هناك العديد من المقالات حول المهارات المطلوبة لتكون عالِم بيانات أو محلل بيانات جيدًا ، لكن القليل من المقالات تغطي المهارات المطلوبة للنجاح - سواء كان ذلك تقييمًا استثنائيًا للأداء أو المديح التنفيذي أو الترقية أو كل ما سبق. نقدم لكم اليوم المواد التي تود مؤلفتها أن تشارك تجربتها الشخصية كعالمة بيانات ومحلل بيانات ، وكذلك ما تعلمته من أجل تحقيق النجاح.
كنت محظوظًا: لقد عُرضت علي منصب عالم البيانات عندما لم يكن لدي أي خبرة في علوم البيانات. كيف تعاملت مع هذه المهمة هي قصة مختلفة ، وأريد أن أقول إن لدي فقط فكرة غامضة عما يفعله عالم البيانات قبل أن أتولى الوظيفة.
لقد تم تعييني للعمل في خطوط أنابيب البيانات فيما يتعلق بعملي السابق كمهندس بيانات ، حيث قمت بتطوير سوق بيانات التحليلات التنبؤية التي استخدمها مجموعة من علماء البيانات.
تضمن عامي الأول كعالم بيانات إنشاء خطوط أنابيب بيانات لتدريب نماذج التعلم الآلي وتنفيذها في الإنتاج. لقد ظللت بعيدًا عن الأضواء ولم أشارك في العديد من الاجتماعات مع أصحاب المصلحة التسويقيين الذين كانوا المستخدمين النهائيين للنماذج.
في سنتي الثانية في الشركة ، غادر مدير معالجة البيانات وتحليلها المسؤول عن التسويق. منذ ذلك الحين ، أصبحت بطلاً وشاركت بنشاط أكبر في تطوير النماذج ومناقشة المواعيد النهائية للمشروع.
أثناء تواصلي مع أصحاب المصلحة ، أدركت أن علم البيانات مفهوم غامض سمع عنه الناس ، لكنهم لا يفهمونه تمامًا ، خاصة عندما يتعلق الأمر بالإدارة العليا.
لقد قمت ببناء أكثر من مائة نموذج ، ولكن تم استخدام ثلثها فقط لأنني لم أكن أعرف كيفية إظهار قيمتها ، على الرغم من حقيقة أن النماذج كانت مطلوبة في المقام الأول عن طريق التسويق.
قضى أحد أعضاء فريقي شهورًا في تطوير نموذج شعرت الإدارة العليا أنه سيظهر قيمة فريق عالم البيانات. كانت الفكرة هي توسيع هذا النموذج ليشمل المنظمة بأكملها بمجرد تطويره وتشجيع فرق التسويق على تطبيقه.
تبين أن هذا كان فشلًا تامًا ، لأنه لم يفهم أحد ما هو نموذج التعلم الآلي ولم يستطع فهم قيمة تطبيقه. في النهاية ، ضاعت شهور على ما لا يريده أحد.
من مثل هذه المواقف ، تعلمت دروسًا معينة سأقدمها أدناه.
, , -
1. , .
أثناء مقابلة شركتك ، اسأل عن ثقافة البيانات وعدد نماذج التعلم الآلي المعتمدة والمستخدمة في صنع القرار. اسأل عن أمثلة. اكتشف ما إذا كان قد تم إعداد البنية الأساسية للبيانات لديك لبدء النمذجة. إذا كنت تقضي 90٪ من وقتك في محاولة سحب البيانات الأولية وتنظيفها ، فلن يكون لديك سوى القليل من الوقت أو لن يكون لديك وقت لبناء أي نماذج لإثبات قيمتك كعالم بيانات. كن حذرًا إذا كانت هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها تعيينك كعالم بيانات. يمكن أن يكون هذا جيدًا وسيئًا ، اعتمادًا على ثقافة البيانات. قد تواجه الكثير من المقاومة عند تنفيذ النموذج إذا قامت الإدارة العليا بتعيين عالم بيانات لمجرد أن الشركة تريد أن تُعرف باسمباستخدام Data Science لاتخاذ قرارات أفضل ، ولكن ليس لديه فكرة عما يعنيه ذلك حقًا. بالإضافة إلى ذلك ، إذا وجدت شركة تعتمد على البيانات ، فسوف تنمو معها.
