Pratiques de coaching pour est machine apprentissage déploiement part de le emploi scope pour un data scientist

Décrivez presque n'importe quoi sur lequel vous travaillez et IX Coach trouve les pratiques dont l'adéquation avec la réalité est la plus proche. Pour est machine apprentissage déploiement part de le emploi scope pour un data scientist, voici les correspondances les plus solides dans la bibliothèque de pratiques actuelle.

Pratiques qui peuvent aider

1. Utiliser la délégation comme outil de développement
   Assignez les tâches Q3 aux membres d'équipe prêts à se dépasser — et traitez la courbe d'apprentissage comme l'objectif.
   La matrice d'Eisenhower et la délégation
2. Faire remonter des recommandations, pas des problèmes
   Exiger que les collaborateurs apportent une recommandation aux côtés de tout problème — c'est une pratique de délégation, pas seulement un gain de temps.
   Les Niveaux de Délégation, Version Pratique
3. Mener des pré-mortems sur vos échecs de reconnaissance passés
   Passez en revue les cas où la reconnaissance de motifs vous a induit en erreur pour trouver la caractéristique structurelle partagée qui vous trompe.
   La Prise de Décision par Reconnaissance
4. Essais de classification rapide
   Faites des jugements de classification rapidement et obtenez un retour immédiat pour accélérer l'apprentissage de discrimination.
   Apprentissage perceptif : entraîner votre œil avant votre esprit
5. Utiliser la cartographie de génie dans l'intégration
   Révélez tôt les génies d'une nouvelle recrue pour concevoir son rôle autour de l'énergie, pas seulement des compétences.
   Les 6 types de génie au travail (Patrick Lencioni)
6. Le déploiement de l'attention, en pratique
   Le déploiement de l'attention est le terme de James Gross pour diriger délibérément l'attention à l'intérieur d'une situation afin de changer son impact émotionnel. Comme l'émotion est en partie déterminée par ce à quoi nous prêtons attention, déplacer l'attention vers ou loin d'aspects précis d'une situation peut modifier la réponse émotionnelle sans changer la situation elle-même. Cela inclut à la fois la distraction (se détourner de l'aspect générateur d'émotion) et la concentration (se focaliser sur des caractéristiques précises générant une réponse émotionnelle différente).
7. Noter ses propres prédictions passées pour calibrer son usage de la vue extérieure
   Tenez un journal de prévisions et notez-le — vous ne pouvez pas améliorer votre calibration sans retour sur où vous avez été trop ou pas assez confiant.
   La vue extérieure
8. S'en remettre fortement aux taux de base en entrant dans un domaine où l'on manque d'expérience
   En terrain inconnu, la distribution de la classe devrait presque entièrement gouverner la prévision.
   La vue extérieure
9. Tester les branches en formant des hypothèses spécifiques et falsifiables
   Transformez chaque branche en hypothèse testable avant de collecter des données.
   L'analyse par arbre de problèmes
10. Construire des bibliothèques de motifs par exposition délibérée à des cas
    S'exposer systématiquement à des cas variés dans son domaine pour enrichir la bibliothèque de motifs sur laquelle s'appuie la reconnaissance.
    La Prise de Décision par Reconnaissance

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