Aprendizaje profundo para programadores con fastai y PyTorch

Apéndice B. Lista de control del proyecto de datos

Crear proyectos de datos útiles es mucho más que entrenar un modelo preciso. Cuando Jeremy hacía consultoría, siempre intentaba comprender el contexto de una organización para desarrollar proyectos de datos basándose en las siguientes consideraciones, resumidas en la Figura B-1:

Estrategia

¿Qué intenta hacer la organización(objetivo) y qué puede cambiar para hacerlo mejor(palancas)?

Datos

¿Está la organización captando los datos necesarios y poniéndolos a disposición?

Analítica

¿Qué tipo de conocimientos serían útiles para la organización?

Aplicación

¿De qué capacidades organizativas se dispone?

Mantenimiento

¿Qué sistemas existen para seguir los cambios en el entorno operativo?

Restricciones

¿Qué limitaciones hay que tener en cuenta en cada uno de los ámbitos anteriores?

Figura B-1. La cadena de valor analítica

Desarrolló un cuestionario que hacía rellenar a los clientes antes de iniciar un proyecto, y luego, a lo largo del mismo, les ayudaba a afinar sus respuestas. Este cuestionario se basa en décadas de proyectos en muchos sectores, como la agricultura, la minería, la banca, la industria cervecera, las telecomunicaciones y el comercio minorista, entre otros.

Antes de repasar la cadena de valor de la analítica, la primera parte del cuestionario tiene que ver con los empleados más importantes para tu proyecto ...