2. تعرف على البيانات ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPI).
في البداية ، ذكرت أنني كمهندس بيانات أنشأت سوق بيانات تحليلية لفريق عالم البيانات. بعد أن أصبحت عالم بيانات بنفسي ، تمكنت من العثور على فرص جديدة زادت من دقة النماذج لأنني عملت بشكل مكثف مع البيانات الأولية في منصب سابق.
من خلال تقديم نتائج إحدى حملاتنا ، تمكنت من عرض النماذج التي تولد معدلات تحويل أعلى (كنسبة مئوية) ، ثم تم قياس أحد مؤشرات الأداء الرئيسية. أظهر هذا قيمة نموذج أداء الأعمال الذي يمكن أن يرتبط به التسويق.
3. ضمان قبول النموذج من خلال إظهار قيمته لأصحاب المصلحة
لن تنجح أبدًا كعالم بيانات إذا لم يستخدم أصحاب المصلحة نماذجك مطلقًا لاتخاذ قرارات العمل. تتمثل إحدى طرق ضمان قبول النموذج في العثور على نقطة الألم في العمل وإظهار كيف يمكن أن يساعد النموذج.
بعد التحدث إلى فريق المبيعات لدينا ، أدركت أن ممثلين اثنين يعملان بدوام كامل ، ويفحصان يدويًا ملايين المستخدمين في قاعدة بيانات الشركة لتحديد مستخدمي الترخيص الفردي الذين من المرجح أن يتحولوا إلى تراخيص الفريق. استخدم التحديد مجموعة من المعايير ، لكن التحديد كان مضيعة للوقت لأن المندوبين نظروا إلى مستخدم واحد في كل مرة. باستخدام النموذج الذي طورته ، كان المندوبون قادرين على اختيار المستخدمين الذين لديهم أعلى احتمالية لشراء ترخيص فريق وزيادة احتمالية التحويلات في وقت أقل. أدى ذلك إلى استخدام أكثر كفاءة للوقت من خلال تحسين معدلات التحويل لمؤشرات الأداء الرئيسية التي قد يرتبط بها فريق المبيعات.
مرت عدة سنوات ، وقمت بتطوير نفس النماذج بشكل متكرر وشعرت أنني لم أعد أتعلم أي شيء جديد. قررت البحث عن وظيفة أخرى وانتهى بي الأمر بالحصول على وظيفة محلل بيانات. لا يمكن أن يكون الاختلاف في المسؤوليات أكثر أهمية مقارنة عندما كنت عالم بيانات ، على الرغم من أنني عدت إلى التسويق.
كانت هذه هي المرة الأولى التي أقوم فيها بتحليل تجارب A / B ووجدت كل شيءالطرق التي يمكن أن تسوء بها التجربة. كعالم بيانات ، لم أعمل على اختبار A / B على الإطلاق ، لأنه كان محجوزًا للفريق التجريبي. لقد عملت على مجموعة واسعة من دراسات التحليلات التي تأثرت بالتسويق ، من زيادة معدلات التحويل الممتازة إلى مشاركة المستخدم ومنع الاضطراب. لقد تعلمت العديد من الطرق المختلفة للنظر إلى البيانات وقضيت الكثير من الوقت في تجميع النتائج وتقديمها إلى أصحاب المصلحة والإدارة العليا. بصفتي عالم بيانات ، عملت في الغالب على نوع واحد من النماذج ونادراً ما ألقيت محاضرات. تقدم سريعًا لبضع سنوات وانتقل إلى المهارات التي تعلمتها لأكون محللاً ناجحًا.
