क्रियाओं को स्वीकार करता है: सुनना प्रमुख है।

पिछले दो दशकों से डेटा साइंस बढ़ रहा है। क्या प्रचार कुछ और दशकों तक जारी रहेगा? या शायद यह एक नए क्षेत्र में तब्दील हो जाएगा? आगे उप-श्रेणियों में विभाजित किया गया?

मुझे लगता है कि यह जारी है। पालन ​​करने की दिशा व्यवसाय-आवश्यकता पर निर्भर है। चाल समझ रही है कि डेटा और इसके समाधान व्यवसाय की आवश्यकता के साथ कैसे संरेखित कर सकते हैं। व्यवसाय को समझने के साथ ही डिजाइनिंग समाधान के लिए व्यवसाय संचालित विश्लेषणात्मक आधार होना आवश्यक है। यहाँ वह जगह है जहाँ सहानुभूति हमें व्यावसायिक मूल्य को अधिकतम करने में सुनने की शक्ति दिखाती है।

आइए इस परिदृश्य पर एक नज़र डालें, जहां प्राथमिकता x (BS_x) के साथ एक व्यापार रणनीतिकार, y (DE_marketing) और डेटा वैज्ञानिक (DS_i) में डोमेन-विशेषज्ञ के साथ सहयोग करता है। डेटा साइंटिस्ट के करियर के स्टेज पर, DS_i यूनिकॉर्न की स्थिति तक नहीं पहुंचा है।

यूनिकॉर्न = डोमेन विशेषज्ञता और सांख्यिकी / गणित और प्रोग्रामिंग

इस स्थिति में डेटा साइंटिस्ट दोनों को, व्यापार रणनीतिकार और डोमेन विशेषज्ञ को गहराई से सुनने से काफी फायदा होगा, जब उपकरण और डेटा का उपयोग करने का निर्णय लेते हैं। यह सुनने के बाद अनुसंधान, प्रारंभिक डिजाइन के कार्यान्वयन और टीम के लिए एक संक्षिप्त संचार होगा। प्रतिक्रिया का आग्रह किए बिना, प्रारंभिक नींव कई अप्रासंगिक खरगोश छेद हो सकती है और दुर्भाग्य से वरिष्ठ नेतृत्व से निराशा हो सकती है।

अनुवर्ती कहानी में, हम एक उदाहरण देखेंगे कि मैंने उस में भाग लिया है जिसने मुझे सिखाया है कि हम अपने निर्णय को लागू करने के लिए कैसे प्रक्रिया अपनाते हैं, यह निर्णय जितना ही महत्वपूर्ण है।

जैसे "नागरिक डेटा वैज्ञानिक" शब्द पर जोर दिया गया कि डेटा विश्लेषण कैसे मात्रात्मक प्रथाओं में महत्वपूर्ण सोच रखने के लिए एक आवश्यक कौशल बन रहा है, मुझे संदेह है कि हर डेटा वैज्ञानिक समय-समय पर "नागरिक निर्णय वैज्ञानिक" टोपी पहनेंगे।