Ayuda a los científicos de datos a desarrollar habilidades blandas

Sin buenas habilidades blandas, los científicos de datos pueden hacer mucho trabajo de alta calidad que carece de impacto. Los científicos de datos necesitan vender sus análisis a los líderes empresariales mediante la creación y el fomento de relaciones y estrategias de comunicación efectivas.

La comunicación analítica no se trata solo de buenas visualizaciones, sino que desarrolla un argumento convincente y una explicación de por qué el resultado analítico proporciona un valor comercial legítimo.

Por eso, se deben proporcionar herramientas suficientes para permitir que los científicos de datos aprovechen el avance de las tecnologías. Dado que la nube es omnipresente, los equipos pueden aprovechar GPU (unidades de procesamiento gráfico) y procesadores avanzados adicionales para ejecutar algoritmos profundos o ejecutar una lógica informática paralela masiva. Habilitar dichos recursos computacionales a pedido, que ayudarán en gran medida a capacitar modelos efectivos y experimentar con diferentes algoritmos.

Crear, racionalizar datos y canalizaciones de aprendizaje automático

Estas tuberías permiten funciones de prueba y despliegue en modelos de aprendizaje automático. Facilite la ejecución de múltiples algoritmos, despliegue de modelos en entornos de prueba / producción, integre el desarrollo del modelo con el resto del marco de lanzamiento de software y monitoree los modelos para su rendimiento y precisión. Estos son aspectos esenciales pero mecánicos de un ciclo de vida de desarrollo de software que tienden a tomar más tiempo del necesario para crear e identificar algoritmos apropiados de aprendizaje automático.

Conozca las aspiraciones profesionales de los científicos de datos

Finalmente, reconozca que la satisfacción laboral entre los científicos de datos es un problema continuo. Los datos de su compañía indican que uno de cada tres científicos de datos tendrá un nuevo rol en el próximo año.

Para abordar esto, las empresas deberían centrarse en apoyar a los científicos de datos en sus esfuerzos por demostrar el impacto comercial de su trabajo, y considerar cómo sus estructuras organizativas fomentan el desarrollo profesional de un científico de datos.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.