المهارات التي تعلمتها لأصبح محلل بيانات ناجحًا
1. تعلم كيفية إخبار القصص بالبيانات
لا تنظر إلى مؤشرات الأداء الرئيسية بمعزل عن غيرها. اربطهم ، انظر إلى العمل ككل. سيسمح لك ذلك بتحديد المناطق التي تؤثر على بعضها البعض. تنظر الإدارة العليا إلى العمل من خلال عدسة ، ويتم ملاحظة الشخص الذي يُظهر هذه المهارة عندما يحين وقت اتخاذ قرار بشأن الترقية.
2.
قدم أفكارًا قابلة للتنفيذ زود الشركة بأفكار قابلة للتنفيذ لحل مشكلة ما. بل من الأفضل أن تقترح حلاً بشكل استباقي قبل أن يُقال بالفعل أنك تتعامل مع المشكلة الأساسية.
على سبيل المثال ، إذا كنت ستقول لأحد المسوقين ، "لقد لاحظت أن عدد زوار موقع الويب يتناقص على أساس شهري مؤخرًا".... هذا هو الاتجاه الذي ربما لاحظوه على لوحة القيادة ولم تتوصل إلى أي حل قيم كمحلل لأنك ادعت فقط الملاحظة.
بدلاً من ذلك ، قم بدراسة البيانات للعثور على السبب واقتراح حل. وأفضل مثال تسويقي هو: "لقد لاحظت أن لدينا انخفاضًا في عدد زوار موقعنا مؤخرًا. لقد وجدت أن البحث العضوي كان مصدر المشكلة ، بسبب التغييرات الأخيرة التي أدت إلى انخفاض تصنيفات بحث Google " . يوضح هذا النهج أنك تتبعت مؤشرات الأداء الرئيسية للشركة ، ولاحظت حدوث تغيير ، وحققت في السبب ، وقدمت حلاً للمشكلة.
3. كن مستشارًا موثوقًا به
يجب أن تكون أول شخص يلجأ إليه أصحاب المصلحة للحصول على إرشادات أو أسئلة حول خط العمل الذي تدعمه. لا يوجد طريق مختصر لأن إظهار هذه القدرات يستغرق وقتًا. المفتاح هو تقديم تحليل عالي الجودة باستمرار بأقل قدر من الأخطاء. أي خطأ في التقدير سيكلفك نقاط مصداقية ، لأنه في المرة القادمة التي ترسل فيها تحليلًا ، قد يتساءل الناس: إذا كنت مخطئًا في المرة الأخيرة ، هل يمكن أن تكون مخطئًا هذه المرة أيضًا؟ ... دائما تحقق مرتين من عملك. لا يضر أيضًا أن تطلب من مديرك أو زميلك إلقاء نظرة على أرقامك قبل إرسالها إذا كان لديك أي شكوك حول تحليلك.
4.
مرة أخرى ، لا يوجد طريق مختصر لتعلم التواصل الفعال. يستغرق الأمر تدريبًا ، وبمرور الوقت ستتحسن فيه. المفتاح هو تحديد النقاط الرئيسية لما تريد القيام به والتوصية بأي إجراءات ، نتيجة لتحليلك ، يمكن لأصحاب المصلحة اتخاذها لتحسين الأعمال. كلما كنت في أعلى سلم الشركات ، زادت أهمية مهارات الاتصال. يعد توصيل النتائج المعقدة مهارة مهمة يجب إظهارها. قضيت سنوات في تعلم أسرار النجاح كعالم بيانات ومحلل بيانات. يعرف الناس النجاح بطرق مختلفة. أن يوصف بالمحلل "المذهل" و "النجم" هو النجاح في عيني. الآن بعد أن تعرفت على هذه الأسرار ، أتمنى أن يقودك طريقك إلى النجاح بشكل أسرع ،كيف تعرفه.
ولجعل طريقك للنجاح أسرع ، احتفظ برمز HABR الترويجي ، والذي يمكنك بموجبه الحصول على 10٪ إضافية للخصم الموضح على اللافتة.
- المعسكر التدريبي عبر الإنترنت لعلوم البيانات
- تدريب مهنة محلل البيانات من الصفر
- المعسكر التدريبي لتحليلات البيانات على الإنترنت
- تدريس مهنة علوم البيانات من الصفر
- دورة بايثون لتطوير الويب
المزيد من الدورات