Avis des lecteurs
Résumé:Le livre 'Data Science : Create Teams That Ask the Right Questions » offre de précieuses indications pour organiser et gérer efficacement les équipes de science des données. Il met l'accent sur des approches alternatives de la gestion de projet et sur l'importance de bien définir les rôles au sein de l'équipe. Les lecteurs apprécient son style digeste et ses exemples pratiques, bien que certains trouvent le contenu trop élémentaire et souhaiteraient des idées plus avancées.
Avantages:⬤ Fournit des conseils extrêmement utiles pour améliorer l'organisation et la productivité des équipes de science des données
⬤ facile à lire avec des exemples pratiques et des structures bien définies
⬤ offre des idées précieuses sur la remise en question et la communication efficace
⬤ des anecdotes bien conçues enrichissent le contenu
⬤ encourage un changement vers des méthodologies agiles.
⬤ Certains contenus sont considérés comme trop élémentaires, ne justifiant pas le prix du livre
⬤ manque de graphiques en couleur et d'un accès complet aux exemples
⬤ la mise en œuvre de certaines idées peut nécessiter un effort supplémentaire dans les flux de travail existants.
(basé sur 9 avis de lecteurs)
Titre original :
Data Science: Create Teams That Ask the Right Questions and Deliver Real Value
Contenu du livre :
Apprenez à constituer une équipe de science des données au sein de votre organisation plutôt que de recruter à l'extérieur. Apprenez à votre équipe à poser les bonnes questions pour obtenir des informations exploitables sur votre entreprise.
La plupart des organisations se concentrent encore sur les objectifs et les résultats attendus. Au contraire, une équipe de science des données est exploratoire. Elle utilise la méthode scientifique pour poser des questions intéressantes et mener de petites expériences. Votre équipe doit voir si les données éclairent ses questions. Ensuite, elle doit utiliser des techniques de pensée critique pour justifier ses idées et son raisonnement. Elle doit faire pivoter ses efforts pour que ses idées restent en phase avec la valeur de l'entreprise. Enfin, votre équipe doit présenter ces informations sous la forme d'une histoire convaincante.
Insight : How to Build Data Science Teams that Deliver Real Business Value montre que la chose la plus importante que vous puissiez faire maintenant est d'aider votre équipe à penser aux données. Doug Rose, coach en management, vous accompagne dans le processus de création et de gestion d'équipes de science des données efficaces. Vous apprendrez à trouver les bonnes personnes au sein de votre organisation et à les doter du bon état d'esprit. Le livre s'articule autour de trois concepts fondamentaux :
⬤ Vous devriez chercher des talents dans votre propre entreprise. Vous ne pouvez pas changer votre organisation en embauchant quelques super-héros de la science des données.
⬤ Vous devriez former de petites équipes de données de type agile qui se concentrent sur la production rapide et fréquente d'informations utiles.
⬤ Vous pouvez apporter de réels changements à votre organisation en racontant des histoires de données convaincantes. Ces histoires sont le meilleur moyen de communiquer vos connaissances sur vos clients, vos défis et votre secteur d'activité.
Ce que vous apprendrez :
⬤ Créer des équipes de science des données à partir des talents existants dans votre organisation afin d'extraire de manière rentable une valeur commerciale maximale des données de votre organisation.
⬤ Comprendre les termes et concepts clés de la science des données.
⬤ Suivre des conseils pratiques pour créer et intégrer une équipe de science des données efficace avec des rôles clés et les responsabilités de chaque membre de l'équipe.
⬤ Utiliser le cycle de vie de la science des données (DSLC) pour modéliser les processus et pratiques essentiels à la création de valeur.
⬤ Utiliser les sprints et le storytelling pour aider votre équipe à rester sur la bonne voie et à s'adapter aux nouvelles connaissances.
A qui s'adresse ce livre ?
Les chefs de projet et les chefs d'équipe en science des données. Le lectorat secondaire est constitué de scientifiques des données, d'administrateurs de bases de données, d'analystes, de cadres supérieurs, de responsables des ressources humaines et de spécialistes de la performance.
