Cómo convertirse en un excelente analista de datos de combate

No sé si has escuchado el término "desarrollador 10x" antes, pero si no lo has hecho, es hora de considerar renunciar a tu carrera como analista. programador. Cuenta la leyenda que algunos simios son 10 veces más poderosos que sus homólogos, lo que significa que 10 veces más simios pueden reemplazar a un equipo de desarrollo de 10 personas.

En este artículo, analizaremos la ciencia de datos y lo que se necesita para convertirse en el legendario veterano 10x. La autora de este artículo se centra en el desarrollo de la minería y el procesamiento de datos, es la fundadora de PyLadies, un club para programadoras en Seattle, y pronunció un discurso de apertura en PyData Seattle 2015 sobre el estudio de la experiencia del usuario a través del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.

El texto es el siguiente

Recientemente participé en PyData Seattle (/building-intelligent-applications/) y en Deploying and Scaling Your Deep Learning Models (/deploying-deep-learning- servicios en la nube /)Reunión.

Cosas que pueden ser un talón de Aquiles:

Facilidad de uso

Costo (incluidos complementos y costos ocultos, como datos alojados)

Bloqueo del postor

Disponibilidad de idioma

Al comprender cómo implementar sus modelos, tendrá el poder de contar historias a través de sus datos y comunicarse fácilmente con sus compañeros de equipo sin importar el idioma. datos o implementarlos en entornos de producción con miles de usuarios. Esto te ayudará a convertirte en un maestro 10x porque una vez que comprendas esto, podrás crear más modelos que funcionen mejor y satisfagan a tus usuarios. Si los usuarios están contentos, los dueños de negocios también lo estarán.

Consejos para convertirse en un científico de datos 10x

Para completar este artículo, estos son algunos de los consejos más populares sobre cómo convertirse en un científico de datos 10x:

Los patrones coinciden. Esto proviene de experiencias previas con problemas similares y de darse cuenta de que puede reutilizar o modificar la solución al problema actual.

Aprenda a explicar el código a usted mismo y a los demás. Esto significa que puede utilizar una pizarra, crear/obtener código e incluso coprogramar. Acostúmbrate a hablar sobre tu código y proceso de pensamiento.

Aprenda cómo/cuándo dejar de fumar y empezar de nuevo. Si se da cuenta de que hay una mejor manera de resolver un problema, no tema empezar de nuevo. Es mejor empezar de nuevo con una mejor manera de hacerlo que implementar algo que no es ideal o no funciona bien.

Cree su propio repositorio de Gists u organice fragmentos de código a través de un repositorio en GitHub u otros servicios de alojamiento.

Finalmente, mirando el artículo completo, cómo convertirse en un científico de datos 10x y cómo depurar son en realidad el mismo tema. Se puede considerar a cada desarrollador 10x como un gurú de la depuración porque la regla es que no importa qué tan largo sea su código, lo multiplica por 10 para obtener el tiempo que lleva depurarlo. Uno de los trucos para convertirse en un buen depurador es utilizar el manejo de excepciones. Puede utilizar el depurador en el entorno de desarrollo integrado para ver el código, encontrar errores en la lógica e inspeccionar el código fuente de la biblioteca relacionado con el error a realizar. asegúrese de proporcionar lo que requiere el código.

Incluso si solo obtienes algunas inspiraciones de esta publicación de blog, felicidades, estás en camino de convertirte en un científico de datos 10x.

Por supuesto, depende de ti llegar a la meta.