J'ai assumé des rôles et des responsabilités très différents tout en exerçant mes fonctions de science des données d'entreprise. Non seulement ils m'ont beaucoup exposé sur la science des données, mais ils m'ont aussi appris à gérer mes managers.
Je me souviens très bien d'un des rôles. Rapporté à une personne qui n'avait jamais réalisé de projet de science des données auparavant ou dirigé une équipe de science des données. C'était une bonne personne et un bon gestionnaire dans d'autres contextes, mais au mauvais endroit pour diriger une équipe de science des données (au moins temporairement). La plupart de son expérience avant de prendre ce poste était dans les ventes. Certaines des alternatives pour gérer les personnes qui ont travaillé pour lui dans le passé ne fonctionneront pas dans cette configuration.
Par exemple, nous avions 2 réunions d'équipe dans une semaine, où chacun de nous a informé le reste de l'équipe sur ce sur quoi nous travaillons et quel est le plan pour le reste de la semaine. Au-delà de ces, il y a eu des mises à jour individuelles et des mises à jour associées au projet. La plupart d'entre nous ne comprenaient pas les objectifs de ces missions hebdomadaires..
La situation que j'ai décrite n'est certainement pas unique. Cela se produirait dans toutes les institutions essayant de déterminer une équipe de science des données ou essayant de transférer certains de leurs meilleurs travailleurs à d'autres rôles pour diriger des unités de science des données. Pour cela, J'ai pensé partager quelques conseils pour les personnes qui font ces transitions. Ces conseils devraient vous aider à devenir un meilleur gestionnaire de la science des données, si vous n'avez jamais été dans une configuration de science des données auparavant.
Faire partie du cycle de vie complet du projet d'analyse / science des données:
Rien ne vaut ce conseil. Peu importe les recherches que vous pouvez obtenir de l'expérience que vous obtenez en faisant partie de l'équipe chargée du projet. Vous comprendrez pourquoi l'analyse marketing à un potentiel peut parfois être difficile et cela peut prendre des mois avant que le client vous donne une chance équitable. Cela vous aidera également à comprendre pourquoi le nettoyage des données peut prendre, ce qui semble être une éternité de l'extérieur. En même temps, la mise en œuvre d'une solution d'analyse peut vous apporter sa propre part d'apprentissage: Quels sont les obstacles que vous pouvez trouver? Pourquoi avez-vous besoin d'être paranoïaque pour bien faire les choses ??
S'il y a une astuce que vous voulez obtenir de ce post, prends juste ça. Vous ne pouvez pas diriger efficacement une équipe de science des données tant que le temps ne s'est pas écoulé (de préférence pratique) travailler soi-même sur un projet..
Comprendre le paysage de la science des données:
Bien que le premier conseil vous aide à approfondir le sujet, vous devez également comprendre l'étendue du sujet. C'est ce qui différencie un bon gestionnaire d'un brillant analyste.. en tant que gestionnaire, vous devez comprendre quel outil et quelle solution sont les meilleurs pour quel type de problème.
Les données exigent-elles une solution Big Data? Ou est-ce qu'une méthode traditionnelle de science des données fonctionne? Continuez-vous à automatiser les rapports dans Excel ou passez-vous à des outils comme QlikView ou Tableau? Ce sont quelques-unes des questions auxquelles vous serez confronté en tant que manager et les décisions que vous prendrez auront un impact sur les membres de votre équipe et sur la façon dont ils passent leur temps..
Ce post peut être un bon point de départ.
Devenez génial dans la pensée structurée:
C'est presque un fait: vous ne pouvez pas être un bon gestionnaire d'analyse si vous n'êtes pas doué pour la pensée structurée. En tant qu'analyste, censé structurer les problèmes non structurés. en tant que gestionnaire, devrait exceller dans la mise en place de la structure, en quelques minutes. Vous entreriez dans des réunions qui manqueraient de structure et n'en profiteraient que, si vous avez la capacité de structurer la discussion.
Ces articles peuvent vous aider à améliorer la pensée structurée: L'art de la pensée structurée, Outils pour conduire une pensée structurée
Améliorez vos compétences en narration (soutenu par des données):
En tant que responsable de la science des données, censé expliquer les histoires basées sur les données. L'attente de base est d'être bon pour communiquer vos pensées.. Un bon gestionnaire doit être capable de visualiser efficacement les données et de les présenter de manière à raconter une histoire cohérente. Voici quelques exemples pour faire réfléchir votre cerveau:
- Si vous devez comprendre les distributions régionales de votre produit, Quelle est la meilleure façon de le comprendre? Tableau de pénétration par régions? Par grappes? Ou simplement dessiner une carte thermique superposée à la carte géographique?
- Quelle est la meilleure façon de montrer comment les ventes ont changé en 15 groupes par rapport à l'année dernière?
Mieux vous vous familiarisez avec la narration, mieux ce sera pour votre équipe de commercialiser les solutions.
Définissez votre propre plan d'apprentissage et votre agenda et partagez-les avec votre équipe:
Si vous assumez un rôle d'administrateur en science des données, a beaucoup à apprendre dans les prochains jours. La meilleure façon de le faire est de créer un plan d'apprentissage et de le partager avec votre équipe.. Cela les aidera non seulement à comprendre ce que vous savez déjà et ce que vous ne savez pas, mais aussi communiquer que vous êtes prêt à apprendre le sujet.
Vous pouvez également demander aux membres de l'équipe de créer leur plan d'apprentissage et de le partager avec le groupe et organiser des sessions hebdomadaires de partage des connaissances avec les équipes pour partager leur apprentissage. / vivre.
Remarques finales:
Que pensez-vous de ces conseils? Êtes-vous prêt à passer à travers la gestion d'une équipe d'analystes ou de data scientists ?? Si vous avez plus de conseils de votre expérience, n'hésitez pas à les partager à travers les commentaires ci-dessous.
Source de l'image: Blog iNostix
