A continuación, te explicamos cómo puedes navegar por varios proyectos y plazos en tu carrera de aprendizaje automático.

1 Priorizar tareas

En el ámbito del aprendizaje automático, donde los proyectos pueden ser complejos y llevar mucho tiempo, priorizar las tareas es esencial. Debe identificar qué proyectos tienen los plazos más cercanos o son más críticos para los objetivos de su organización. Utiliza un método como la Matriz de Eisenhower, que clasifica las tareas en función de la urgencia y la importancia. Esto te ayudará a concentrarte en lo que necesita atención inmediata mientras planificas con anticipación las tareas menos urgentes. Recuerda, no todas las tareas son iguales; Algunos pueden requerir un enfoque profundo, mientras que otros se pueden manejar más rápidamente.

3 Métodos ágiles

La adopción de metodologías ágiles puede ser especialmente eficaz en la gestión de proyectos de ML. Agile es un enfoque de gestión de proyectos que hace hincapié en la flexibilidad, la colaboración y el progreso incremental. Al dividir los proyectos en partes más pequeñas y manejables, puede abordarlos uno a la vez y ajustarlos según sea necesario en función de los comentarios y los resultados. Las reuniones periódicas y los sprints ayudan a mantener al equipo alineado y centrado en los objetivos a corto plazo, lo que facilita el manejo de múltiples plazos sin perder de vista el panorama general.

4 Automatiza tareas

La automatización es su aliada en el manejo de tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo en ML. Invierta tiempo en la creación de scripts o en el uso de herramientas que puedan automatizar la limpieza de datos, el entrenamiento de modelos o incluso la generación de informes. Por ejemplo, puede escribir un Pitón script para preprocesar datos o usar una herramienta como TensorFlow Extended (TFX) para canalizaciones de ML de un extremo a otro. Al automatizar las tareas mundanas, libera más tiempo para centrarse en los aspectos complejos de sus proyectos que requieren su experiencia.

5 Aprendizaje continuo

En ML, el aprendizaje continuo no se trata solo de mantenerse actualizado con los últimos algoritmos o herramientas; También se trata de mejorar tus habilidades de gestión de proyectos. Dedica tiempo a aprender nuevas técnicas que puedan ayudarte a trabajar de forma más inteligente. Esto puede incluir el dominio de un nuevo paradigma de programación que simplifique el código o el aprendizaje de una nueva herramienta de gestión de proyectos que le ayude a realizar un seguimiento del progreso de forma más eficaz. A medida que creces en tu carrera, estas habilidades se vuelven invaluables en la gestión de múltiples proyectos y plazos.

6 Habilidades de delegación

La delegación es una habilidad esencial cuando se hacen malabarismos con varios proyectos de ML. Reconocer las tareas que se pueden delegar a otros sin comprometer la calidad del trabajo. Esto podría significar colaborar con un ingeniero de datos para la recopilación de datos o con un científico de datos junior para el análisis preliminar. Confiar en su equipo y capacitarlos para que asuman responsabilidades no solo aligera su carga de trabajo, sino que también fomenta un entorno colaborativo en el que todos pueden contribuir con su mejor trabajo para el éxito del proyecto.