y exitoso para cumplir con el objetivo del negocio.

Compartir conocimientos

Al documentar todo, también estás proporcionando el intercambio de conocimientos en toda la empresa. El equipo de ciencia de datos tiene muchos activos valiosos en la empresa. Uno de los mayores desafíos que enfrentan muchas empresas es la producción múltiple del mismo trabajo o recurso.

Crear un intercambio de conocimientos donde todos puedan tener acceso a información como código, proyectos y modelos ahorrará a su organización mucho tiempo al no tener que reproducir lo mismo dos veces.

El intercambio de conocimientos trabaja de la mano con la documentación de tus proyectos, ya que los empleados deberían poder ver qué fuentes de datos utilizó el científico de datos, el enfoque de modelado, las versiones del entorno y más.

Versiona tu trabajo

Ahora, para adentrarnos un poco más en los elementos técnicos de los proyectos de ciencia de datos. La mayoría de los datos se almacenan como archivos planos o se pueden acceder a través de sistemas de bases de datos relacionales. Sin embargo, el mayor desafío al que se enfrentan los equipos de ciencia de datos es cuando los miembros del equipo descargan los datos sin procesar y producen su trabajo localmente sin devolver las versiones de datos intermedios a otros miembros de su equipo.

Desafortunadamente, otros miembros del equipo de ciencia de datos completarán el mismo trabajo, causando una repetición de las cargas de trabajo. Compartir tu trabajo es muy valioso, ya que les da a tus compañeros de trabajo la oportunidad de aprovechar el trabajo que has realizado, para que puedan trabajar a partir de ahí.

Todo tu trabajo debe tener versiones y ser devuelto a un sistema no local, permitiendo que otros vean los cambios y los extraigan para trabajar en ellos.

Esto se puede asegurar mediante:

  1. Usar un servidor compartido para tu equipo.
  2. Herramientas de automatización que devuelvan los archivos de datos intermedios al lugar apropiado.
  3. Utilizar herramientas de integración como Slack y GitHub, para que puedas recibir notificaciones de los cambios que se están realizando.

Pipeline de datos

Los pipelines de datos permiten el flujo de proyectos de ciencia de datos ya que los elementos de procesamiento de datos están conectados en serie, donde la salida de un elemento es la entrada del siguiente. En lugar de gastar tiempo extra ejecutando dos o más comandos para pasar de sus datos brutos al resultado final, el uso de un pipeline de datos le permite ver toda la transformación con un solo comando.

Esto no solo reducirá la cantidad de tiempo que se dedica a reconstruir su proyecto desde cero, sino que también le proporcionará una comprensión estructural de la transformación de sus datos.

Conclusión

Aunque hay otras prácticas que se pueden utilizar para garantizar un método de colaboración en equipo de ciencia de datos aún mejor. Sin embargo, estos 5, si se hacen correctamente y de manera efectiva, permitirán que su equipo progrese de manera más efectiva y productiva.

¿Quiere aprender sobre cómo automatizar su flujo de trabajo de ciencia de datos? Lea esto: Automatización en los flujos de trabajo de ciencia de datos. Nisha Arya es una científica de datos, escritora técnica independiente y gerente de comunidad en Zepes. Está particularmente interesada en brindar consejos de carrera o tutoriales de ciencia de datos y conocimientos teóricos sobre ciencia de datos. También desea explorar las diferentes formas en que la inteligencia artificial puede beneficiar la longevidad de la vida humana. Una ávida aprendiz, buscando ampliar sus conocimientos tecnológicos y habilidades de escritura, mientras ayuda a guiar a otros.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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