Este blog aponta muitos erros na constru\u00e7\u00e3o de um setor de Data Science, que normalmente envolve gestores com pouca no\u00e7\u00e3o ou conhecimento do setor. Mas e quanto aos erros de um setor de Data Science, uma vez formado? Al\u00e9m dos prazos e dados entregues, o que pode gerar erros \u00e0queles que entraram recentemente no mercado, e aos mais experientes? Decidimos listar alguns.<\/p>\n
– Uma m\u00e1 an\u00e1lise das demandas necess\u00e1rias para responder os requisitos dados pelo cliente \u00e9 um dos mais constantes. O time de dados pode acabar subestimando o que foi exigido. E como a natureza do trabalho passa pela automatiza\u00e7\u00e3o, pode haver o v\u00edcio de tentar automatizar o como proceder, que \u00e9 uma escolha que, por enquanto, ser\u00e1 majoritariamente humana.<\/p>\n
– Dentro do processo de cria\u00e7\u00e3o do projeto, ser afoito e ir direto para a parte de testes e hip\u00f3teses. O que para muitos \u00e9 a parte mais interessante do processo, a testagem de linhas e software pode ser tentadora e esperada, mas ela n\u00e3o ser\u00e1 efetiva caso n\u00e3o haja uma boa execu\u00e7\u00e3o da etapa anterior: a an\u00e1lise explorat\u00f3ria dos dados entregues.<\/p>\n
– Muitas vezes, quando um time de dados opera, existe a falha humana de tentar o novo. Pensando em futuros projetos, tenta-se novas solu\u00e7\u00f5es e m\u00e9todos para o presente. Acaba que se subestimam as t\u00e9cnicas b\u00e1sicas e cl\u00e1ssicas do setor, que n\u00e3o possuem este t\u00edtulo apenas por serem de menor complexidade. Algo s\u00f3 \u00e9 cl\u00e1ssico quando \u00e9 efetivo.<\/p>\n
Por muitas vezes, s\u00f3 aprendemos isso da pior forma: atrasos e fracassos que s\u00e3o normais na trajet\u00f3ria de qualquer carreira. Quando falamos em progresso, n\u00e3o falamos em fim de erros, mas sim na diminui\u00e7\u00e3o da sua constante. Procure aqueles com experi\u00eancia t\u00e9cnica e de neg\u00f3cio.<\/p>\n
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