Fotoğraf isaac smith on Unsplash
 

Bir veri bilimcisi olmayı düşünüyorsanız veya zaten bir veri bilimcisiyseniz gerekli becerileri okumuş veya bilmiş olacaksınız. Bir programlama diline, matematiksel istatistik anlayışına, veri görselleştirmeleri oluşturma yeteneğine ve daha fazlasına ihtiyacınız olacak. 

Bir veri bilimi uzmanı olmak istiyorsanız ve biraz rehberliğe ihtiyacınız varsa, şu makaleye göz atın: Beş Adımda Veri Bilimi Uzmanı Olun.

Zamanınızın çoğu veri hazırlama aşamasında verileri bulmaya ve temizlemeye harcanacak olsa da, veri biliminin başka önemli unsurları da vardır. 

Trendler, modeller veya görselleştirmeler gibi değerli içgörülerinizi bulduğunuzda, bunları açıklayabilmeniz gerekir. Bir veri uzmanı olarak, teknik olmayan kişilerin teknik dili anlaması zor olabilir. 

Teknik bir kişiyseniz, mesajınızı teknik olmayan kişilere iletmek zor olabilir. Yalnızca teknik olmayan insanlarla karşılaşmakla kalmaz, aynı zamanda görselleştirmeler veya proje geçişleri yoluyla açıklamaları tercih eden biriyle de karşı karşıya olabilirsiniz. 

Bu nedenle, bulgularınızı aldıktan sonra, çeşitli insanlara hitap etmeniz gerekecek ve bunun nasıl yapılacağı konusunda uzmanlaşmak zor olabilir, ancak başarılabilir. 

Başlayalım…

Bir veri bilimcisi olarak, pek çok paydaşın veya yöneticinin teknik bir altyapıdan gelmeyeceğini anlıyorum. Bu nedenle, günlük ekibinizde kullanılan terminolojinin bir kısmı onlara yabancı olacaktır. Örneğin, F1 puanı veya çapraz doğrulama. 

Bir öğretmenin bir öğrenciye bir konuyu nasıl açıkladığını düşünün ve dinleyicilerinize açıklarken bunu aklınızda tutun. Veri bilimi terminolojinizi herkesin anlayabileceği bir dile çevirin. Belirli bir veri bilimi terimini değiştirebilmenizin bir yolu yoksa, bunun ne anlama geldiğini açıklamanın bir zararı yoktur. Kitlenizin dikkatini teknik kelimelere kaptırarak daha çok zarar vermiş olursunuz. 

Farklı insanlar farklı şekillerde öğrenirler. Bazıları bir ders kitabını bir kez okuyup anlayabilir. Bazılarının renk kodlu olması gerekir. Bazıları görselleştirmeye ihtiyaç duyar. Bulgularınızı sunarken kendinizi sınırlamayın ve 1000 soruyu yanıtlamanız gereken bir tekdüzeliğe kapılmayın. Görselleştirmeler sizin için soruları yanıtlayabilir. 

Veri görselleştirmeleri, hedef kitlenizin attığınız adımları ve bulgularınızı görsel olarak anlamasını sağlar. Siz arka planda görselleştirmeler hakkında konuşurken onların gözleri öğreniyor ve söylediklerinizi anlamlandırıyor. 

Sunumunuzun sonunda, izleyicilerinizin görmesi için tüm önemli noktalarınızın ve veri görselleştirmelerinizin bir özet sayfasına sahip olduğunuzdan emin olun. Bu süre zarfında, izleyicilerinizin sürekli olarak yeni sorular sormak için özet panosuna bakabilecekleri sorulara açık olmalısınız. 

Kitlenizin soru sorması kötü bir şey değil, dinlediklerini, ilgilendiklerini ve daha fazlasını öğrenmek ve anlamak istediklerini gösteriyor. 

Yukarıdaki noktalar, hikaye anlatımınızın onu etkili kılacak unsurlarıdır. Bununla birlikte, veri öykülemenizi başarılı kılacak olan yapıdır. 

Üç perdelik hikaye anlatımı, bir hikayeyi üç bölüme ayıran anlatı kurgusunda kullanılan popüler bir modeldir:

Kurmak

Amaç: Çözmeye çalıştığınız sorunu en açık terimlerle ifade edin.

Bu, projenizin tanıtımını, projenin amacını, neyi çözmeye çalıştığınızı vs. içerir. Kurulum sırasında, veri bilimi bakış açısıyla, soruna veya konuya daha derinlemesine inerek projeye bağlam kazandıracaksınız. projenin amacı. Projenizin amacı, 1. Noktanıza eşit olacaktır. 

Yüzleşme

Amaç: Kitlenize bu sorunu çözmenin neden önemli olduğunu ve sorunu çözmek için izlediğiniz farklı yolları açıklayın. 

Yüzleşme bölümünde, eldeki görev ve şirketin en başta neden bu sorunla karşı karşıya olduğu hakkında konuşmaya devam edebilirsiniz. Hedef kitlenizin ilgisini ve merakını canlı tutmak istiyorsunuz, bu nedenle şirketin karşı karşıya olduğu sorunlar hakkında konuşmak her zaman paydaşların ilgisini çekecektir. 

