不知道怎么封装代码？

谁在数据科学团队中?

显然，数据科学家是数据科学团队的重要组成部分。很多数据科学家通常具有数据或统计学方面的高学位，并具有R或Python的编码技能，但他们还必须了解企业想要实现的目标。他们的工作往往具有探索性和迭代性。

俄罗斯数据科学咨询公司BroutonLab的首席技术官兼创始人Michael Yurushkin表示，企业想要实现的目标将确定其聘用的数据科学家的类型。

Yurushkin说：“如果你的目标是改善内容发现、广告定位、收入优化和搜索结果，则应雇用机器学习专家。如果你的目标是测试你的产品设计–使用带有最小偏差的受控实验，那么你需要专门从事实验设计和因果推断的统计人员小组。”

广告植入和许可公司Branded Entertainment Network的AI主管Tyler Folkman说，他是全栈数据科学的忠实拥护者，其中数据科学家收集自己的数据、对其进行清理、对其进行处理、建立模型、将这些模型投入生产，并确保它们为最终用户提供价值。

但是，数据科学家需要可靠的数据。这正是数据工程师的用武之地。他们建立数据管道并管理数据。

Folkman说：“数据工程师构建工具，使数据科学家能够轻松有效地全栈工作。我还没有找到开箱立即提供所需一切功能的供应商，因此让数据工程师构建自己的平台非常有价值，这个平台应整合内部工具、开源工具甚至企业工具。”

大多数专家表示，数据分析师通常是在数据分析师团队或业务部门工作，而不是数据科学团队。不管他们属于哪个部门，他们的技术水平都不及数据科学家和数据工程师，而且他们专注于数据科学的后期阶段，即分析和共享见解。

Folkman认为数据分析师和研究科学家应作为数据科学团队结构的一部分。分析师拥有数据，有助于确保数据健康，并为整个公司提供见解。研究科学家们不断提高技术水平，并投资基础研究。

BroutonLab的Yurushkin还认为需要数据战略家，他作为业务与数据科学团队之间的桥梁。他还认为那些计划建立大型数据科学团队的企业要有数据架构师。

大数据研究所董事总经理Jesse Anderson推荐三种数据团队：数据科学、数据工程和运营。他也是即将出版的《Data Teams: A Unified Management Model for Successful Data-Focused Teams》的作者。

Anderson说：“运营工程师具有专门的能力来监视和管理这些大数据系统。”

但是，当没有数据工程团队时，没有人会注意架构或代码质量问题，这会造成多年的技术负担。Anderson说，而当缺少运营团队时，企业可能会采用在生产中无法正常运行的模型和代码。

 

Datta说，在整个开发过程中，他的团队--由数据科学家、开发人员、数据工程师、产品管理人员和设计人员组成--一直在与利益相关者保持联系，试图从他们的角度来理解问题。

“我们理念的一个关键部分就是与我们的业务合作伙伴进行密切地合作。我们不是在为我们的商业伙伴打造产品，而是在与他们一起打造产品，”Datta说。“这种参与程度有助于我们提出可测试的小增量，然后获得反馈。对我们来说，确定要开发的正确产品的关键是确保我们与用户之间有一个紧密的反馈回路。”

迭代并管理期望值

该团队在2019年3月向一小群审查员部署了一个测试版，并在2019年5月将整个审查员团队转移到了Sherlock上面，不过它还在继续添加新的特性。

“我们一直在努力。没有真正所谓的‘完成’状态，”Datta说。“我们每周会多次发布新的版本，并不断获得反馈。我们使用了Scrum，所以团队每两周会与所有的利益相关者进行一次sprint回顾，展示我们在上一个sprint中做了什么，以及在接下来的sprint中要做什么，并确保能够留下足够的时间用于事后的反馈和讨论。”

Sherlock的网络应用程序允许检查人员查看照片，并将他们所发现的问题标记出来。这些标记将被用作标签来训练计算机视觉模型，然后通过Sherlock来向检查员提供预测。调查人员会对预测结果表示赞成或反对，以便进一步完善模型。该套件能够自动标记合规性审查所需的标准项。

Datta借用了汽车工程师协会(SAE)为讨论自动驾驶汽车的自动化级别而建立的术语，并解释说PG&E目前正处于从0级自动化(没有自动化、手动流程)过渡到1级自动化(自动化辅助)的过程中。他指出，降低期望值会是一个关键的挑战。

“当我们说我们在使用人工智能时，人们会很兴奋。这绝对是件好事，但这也意味着人们的期望可能会无处不在，”Datta说。“当我们想到人工智能时，有些人会直接跳到5级自动化，并询问我们什么时候能实现。”

Datta指出，他在每次演讲中都会保留几张名为“机器学习101”的幻灯片，以确保每个人都能明白人工智能其实是数学，而不是魔术。

Sherlock Suite已经大大减少了检查次数和检查时间，Datta还说随着团队部署新的功能，这两个指标也都在不断改进。该套件还允许电力运营机构搜索图像，Datta说，而且其他业务部门也对模型产生了兴趣，因为他们开始看到了Sherlock所带来的新机遇。

（编辑：淮安站长网）

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