147 | 数据科学团队怎么选择产品和项目？

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

数据科学团队在选择合作产品和项目时需要考虑多个关键因素。在选择合作产品时，团队需要谨慎对待全新产品方向，因为这类项目存在较大的不确定性和数据匮乏的风险。相对而言，选择那些需要数据驱动且与公司核心发展相关的产品，能够为人工智能团队带来更大的推动作用。在选择项目时，团队可以采用投资组合思维，将项目分为“高投入、高回报”、“低投入、高回报”、“高投入、低回报”和“低投入、低回报”四种类型，并据此进行项目筛选。特征工程项目通常属于“高回报”类型，而核心算法的改进则属于“高投入”类型，需要较长时间的研发周期和平台级别的变化。最后，读者被引导思考，如果团队希望从树模型升级到“深度模型”，这种项目属于介绍的四种类型项目中的哪一类。这篇文章为数据科学团队提供了在选择合作产品和项目时的重要考虑因素和思维模式，有助于读者快速了解并应用于实际工作中。