Содержание
Перейти к ключевому разделу
- Ключевые черты подчеркнуть при создании команды по науке о данных
- Как Майк способствует сотрудничеству между учеными данных, заинтересованными сторонами бизнеса и инженерами?
- Стратегии, что Майк, считает наиболее эффективным для управления и масштабирования научно -научных групп
Майк Чжоу является признанным экспертом в области машинного обучения и искусственного интеллекта, известный своей способностью разрабатывать интеллектуальные системы, которые приводят к успеху в бизнесе. Благодаря сильному образованию в области математики, инженерии и науки о данных, Майк возглавил новаторские инициативы по ИИ, в том числе разработку наиболее передового решения для клиентов, ориентированного на клиента, в индустрии управления дебиторской задолженностью. Его стиль лидерства сосредоточен на создании научных групп мирового уровня, содействии сотрудничеству между техническими и заинтересованными сторонами бизнеса и обеспечении того, чтобы идеи, управляемые искусственным интеллектом, стимулировали реальные результаты.
В этом интервью Майк делится своим подходом к созданию и растущей науке о данных, объединяя технические знания с деловой хваткой и создавая культуру экспериментов и инноваций. Майк предлагает проницательные советы для лидеров в развивающемся ландшафте принятия решений, основанных на данных, от ключевых характеристик, которые он ищет, в высокоэффективных талантах до стратегий согласования усилий по ИИ с более широкими целями компании.
Ключевые черты подчеркнуть при создании команды по науке о данных
При сборке научно -научной группы необходимо обратить внимание на определенные качества, которые уравновешивают техническую хватку с бизнесом. Интеллектуальная мощность — это критическое качество, которое стало более важным с появлением решений искусственного интеллекта. Хотя это правда, что многие люди обладают ноу-хау науки о данных, не каждый может решить неизвестные проблемы с изяществом. Кроме того, неумолимое любопытство является признанной чертой в кандидатах, так как он часто коррелирует с достижением исключительных результатов с помощью инновационных методов, особенно в области науки, основанной на исследованиях.
Наконец, в то время как не каждый член команды должен преуспеть в рассказывании историй, сочетание людей, которые могут эффективно сообщать о сложных концепциях и защищать науку о данных, имеет решающее значение для содействия сотрудничеству и повышения видимости их работы
Ознакомьтесь с эффективным руководством Allinsider по мощным инструментам по науке о данных (2025 Edition) и узнайте о том, какие инструменты для передачи данных лучше всего подходят для вашего бизнеса.
Как Майк способствует сотрудничеству между учеными данных, заинтересованными сторонами бизнеса и инженерами?
На разных должностях на протяжении всей своей карьеры он имел опыт работы в условиях, где ученые -данные работали автономно, а также в командах, командах или даже в племенах. Лучшая структура сильно варьируется в зависимости от контекста. Лидерство и руководство, а также отдельные участники должны разделять общее понимание целей. Он также отметил успех координации как денежных, так и неденежных стимулов, чтобы коммерческие и технические команды сотрудничали с тем, чтобы получить максимальную отдачу от своей организации.
В зависимости от уровня влияния технического персонала на коммерческие результаты, можно было бы координировать их схемы стимулирования с схемами коммерческих заинтересованных сторон. Кроме того, создание межфункциональных команд важно, просят членов из всех отдела воспринимать себя как общую команду к общей цели.
Стратегии, что Майк, считает наиболее эффективным для управления и масштабирования научно -научных групп
Процессы часто упускаются из виду, особенно группами технического развития, которые склонны обходить определение процессов и документации, застрявших в здании. Но важно сначала внедрить правильные процессы, прежде чем команда быстро увеличится. Были наблюдения, что небольшие команды могут работать довольно хорошо, но начинают испытывать трудности с эффективностью, как только они станут больше. Также необходимо сбалансировать количество времени, потраченного на настройку и процесс инфраструктуры.
Как правило, лучше всего привлечь новых участников в команду только после того, как введены соответствующие процессы, поэтому они могут эффективно работать, не в зависимости от конкретного опыта некоторых из первоначальных членов команды. Этот разрыв в знаниях и различных стилях работы может помешать масштабированным командам раскрыть свой потенциал. Наличие процессов для новых членов команды может помочь им стать интегрированными в оперативный ритм команды. Кроме того, структура лидерства также важна в этом сценарии.
Четкая структура лидерства является ключом к успешному масштабированию высокоэффективной команды. Это идеально подходит для набора линейных менеджеров с высоким уровнем опыта в их дисциплине. Менеджеры, которые существуют в качестве координаторов проекта без технических навыков или опыта, чтобы руководить командой, как правило, менее продуктивны, чем те, кто обладает техническим опытом и опытом в инновациях. Когда это возможно, внутренние кандидаты готовятся к руководящим должностям.