„Eksperimentalams dažnai reikia pagalbos, analizuojant duomenis. Štai kaip užtikrinti, kad jūsų bendradarbiavimas būtų produktyvus.
Duomenų mokslas vis labiau tampa neatsiejama tyrimų dalimi. Tačiau duomenų mokslininkai gali dėvėti daugybę skrybėlių: tarpdisciplininio vertėjo, programinės įrangos inžinieriaus, projektų vadovo ir kt. Atlikti visus šiuos vaidmenis yra pakankamai sudėtinga; tačiau šį sunkumą gali sustiprinti skirtingi lūkesčiai ir, tiesą sakant, nepakankamas duomenų mokslininkų indėlio įvertinimas.
Pavyzdžiui, nors mūsų pagrindinis vaidmuo yra duomenų analizė, mokslininkai dažnai kreipiasi į duomenų mokslininkus, kad padėtų rinkti duomenis ir ginčytis bei kurti programinę įrangą. Nors tam tikra prasme tai yra „techninis“ darbas, kurį gali atlikti tik duomenų mokslininkas, galvojant apie jį, kaip tokį, neatsižvelgiama į jo gilų ryšį su atkuriamais tyrimais. Darbas taip pat apima duomenų valdymo, projektų dokumentacijos ir geriausios praktikos laikymosi elementus. Vien tik projekto techninių reikalavimų pabrėžimas gali paskatinti bendradarbius vertinti darbą, kaip sandorį, o ne kaip partnerystę. Šis nesusipratimas savo ruožtu sudaro kliūtis komunikacijai, projektų valdymui ir atkuriamumui.
Kaip duomenų mokslininkai, turintys kolektyvinę 17 metų patirtį, įgyvendinant daugybę tarpdisciplininių projektų, iš pirmų lūpų matėme, kas veikia ir kas neveikia bendradarbiaujant. Čia siūlome patarimų, kaip darbinius santykius padaryti produktyvesnius ir naudingesnius. Mūsų kolegoms duomenų mokslininkams: taip pasiekiame pusiausvyrą. Plačiajai auditorijai: tai yra duomenų mokslo dalys, su kuriomis turėtų įsitraukti visi komandos nariai.
1. Sukurkite komunikacijos planą
Nustatykite ribas ir normas, kaip vyks bendravimas. Ar nariai nori susitikti virtualiai ar asmeniškai? Kada, kaip dažnai ir kokioje platformoje jie turėtų susitikti? Nuspręskite, kaip įrašysite užduotis, projekto istoriją ir sprendimus. Įsitikinkite, kad visi komandos nariai turi prieigą prie projekto įrašų, kad visi žinotų apie projekto būseną ir tikslus. Ir nustatykite visus apribojimus dėl IT politikos ar privatumo problemų. Pavyzdžiui, daugelis JAV vyriausybinių agentūrų apriboja darbuotojus tik patvirtintu programinės įrangos įrankių sąrašu.
2. Bendraukite atvirai
Stenkitės daugiau bendrauti, įtraukdami visus į komunikaciją ir padarydami projekto saugyklas prieinamas visiems komandos nariams. Įtraukite bendradarbius į technines detales, net jei jie nėra tiesiogiai atsakingi už šiuos projekto aspektus.
3. Išmokite kalbų
Įvairios disciplinos tam pačiam terminui gali suteikti labai skirtingas reikšmes. Pavyzdžiui, „žemėlapis“ geografams, genetikams ir duomenų bazių inžinieriams reiškia skirtingus dalykus. Iškilus neatitikimams, paprašykite paaiškinimo. Sužinokite apie kitas savo komandos disciplinas ir būkite pasirengę mokytis jų žargono bei metodų.
4. Skatinkite klausimus
Klausimai iš žmonių, nepriklausančių jūsų domenui, gali atskleisti svarbius darbo eigos sunkumus, atskleisti nesusipratimus arba atskleisti naujų klausimų. Neleiskite klausimams užsitęsti; Jei jums reikia laiko apsvarstyti atsakymą, pripažinkite, kad jis buvo paklaustas, ir tęskite. Su pagarba spręskite visus klausimus.
5. Bendraukite kūrybiškai
Diagramos, ekrano kopijos, procesų aprašymai ir suvestinė statistika gali būti vienijanti kalba komandos nariams ir pabrėžti didesnį vaizdą, išvengiant nereikalingų detalių. Naudokite juos, kai galite.
6. Nustatykite laiko juostą
Prieš pradėdami tyrimą, nustatykite bendradarbiavimo tikslus ir numatomus rezultatus. Kaip komanda sukurkite projekto laiko juostą su konkrečiais etapais, skirdami laiko projektui nustatyti ir duomenims ištirti. Prieš tęsdami įsitikinkite, kad visi komandos nariai žinos apie laiko juostą ir išspręskite visus susirūpinimą keliančius klausimus.
7. Venkite „apimties slinkimo“
Viena iš galimų bendradarbiavimo kliūčių yra ta, kad projekto apimtis gali lengvai išsiplėsti. Kad to išvengtumėte, atsiradus naujoms idėjoms, kartu nuspręskite, ar nauja užduotis padės pasiekti pradinį tikslą. Jums gali tekti atidėti idėją į šalį, kad išliktumėte prie tikslo. Galbūt ši idėja yra kito bendradarbiavimo ar dotacijos paraiškos šaltinis. Aiški raudona vėliava yra klausimas: „Žinai, kas būtų puiku?"
