Pratiche di coaching per is machine learning deployment part di il lavoro scope per un data scientist

Descrivi quasi qualsiasi cosa su cui stai lavorando e IX Coach trova le pratiche con il miglior adattamento alla realtà. Per is machine learning deployment part di il lavoro scope per un data scientist, queste sono le corrispondenze più solide nell'attuale libreria di pratiche.

Pratiche che potrebbero aiutare

1. Usa la delega come strumento di sviluppo
   Assegna compiti Q3 ai membri del team pronti a mettersi alla prova — e tratta la curva di apprendimento come il punto.
   La Matrice di Eisenhower e la Delega
2. Spingi verso l'alto le raccomandazioni, non i problemi
   Richiedi ai collaboratori di portare una raccomandazione insieme a qualsiasi problema — è una pratica di delega, non solo un risparmio di tempo.
   Livelli di Delega, in Pratica
3. Conduci pre-mortem sui tuoi fallimenti di riconoscimento passati
   Rivedi i casi in cui il riconoscimento di pattern ti ha portato fuori strada per trovare la caratteristica strutturale condivisa che ti inganna.
   Decisione Basata sul Riconoscimento
4. Prove di classificazione rapida
   Fai giudizi di classificazione rapidamente e ricevi feedback immediato per accelerare l'apprendimento della discriminazione.
   Apprendimento Percettivo: Allenare il Tuo Occhio Prima della Tua Mente
5. Usa la mappatura del genio nell'inserimento
   Fai emergere presto i geni di un nuovo assunto così da progettarne il ruolo attorno all'energia, non solo alle competenze.
   I 6 Tipi di Genio Lavorativo (Patrick Lencioni)
6. Il Dispiegamento Attentivo, in Pratica
   Il dispiegamento attentivo è il termine di James Gross per dirigere deliberatamente l'attenzione all'interno di una situazione per cambiarne l'impatto emotivo. Poiché l'emozione è in parte determinata da ciò a cui prestiamo attenzione, spostare l'attenzione verso o lontano da aspetti specifici di una situazione può modificare la risposta emotiva senza cambiare la situazione stessa. Include sia la distrazione (allontanarsi dall'aspetto che genera l'emozione) sia la concentrazione (focalizzarsi su caratteristiche specifiche che generano una risposta emotiva diversa).
7. Valuta le tue previsioni passate per calibrare l'uso della prospettiva esterna
   Tieni un registro delle previsioni e valutalo — non puoi migliorare la calibrazione senza feedback su dove eri troppo o troppo poco fiducioso.
   La Prospettiva Esterna
8. Affidati pesantemente ai tassi base quando entri in un dominio in cui manchi di esperienza
   In territorio non familiare, la distribuzione di classe dovrebbe governare quasi interamente la previsione.
   La Prospettiva Esterna
9. Testa i rami formando ipotesi specifiche e falsificabili
   Trasforma ogni ramo in un'ipotesi testabile prima di raccogliere dati.
   Analisi ad Albero delle Questioni
10. Costruisci librerie di pattern attraverso l'esposizione deliberata a casi
    Esponiti sistematicamente a casi variati nel tuo dominio per far crescere la libreria di pattern da cui attinge il riconoscimento.
    Decisione Basata sul Riconoscimento

Descrivi la tua situazione con le tue parole per cercare nella libreria completa di pratiche.