Este blog aponta muitos erros na construção de um setor de Data Science, que normalmente envolve gestores com pouca noção ou conhecimento do setor. Mas e quanto aos erros de um setor de Data Science, uma vez formado? Além dos prazos e dados entregues, o que pode gerar erros àqueles que entraram recentemente no mercado, e aos mais experientes? Decidimos listar alguns.
– Uma má análise das demandas necessárias para responder os requisitos dados pelo cliente é um dos mais constantes. O time de dados pode acabar subestimando o que foi exigido. E como a natureza do trabalho passa pela automatização, pode haver o vício de tentar automatizar o como proceder, que é uma escolha que, por enquanto, será majoritariamente humana.
– Dentro do processo de criação do projeto, ser afoito e ir direto para a parte de testes e hipóteses. O que para muitos é a parte mais interessante do processo, a testagem de linhas e software pode ser tentadora e esperada, mas ela não será efetiva caso não haja uma boa execução da etapa anterior: a análise exploratória dos dados entregues.
– Muitas vezes, quando um time de dados opera, existe a falha humana de tentar o novo. Pensando em futuros projetos, tenta-se novas soluções e métodos para o presente. Acaba que se subestimam as técnicas básicas e clássicas do setor, que não possuem este título apenas por serem de menor complexidade. Algo só é clássico quando é efetivo.
Por muitas vezes, só aprendemos isso da pior forma: atrasos e fracassos que são normais na trajetória de qualquer carreira. Quando falamos em progresso, não falamos em fim de erros, mas sim na diminuição da sua constante. Procure aqueles com experiência técnica e de negócio.
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