8. Duomenų saugojimo ir platinimo planas
Iš anksto susitarkite, kaip ir kur komanda bendrins failus. Tai gali būti jūsų serveriai, saugykla debesyje, bendrai naudojamos dokumentų redagavimo platformos, versijų valdymo platformos arba jų derinys. Kiekvienas turi turėti atitinkamą prieigos lygį. Jei yra tikimybė, kad projektas sukurs kodą ar duomenis viešam naudojimui, parenkite rašytinį ilgalaikio saugojimo, platinimo, priežiūros ir archyvavimo planą. Iš anksto aptarkite licencijavimą.
9. Pirmenybę teikite atkuriamumui
Sukurkite duomenų apdorojimo vamzdyną, apimantį nuo neapdorotų duomenų iki galutinės išvesties, vengiant, sunkiai atkuriamų, grafinių sąsajų ar ad hoc veiksmų, kai tik įmanoma, imkitės užkoduotų alternatyvų, parašytų tokiomis kalbomis, kaip Python, R ir Bash. Naudokite versijų valdymo sistemą, pvz., git, norėdami stebėti projekto failų pakeitimus, ir aplinkos tvarkyklę, pvz., conda, norėdami sekti programinės įrangos versijas.
10. Viską dokumentuoti
Būkite aktyvūs dokumentuodami techninius veiksmus. Prieš pradėdami, parašykite dokumentacijos projektą, kuris atspindėtų jūsų planą. Vykdydami procesą, redaguokite ir išplėskite dokumentus, kad paaiškintumėte išsamią informaciją. Pasibaigus projektui, tvarkykite dokumentus, kad jie būtų nuoroda. Rašykite paprasta kalba ir naudokite kuo mažiau žargono. Jei turite naudoti žargoną, apibrėžkite jį.
11. Sukurkite leidybos planą
Nors negalite iš anksto numatyti visų projekto rezultatų, kuo anksčiau aptarkite priskyrimo, autorystės ir publikavimo pareigas. Šis aiškumas yra atskaitos taškas iš naujo įvertinti dalyvių vaidmenis, jei pasikeičia projekto kryptis.
12. Priimk kūrybiškumą
Bendradarbiavimas su, įvairaus išsilavinimo ir įgūdžių turinčiais, žmonėmis dažnai skatina kūrybiškumą. Būkite atviri idėjoms, tačiau būkite pasiruošę jas palikti antroje pusėje arba atmesti, jei jos neatitinka projekto apimties ir laiko juostos. Dirbant su domenų ekspertais individualių konsultacijų sesijose, inkubatorių projektuose ir momentinėse duomenų analizės sesijose dažnai atsiranda naujų duomenų šaltinių arba, pavyzdžiui, galimų modeliavimo programų. Daugiau, nei kelių mūsų dabartinių dotacijų projektų šaknys iš pradžių buvo improvizacinės pratybos.
13. Pasidalinkite žiniomis
Disciplinos yra didžiulės, todėl norint, kad projektas būtų pagreitintas ir įnašai būtų teisingi, svarbu žinoti, kada pasikliauti kitų patirtimi. Šios pusiausvyros užtikrinimas ypač svarbus projektų infrastruktūroje. Pavyzdžiui, ne visiems reikia rašyti ar paleisti kodą, tačiau išmokus naudotis techninėmis platformomis, tokiomis, kaip kodų saugyklos ar duomenų saugykla, o ne pasikliauti kitais, tai darant, darbo krūvis subalansuojamas. Jei bendradarbiai nori įsitraukti į technines detales arba jei projektas jiems bus perduotas ilgainiui, duomenų mokslininkams gali tekti mokyti ir bendradarbius.
14. Sustokite grakščiai
Atpažinkite, kada projektas buvo įgyvendintas, nesvarbu, ar jis buvo sėkmingas, ar ne. Nuolatinės darbo užklausos, pavyzdžiui, naujos analizės, dažnai nevienodai sveria už projekto infrastruktūrą atsakingus asmenis. Jei projektas nepasiekė užsibrėžtų tikslų, ieškokite sidabro pamušalo: tai nereiškia, kad nepavyks, jei yra įžvalgų, rezultatų ar naujų tyrimų krypčių. Visų pirma gerbkite laiko juostą ir tai, kad jūs ir jūsų bendradarbiai turite kitų pareigų.
Tarpdisciplininis bendradarbiavimas, integruojantis duomenų mokslą, gali būti sudėtingas, tačiau mes nustatėme, kad šios gairės yra veiksmingos. Daugelis apima įgūdžių, kuriuos galite išvystyti ir patobulinti, laikui bėgant. Apgalvotas bendravimas, kruopštus projektų organizavimas ir teisingi darbo santykiai paverčia projektus tikru bendradarbiavimu, duodančiu mokslinius tyrimus, kurie kitu atveju nebūtų įmanomi." [1]
1. Fourteen things you need to know about collaborating with data scientists, By Michele Tobias, Nick Ulle & Tyler Shoemaker. Nature.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą