Práticas de coaching para a implementação de modelos de aprendizado de máquina faz parte das atribuições de um cientista de dados?

Descreva quase qualquer coisa em que você esteja trabalhando e o IX Coach encontra as práticas com melhor ajuste à realidade. Para a implementação de modelos de aprendizado de máquina faz parte das atribuições de um cientista de dados?, estas são as correspondências mais fortes na biblioteca de práticas atual.

Práticas que podem ajudar

1. Use a delegação como ferramenta de desenvolvimento
   Atribua tarefas do Q3 a membros da equipe prontos para se desafiar — e trate a curva de aprendizado como o objetivo.
   A Matriz de Eisenhower e a Delegação
2. Empurre recomendações para cima, não problemas
   Exija que os liderados tragam uma recomendação junto com qualquer problema — é uma prática de delegação, não apenas uma economia de tempo.
   Níveis de Delegação, na Prática
3. Conduza pré-mortens sobre suas falhas passadas de reconhecimento
   Revise casos em que o reconhecimento de padrões o enganou para encontrar o traço estrutural comum que o confunde.
   Tomada de Decisão com Reconhecimento de Padrões
4. Ensaios de classificação rápida
   Faça julgamentos de classificação rapidamente e receba feedback imediato para acelerar a aprendizagem de discriminação.
   Aprendizagem Perceptual: Treinando o Olho Antes da Mente
5. Use o mapeamento de gênio na integração
   Revele os gênios de um novo contratado cedo para desenhar seu papel em torno da energia, não apenas das habilidades.
   Os 6 Tipos de Gênio de Trabalho (Patrick Lencioni)
6. Alocação Atencional, na Prática
   Alocação atencional é o termo de James Gross para direcionar deliberadamente a atenção dentro de uma situação para mudar seu impacto emocional. Como a emoção é parcialmente determinada pelo que atendemos, mudar a atenção em direção a ou para longe de aspectos específicos de uma situação pode modificar a resposta emocional sem mudar a situação em si. Isso inclui tanto a distração (afastar-se do aspecto que gera a emoção) quanto a concentração (focar em características específicas que geram uma resposta emocional diferente).
7. Pontue suas próprias previsões passadas para calibrar seu uso da visão externa
   Mantenha um registro de previsões e pontue-o — você não consegue melhorar a calibração sem feedback sobre onde teve excesso ou falta de confiança.
   A Visão Externa
8. Confie fortemente em taxas de base ao entrar em um domínio onde falta experiência
   Em território desconhecido, a distribuição da classe deveria governar quase inteiramente a previsão.
   A Visão Externa
9. Teste ramos formando hipóteses específicas e falseáveis
   Transforme cada ramo em uma hipótese testável antes de coletar dados.
   Análise de Árvore de Problemas
10. Construa bibliotecas de padrões através de exposição deliberada a casos
    Exponha-se sistematicamente a casos variados no seu domínio para expandir a biblioteca de padrões da qual o reconhecimento se alimenta.
    Tomada de Decisão com Reconhecimento de Padrões

Descreva sua situação com suas próprias palavras para pesquisar na biblioteca completa de práticas.