项目管理和数据科学
多年来 由于数据科学家拥有技术和非技术技能的结合，他们获得了巨大的价值，并且随着需求的增加，数据专业人员必须能够继续发展他们的技能组合以保持相关性。 您知道吗，雇主正在寻找具有项目管理技能的数据专业人员？这是因为项目管理和数据科学方面的技能相互支持，使数据专业人员能够更有效地与利益相关者合作，以解决业务问题、实施解决方案和监控结果。 今天的数据科学家必须敏捷，能够创造性地解决问题并从数据中找到有意义的见解。随着沟通和项目管理技能成为理想的数据科学候选人的基本特征，了解项目管理和数据科学如何协同工作并可以帮助您成为更有效的数据专业人员非常重要。 项目经理的职责是什么？ 项目经理有信心与相关和不断变化的利益相关者联络，并负责通过启动、规划 设计 控制和定义要使用的项目步骤/工具。并通过监控团队 任务和流程来确保项目的成功完成。目标执行。项目经理能够识别可直接影响企业成功运营的关键风险，并且他们有能力在项目的整个生命周期中不断监控、衡量和最小化这些风险。 项目经理促进团队合作、问责制，并为不同的团队成员提供协作和规划如何实 阿曼电话号码表 现成果的机会。除了最大限度地降低与项目或现有业务运营相关的风险外，项目经理通常还具有特定领域的领域知识，拥有强大的批判性思维、时间管理和沟通技巧，并了解在工作时与利益相关者保持透明以管理期望的重要性以达到预期的结果。 今天，项目经理可以根据客户偏好、预算、项目类型或规模等使用许多不同的数字工具、技术和框架，但在任何行业工作的项目经理的核心职责始终包括： 利益相关者联络 活动计划和排序 时间估计 成本估算/预算编制 资源管理 风险分析/问题解决 流程优化/。
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测试 团队领导 更换管理层 监控和报告项目进度和绩效 质量控制 项目交付 可用于数据科学项目的项目管理工具和技术 数据科学在很大程度上依赖于项目管理技术、工具和方法来成功实现可交付成果、优化流程并随着时间的推移快速跟踪业务和团队绩效。 为了减少可交付成果的差异并确保良好的投资回报，在执行数据科学项目时必须使用先进的项目管理工具。下面介绍一下当今数据专业人士常用的几个项目管理工具/框架： 敏捷/Scrum——随着项目的展开，灵活和迭代的敏捷框架使团队能够确定优先级并响应快节奏数据科学项目不断变化和不可预测的性质。这个基于结果的过程包括以下步骤、调整和重复，直到达到期望/最佳/最近设定的结果。 Scrum 框架是最流行的敏捷方法之一。这允许通过积压和短周期或冲刺在小型、自我管理的团队中进行快速开发和测试。
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