Solicitar comentarios es una herramienta secretamente poderosa en el trabajo con datos. Hablemos de por qué y cómo hacerlo bien.
Una conversación reciente con un colega practicante de datos generó una idea que quiero compartir hoy. ¿Cuál es su proceso para realizar análisis o modelado de datos y qué partes considera importantes, pero quizás no reconocidas, para hacer bien el trabajo? Mientras hablábamos, me di cuenta de que recibir comentarios de otras personas a medida que avanzo en el trabajo es una parte extremadamente importante de mi proceso, pero en realidad no es algo que, según mi experiencia, se instruya explícitamente a los practicantes novatos. Pensé que sería útil explicar cómo hago esto y por qué, y cuáles son los beneficios, para cualquiera cuyo proceso no incluya necesariamente un componente colaborativo o de retroalimentación entre pares.
Los tipos de proyectos en los que creo que esto importa son aquellos en los que haces la mayor parte del trabajo en soledad, por lo que estás solo con tus datos y tu ingenio. Eso a menudo incluye la construcción de modelos, por supuesto, pero también cosas como análisis destinados a responder preguntas comerciales específicas o explorar temas de investigación. La mayor parte del trabajo lo harás solo, lo cual puede ser bueno porque puedes trabajar a tu propio ritmo y explorar el área del proyecto de la manera que quieras. Sin embargo, es fácil desviarse, perder la trama o perderse algo importante cuando eres el único que mira el trabajo.
Por esta razón, me gusta consultar con otros científicos de datos de vez en cuando a medida que avanzo. Esto puede adoptar distintas formas y no es necesariamente el mismo para todos los proyectos.
Es importante, sea cual sea el tipo de retroalimentación que reciba, que ya haya realizado una cantidad significativa de trabajo. Este no es el momento de pedirle a otra persona que haga el trabajo por usted. Debería tener un plan de proyecto sólido y ya debería haber logrado un progreso significativo (cargar sus datos, examinarlos detenidamente y realizar al menos parte del análisis, como mínimo) y tener trabajo que mostrar antes de comenzar. alguien mas. Una vez que esté allí, llame a un colega y vea si tiene unos minutos para ver su trabajo y expresar su opinión, no necesariamente en ese momento, sino cuando sus horarios lo permitan. Si no pueden ayudar, acuda a otra persona y tome nota mental para el futuro. Es natural preocuparse por molestar a la gente, por eso trato de limitar este tipo de cosas a una vez por proyecto y trato de no molestar a la misma persona varias veces seguidas para diferentes proyectos. Distribuya sus solicitudes para no ocupar siempre el tiempo de una sola persona. Si necesita la ayuda de más de una persona, eso es para la siguiente sección.
También es importante tener en cuenta que su solicitud de comentarios debe estar estructurada. No se limite a decir «¿qué piensas?» o dejarle un guión largo a alguien, pero preparar contenido legible y conciso y hacer preguntas específicas. “Aquí hay un borrador de diapositiva. ¿Te parece completa esta EDA? ¿Ves algo que haya hecho que no tenga sentido? o «Probé estas diferentes combinaciones de hiperparámetros y el rendimiento del modelo simplemente no mejora más allá de X. ¿Crees que eso es razonable o hay algo más que debería intentar para aumentarlo?» Como podrás intuir, esto significa tener resultados, tal vez algunas visualizaciones o al menos algunas tablas, para mostrar.
Si le pregunta a alguien y no le brinda comentarios muy útiles, tome nota mental de esto también: tal vez estaba ocupado, sus preguntas no estaban claras o su trabajo fue difícil de leer. Experimente con lo que a diferentes revisores y colegas les resulte más fácil trabajar y mejore al formular sus preguntas. También debe ofrecerse como voluntario de manera proactiva para devolverles el favor y brindarles comentarios en el futuro, y seguir adelante y hacer un trabajo minucioso cuando llegue el momento. Obtendrás de esto lo que pongas en él, como ocurre con la mayoría de las relaciones laborales o de vida.
Una revisión de modelo puede ser la culminación de un proyecto, pero también puede ser un buen penúltimo paso antes de completar y poner en producción un informe o modelo. Primero permítanme explicar qué quiero decir con revisión de modelo, ya que esto no es necesariamente parte del proceso de todos.