Elinizdeki görevi tamamlamak için okuyucunuza geçtiğiniz farklı yolları ve her birinin sonucunu adım adım açıklayın. Veri bilimi projesi sırasında attığınız farklı adımlar farklı noktaları yansıtacaktır, örneğin Nokta 2, Nokta 3,…

Hedef kitlenize, karşılaştığınız başarısızlıklar ve engellerle ve bunun nedenleriyle ilgili bağlam vermek, bir çözüme vardığınızda siz ve izleyici arasında güven ve anlayış oluşturmanıza yardımcı olacaktır. 

çözüm

Amaç: Sorunu çözmek için önerebileceğiniz çözümü açıklayın ve dinleyicilerin memnun olmasını sağlayın. 

Seyircinin endişelenmekten rahatlamaya gittiği yer burasıdır. Kararınız, önceki başarısızlıklarınızı ve engellerinizi nasıl aştığını belirtmelidir. Kitleniz veri içgörülerinize tam olarak güvenmek isteyeceğinden ve bunun doğru yol olduğuna inanacağından, bu bölümü sorular için açın. 

Dinleyiciler rahatladıktan sonra, görevin başarılı olması için yapılması gereken eylemleri toparlayıp konuşmaya başlayabilirsiniz. 

Çok etkili olan bir diğer yapı da piramit ilkesidir. Bu, karmaşık konuları meşgul yöneticilere net bir şekilde iletmek için kullanılan etkili bir iletişim aracıdır. Amaç, yazılı fikirlerin her zaman tek bir düşünce altında bir piramit oluşturmasıdır.

Bunu biraz daha açıklayayım. Veri içgörüleriniz hakkında bilgi edinmek isteyen, ancak zamanları kısıtlı olan veya çözümleri bilmek isteyen meşgul yöneticilerle uğraşırken, gidilecek yol piramit ilkesidir. 

3 parçaya bölünmüştür:

senin cevabın

Bu durumda, cevabınız eldeki görevin çözümü olacaktır. Kitlenizin götürmesini istediğiniz ana nokta budur. Bu kilit mesajdır ve odak noktasının bu ana noktanın, yani çözüm etrafında çevrilmesini istersiniz. 

Destekleyici Argümanlar

Çözümü belirttikten sonra, bir sonraki adımınız izleyicilerinizi gidilecek yolun bu olduğuna ikna etmektir. Bunu yapmak için, onları üst düzey içgörü ile destekleyici argümanlar yolculuğuna çıkarmanız gerekecek. Bu bölümde, izleyicilerinizin akıllarında kalan birkaç soru olabilir.

Destekleyici Gerçekler/Veriler

Bu bölümde, izleyicilerinizin sahip olabileceği tüm olası sorular burada yanıtlanacaktır. Dinleyicilerinizin ödevinizi yaptığınızdan ve ilk yanıtınızın/çözümünüzün yoktan var olmadığından emin olmak için destekleyici argümanlarınızın her birinin veri ve gerçeklerle desteklenmesi gerekir.

Her iki yapıda da teknik olmayan dil ve görselleştirme kullanma becerilerini kullanmak: üç perdelik hikaye anlatımı veya piramit prensibi, veri hikayesi anlatımı sanatında ustalaşmanıza izin verecektir. 

Hangi yapıyı seçeceğiniz konusundaki seçiminiz, hedef kitlenizi ne kadar iyi tanıdığınıza bağlıdır. Hangisinin en etkili olduğunu görmek için her zaman her iki yapıyı da deneyebilir ve hata yapabilirsiniz. Yapının hedef kitleniz için ne kadar etkili olduğunu ölçmenin iyi bir yolu, hangi yapıda daha az soru olduğunu belirtmektir. Kitlenizin ne kadar az sorusu olursa, hikaye anlatımınız o kadar başarılı olur.
 
 
Nişa Arya KDnuggets'ta bir Veri Bilimcisi, Serbest Teknik Yazar ve Topluluk Yöneticisidir. Veri Bilimi kariyer tavsiyesi veya eğitimleri ve Veri Bilimi hakkında teoriye dayalı bilgi sağlamakla özellikle ilgileniyor. Ayrıca, Yapay Zekanın insan yaşamının uzun ömürlülüğüne fayda sağladığı/sağlayabileceği farklı yolları keşfetmek istiyor. Başkalarına rehberlik ederken teknoloji bilgisini ve yazma becerilerini genişletmeye çalışan hevesli bir öğrenci.
 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• EVM Finans. Merkezi Olmayan Finans için Birleşik Arayüz. Buradan Erişin.
• Kuantum Medya Grubu. IR/PR Güçlendirilmiş. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/2023/06/mastering-art-data-storytelling-guide-data-scientists.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=mastering-the-art-of-data-storytelling-a-guide-for-data-scientists