25Meetings — 如何打造高效的数据科学团队

25Meetings，我们一直在路上

短暂的沉积是为了更好的爆发

毕业于上海交通大学

前杭州数云联合创始人兼CTO

前华院数据大数据挖掘技术总监

现任职上海连尚网络有限公司（WiFi万能钥匙）大数据技术和应用专家

深度学习/机器学习/数据挖掘技术与应用

数据仓库及大数据平台架构

客户画像与精准营销

电子商务、零售、电信、金融、互联网等行业的大数据应用

数据挖掘工具SAS、SPSS、R、Python、Tableau、Excel、Hadoop、Spark

数据科学，对于除数据企业外的企业来讲，是一个神秘的词语。数据是怎样的一门科学？数据本身到底具有拿些意想不到的价值？

我们所理解的数据与‘“数据科学”中所讲的数据有何不同？这门科学又会为我们带来哪些意想不到的价值？

25Meetings给你答案！

经过对数据科学的了解一定会问这个问题，When？

企业应该在什么时候组建数据科学团队呢？如果组建过早，则初期投入增大，发展缓慢；组建过晚，则起步晚，错过很多机会。

对于一个企业来讲，最大的成本就在于决策成本，选对一个适当的时机组建一个优秀的团队，往往事半功倍。

当我们决定组建数据科学团队的时候，团队由哪些人员组成便提到日常上来。企业的命运往往与团队成员的组成有着密不可分的关系，一言不合就会分崩离析。

So，对于起着重要作用的数据科学团队，该如何组建？如何针对自身来构建最合适的数据科学团队？

企业组织的架构发展至今已经是非常成熟的体系了，各个部门各司其职，高效推动企业运作已经是不争的事实。

但数据科学团队在现代的企业组织架构中，往往无法找到其最精确的定位。

将数据科学团队进行精确的定位，无异于画龙点睛。但若不小心放错了位置，也许会带来灾难性的后果。

好了，到目前为止，我们基本已经解决数据科学团队的组建、定位的问题了。我们还有最后一个问题。你可以是数据驱动型的企业、可以是市场驱动型的企业、也可以是产品驱动型的企业，但无疑，都离不开数据。

但数据科学团队是一批工程师啊，他们具有极强的逻辑性，一切以数据说话。可能对市场，产品并不是很了解，往往过于理性，一言不合可能便会引起业务上的争执。

所以数据科学团队如何与其他岗位高效协作，是非常重要的一件事情。

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