Una revisión de modelo es una presentación, completa con imágenes y documentación, que explica el proyecto (generalmente capacitación de modelo) que ha completado de principio a fin. Debe explicar sus datos, cómo se recopilaron, qué significan, cómo los limpió, cómo eligió la arquitectura de su modelo y cómo lo entrenó, qué cosas intentó y no funcionaron, cómo se desempeña su modelo final, dónde sobresale y dónde tiene dificultades, qué cosas no hiciste pero harías en el futuro, etc. Esta debería ser una discusión bastante completa de todo lo que hiciste como parte del trabajo. Su audiencia debe ser otros científicos o ingenieros de datos que estén familiarizados con el tema en la medida de lo posible, y si no están familiarizados con el tema, usted también debe explicárselo.
Esto puede parecer una cantidad abrumadora de trabajo cuando puedes simplemente saltarte este paso, anotar algunas notas en una wiki y lanzar el modelo a producción, pero creo firmemente que esta es una parte importante de un modelado exitoso. Por un lado, solo preparar esto requerirá que revises lo que hiciste y pienses en ello. Saber que esto sucederá lo incentivará a documentar su trabajo y llevar un diario de modelado, como un diario de laboratorio en las clases de ciencias. Hará un trabajo más organizado y eficaz cuando realice un seguimiento de su progreso.
Además, realizar una revisión del modelo de calidad le brindará la oportunidad de recibir sugerencias y comentarios de muchos de sus pares a la vez. Su equipo debe tener reglas básicas para asegurarse de que la retroalimentación sea constructiva, amable y se brinde con buenas intenciones, pero si las tiene, las cosas que aprenda al realizar una revisión del modelo serán invaluables. ¡Probablemente también enseñarás a otras personas con el ejemplo! Es una oportunidad para que todos los miembros del equipo observen los procesos e ideas de otras personas, en lugar de que esta información quede oculta en un hilo de DM en Slack o en una llamada de Zoom 1:1.
Vaya a una revisión de modelo esperando que el trabajo NO sea perfecto y que obtendrá cosas nuevas que probar, cambios que realizar o preguntas que investigar y responder. El objetivo no es recibir elogios, sino obtener información sobre lo que puede haberse perdido, para que su modelo sea mejor al final del día.
Obviamente, solicitar comentarios sobre su trabajo a sus compañeros tiene el objetivo final de obtener consejos que mejorarán su trabajo, tanto en este proyecto como en los futuros. Pero creo que es importante tener en cuenta que hay algunas ventajas menos obvias que puedes obtener de esto. Por un lado, ganarás la reputación de alguien que quiere aprender y mejorar si lo haces bien: toma los comentarios con amabilidad, aplícalos y demuestra que estás internalizando buenas notas. Su trabajo mejorará, pero también será visible para sus compañeros y gerentes.
En segundo lugar, mejorará en la comunicación de sus ideas. Incluso si no realiza revisiones completas del modelo de presentación (aunque creo que debería hacerlo), es una habilidad poder explicar su trabajo 1:1 a un compañero y formular preguntas claras que desea que respondan. A medida que avanzamos en nuestras carreras, ser capaz de comunicarnos claramente sobre temas técnicos se vuelve cada vez más importante, y practicar esto en situaciones informales y de baja presión lo beneficiará.
En tercer lugar, será más fácil recibir comentarios. Sé que muchas personas, incluyéndome a mí, a veces sienten ansiedad por recibir comentarios. Es fácil encontrar eso intimidante o escuchar sólo lo negativo y no lo positivo cuando otros evalúan su trabajo. Pero cuanto más lo haces, más fácil se vuelve. Preguntar repetidamente, en una cultura de positividad y constructividad, lo insensibilizará a escuchar críticas o formas en que puede mejorar y, como resultado, mejorará su capacidad para absorber y aprender de eso.
Por lo tanto, a medida que avance con su trabajo con datos, cree oportunidades intencionales para solicitar consejos constructivos para mejorar sus resultados. Si no tiene compañeros que conozcan los datos, participe en reuniones o grupos relajados de científicos de datos donde pueda pedir consejo (sin violar ningún acuerdo de confidencialidad, por supuesto) y cree una red de personas en cuyas opiniones confíe y ofrezca la misma retroalimentación para ellos. Le prometo que, como resultado, verá beneficios para su carrera y sus habilidades, por no hablar de sus modelos y análisis de datos.