如何构建数据科学团队？

为数据科学团队选择合适的解决方案可能是一项具有挑战性的任务，因为该领域仍然是最近的事情，许多企业仍在试图确定数据科学家应该提供什么。另外，组建一个完整的数据科学小组并不是一个好的方法。这就是为什么我们在这篇文章中提出了最好的技巧，使整个过程更容易。

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选择合适的人

在建立数据科学团队时，需要填补哪些角色？您将需要一个能够处理大型数据集的数据科学专家团队，并且能够理解科学背后的理论。而且，他们应该善于开发预测模型。数据软件开发人员和数据工程师也很重要。他们需要了解数据基础架构和架构，以及分布式编程。

数据科学团队需要填补的其他一些重要工作角色包括全栈开发人员，数据平台管理员，数据解决方案架构师和设计师。那些有大型团队根据实时数据构建产品的商业企业需要雇用团队中的产品经理，因为他们可以带领团队走上正确的道路。

选择正确的进程

当选择正确的流程时，要记住数据科学的关键是灵活性。数据科学团队需要实时监控和访问数据的能力。

不仅仅是监测和评估数据，而是至关重要。数据科学团队需要大量的数据集，并解释如何影响组织的不同领域，并通过实施积极的变化来帮助这些业务领域。数据科学专业人员不应该是单调乏味的过程，因为这会限制效力。理想情况下，数据科学团队应该与其他部门的团队领导保持良好的工作关系，以便他们能够在敏捷的多学科团队中一起工作，充分利用所产生的数据。

选择正确的平台

为自己公司的业务构建数据科学团队时，选择正确的平台也至关重要。包括Hadoop和Spark在内的各种平台选项。

谈到大数据技术，Hadoop是市场的领导者。对于所有计划进入数据科学领域的人来说，这是一项基本技能。虽然火花对于实时处理变得越来越重要，但通过组织数据科学的企业培训，对Hadoop和Spark上的所有大数据团队成员进行培训是明智的。